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。汽车的外部情况通过检视便可了解，而 对汽车内部情况的判断则是一件复杂的工作，若将汽车、总成或机构拆散进行 检查，工序复杂且费工费时，因此采用汽车诊断技术来确定汽车的技术状况 （或故障情况）和鉴定汽车保修竣工后质量的方法，得到了迅速发展

第一节 机械密封的常见故障 第二节 故障的种类及性质 第三节 故障分析

任务1 计算机硬件产生故障的原因 任务2 计算机硬件维修的方法 任务3 计算机硬件故障检修实例分析 任务4 计算机故障检测方法

提出了一种基于免疫原理的故障检测及诊断系统模型.通过对检测对象正常工作状态下获得的自己模式串的阴性选择,随机产生初始检测器;利用基于人工免疫的进化学习机制,实现对检测对象异常工作状态下获得的非己模式串进行学习和记忆;利用进化学习结果和系统故障信息库知识,区分和标记不同故障在状态空间上对应的区域.将抗原学习过程中抗体集合变异所产生的各代抗体集合看作随机序列,给出了序列的收敛条件及证明,证明了所提出的动态免疫进化学习算法是概率弱收敛.应用于机床齿轮箱故障检测和诊断问题的实验结果表明了所提出方法的有效性

提出基于普通变尺度和周期势自适应随机共振理论，检测噪声背景下轴承滚动体的故障特征.在具体实施过程中，首先用普通变尺度的方法满足随机共振中小参数的条件，然后用随机权重粒子群优化算法作为自适应随机共振参数寻优的优化算法，同时用改进的信噪比作为评价指标.噪声背景下含轴承滚动体故障的实验信号经过普通变尺度下的自适应随机共振处理和优化后，微弱的故障特征可以有效的提取出来.将普通变尺度下的双稳态自适应随机共振和周期势自适应随机共振进行了对比，结果表明周期势自适应随机共振比双稳态自适应随机共振能进一步提高信噪比，并且比双稳态自适应随机共振迭代次数少，用时短.这说明提出的基于普通变尺度和周期势系统自适应随机共振的轴承滚动体故障诊断方法具有优越性，尤其是在工程实际中，故障监测所需的数据量大，计算时间长，如能较早的预警，可以提高诊断效率并减少不必要的损失.因此，这种轴承滚动体故障诊断方法对提高机械设备故障诊断效率具有参考价值

提出一种基于峭度能量的谱相关分析方法.它利用每个循环频率切片的峭度值来衡量该循环频率的调制能力,并以此作为加权因子进行循环频率的能量累积,最终实现故障特征的有效提取.相对于传统的谱相关分析方法,本文方法降低了信号中多倍频谐波对故障特征频率的干扰,能更清晰准确地提取出故障频率特征.利用传统的谱相关分析方法、本文方法和共振解调三种方法对仿真信号、低速重载试验台的滚动轴承外圈故障信号进行分析,证明了本文方法的有效性

是在规定的时间内和规定的环境下,程序无故障运行 的概率。 软件故障是指程序运行的外部结果偏离了需求规范。所以 故障是在动态中产生的,必须运行程序才会发现故障,故 障与程序运行状态有关

2.1 设计、验证和测试 2.2 缺陷、失效和故障 2.3 故障及故障检测 2.5 故障的等效/支配/冗余

为了给数控机床故障的精准诊断提供保障，延长数控机床使用周期，以数控机床历史维修记录为研究对象，对数控机床设备故障领域的命名实体识别进行了研究。在分析历史维修记录中的故障描述特点后，提出了一种基于双向长短期记忆网络（Bidirectional long short-term memory, BLSTM）与具有回路的条件随机场（Conditional random field with loop, L-CRF）相结合的命名实体识别方法。首先，对输入语句进行分词和标注，使用Word2vec中的Skip-gram模型对标注语料进行预训练，将其生成的字向量通过词嵌入层转化为字向量序列；然后，将字向量序列输入BLSTM学习长期依赖信息；最后将句子表达输入L-CRF获取全局最优序列。实验结果表明，该方法明显优于其他命名实体识别方法，为数控机床设备的智能检修与实时诊断任务打下了坚实的基础

7.1 闪存系统故障维修【重点】 7.2 硬盘系统故障维修【重点】 7.3 光盘系统故障维修