第一节 交流发电机的构造 第二节 交流发电机的工作原理 第三节 交流发电机的工作特性 第四节 交流发电机的调节器 第五节 晶体管调节器 第六节 充电指示灯的控制电路 第七节 汽车交流发电机实例 第八节 充电系的故障诊断 第九节 交流发电机的故障测试与修理 第十节 调节器的测试 第十一节 交流发电机与调节器的使用及维护

Kingtec 金德系列 汽车故障解码器 —PC2000 台式解码器 ——K6 手提式解码器 ——K8 多功能诊断仪 使用手册

汽车音响通常由机械和电路两大部分组成，其中电路部分可分 为收音和放音两部分，收音部分又可分为调幅AM、调频FM两部分 ，而功放部分是收、放音或与磁带、CD放音共用。通过整机电路 分析，可以把各部分的单元电路有机结合起来，这也是分析故障、 判断故障部位的基础。检修汽车音响系统时应掌握以下要点：

深度神经网络技术用于机械设备故障诊断展现出了巨大潜力，但繁重复杂的计算量对计算机硬件提出了严苛的要求，严重限制了其在实际工程中的应用。基于此提出一种新型的轻量级神经网络ShuffleNet，用于高速列车轮对轴承故障诊断研究。该网络模型基于模块化设计思想，包含多个高效率的ShuffleNet单元，通过运用分组卷积与深度可分离卷积技术极大改善了传统卷积操作的运算效率；同时使用通道混洗方法克服了通道分组带来的约束，改进了网络的损失精度。实验分析表明，所提网络模型可有效用于复杂工况下高速列车轮对轴承故障诊断，相比传统卷积神经网络、残差网络和Xception等当前深度神经网络模型，在保证诊断精度的同时，运行效率得到大幅提升。这为深度神经网络技术应用于工程实际，克服计算机硬件条件限制提供了一条新的途径

10.1 概述 10.2 远程监测与诊断系统的设计原则与基本构成 10.2.1 船舶动力机械的远程监测与诊断系统的设计原则 10.2.2 船舶动力机械的远程监测与诊断系统的基本构成 10.3 远程监测与诊断系统的监测方法与测点布置 10.4 船载监测子系统的组成及功能

5.1 机械振动基础 5.2 简易振动诊断技术 5.3 简易振动诊断的常用仪器设备 5.4 简易振动监测标准及机器状态评价 5.5 简易振动诊断的开展方法与实施 5.6 滚动轴承的简易诊断法 5.7 精密振动诊断技术

第一节 机械设备故障分析 第二节 机械修理的分类和标志 第三节 机械修理的周期、计划与体制 第四节 机械送修进厂和出厂规定 第五节 机械修理中的经济管理 第六节 判断机械大修经济界限的方法

6.1 概述 6.2 取样 6.3 油样物理化学指标检测 6.4.1 原理 6.4 油料光谱分析技术 6.4.2 原子吸收光谱法 6.4.3 原子发射光谱法 6.4.3 光谱技术在设备诊断工程中的应用 6.5 红外光谱分析 6.5.1 原理 6.5.2 在用润滑油红外光谱分析的常用指标 6.6 铁谱分析技术 6.6.1 原理 6.6.2 常用铁谱仪的结构与工作原理 6.6.3 铁谱分析工作程序 6.7 油液颗粒计数技术 6.7.1 原理 6.8 研究热点及趋势

8.1 分析仪器设备的特征分类 8.2 网络体系结构设计 8.3 串口型仪器的数据采集方法 8.4 自带计算机型仪器的数据采集方法 8.5 仪器数据文件格式的解析方法 8.6 监测数据管理系统

4.1 概述 4.2 监测参数的选择 4.3 温度监测 4.3.1 温度监测基础 4.3.2 接触式温度测量 4.3.3 非接触式测温（红外测温） 4.4 压力监测 4.4.1 压力监测基础 4.4.2 测压仪表 4.5 流量监测 4.5.1 流量监测基础 4.5.2 流量测量仪表