由于轴承故障声信号的混响及临近的机械设备的噪声，造成声信号的频域分析很困难．通过小波变换原理，对滚动轴承故障声信号进行时频分析．通过对声信号的多尺度分解，分离出由故障造成的声信号突变．实验结果表明，较之以往的时域、频域信号处理技术，该方法对声音信号分解更趋合理，是一种可靠和有效的滚动轴承故障诊断新方法．

在深入研究APT-2神经网络结构的基础上,提出了一种基于神经网络的自适应故障模式分类方法,并应用在轴承故障诊断中,结果表明:该方法对轴承故障模式具有自学习、快速稳定的识别能力

概率分析的应用主要是确定事件发生的概率。通 常这个事件是个故障,因此,它与系统的可靠性有关 可靠性=R≡1-P{故障} 假设故障与下面的条件有关:

（1）理解局域网基础知识； （2）理解网卡的基础知识； （3）掌握局域网的组建与配置的基本方法； （4）掌握Windows常用网络命令的使用方法； （5）掌握局域网常规维护的方法及注意事项； （6）掌握局域网常见故障分析处理的方法及注意事项。 任务1 局域网基础知识 任务2 网卡安装 任务3 局域网的组建与配置 任务4 Windows常用网络命令使用 任务5 局域网常规维护 任务6 局域网故障分析处理

为提高开关电流电路故障诊断的精度,提出了一种基于小波包优选和优化BP神经网路的开关电流电路特征抽取与识别方法.首先对开关电流电路原始响应信号进行多层次的小波包分解,接着计算N层分解后的归一化能量值,以特征偏离度作为评价选择最优小波包基,构建最优故障特征向量,最后将提取的最优故障特征通过遗传算法优化的BP神经网络进行分类.该方法以实例电路进行验证,结果表明所有的软故障均得到了有效的分类,说明了该方法在开关电流电路故障诊断中的优越性

一、计算机系统的维护 1.定义:把排除计算机硬件故障、软件故障及数据故障的技术称之为计算机维护技术。 2.计算机维护主要包括硬件维护、软件维护和数据维护

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一、汽车诊断概述 汽车诊断的目的，是为了确定在用车辆的技术状况是否正常、有无异常或 故障。只有技术状况正常，汽车才能安全地行驶和经济可靠地工作，汽车技术 状况异常或有故障，必须及时地进行保养或修理。 为使汽车的保修作业能够迅速、有效地实施和提高保修作业的竣工质量， 在汽车保修作业之前，应该了解汽车外部和内部的技术状况和故障情况，并在 汽车保修作业之后进行汽车性能检验

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