第15章软件系统的故障与维护 本章介绍了系统 BIOS SETUP设置错误造成的故障和处理方法,重点分析了DOS和WINDOWS系统的引导故障、系统维护和故障排除方法。 15.1Bios和 CMOS Setup程序的故障与维护 15.2MS-DS系统故障与维护 15.3ms- Windows9系统故障与维护

第14章硬件系统的故障与维修 本章介绍了微机硬件系统的维修方法和各主要部件的常见故障分析,本章精选了大量典型的硬件故障实例,描述了它们的故障现象及分析和排除方法。 14.1硬件故障与维修简介 14.2主板的常见故障与维修 14.3CPU和内存的常见故障与维修

系统研究了面向复杂系统监测时变信号的实时故障检测与识别问题.采用滑窗Mallat小波快速变换克服传统小波变换的时域全局依耐性并提高计算效率,使之适应于实时故障检测;针对时变信号的故障模式识别难题,在故障检测基础上采用改进动态循环神经网络(improved dynamic recurrent neural network,IDRNN)进行智能故障识别.最后将滑动时窗小波检测模块及最优IDRNN网络模块嵌入某型完整卫星姿态控制系统仿真平台进行在线故障诊断.试验结果表明:实时条件下的滑动窗口小波变换与传统小波变换具有一致性,IDRNN对于时变信号识别具有较好的时域泛化能力,将滑窗移动时不变小波方法与IDRNN结合可以实现面向复杂系统监测实时信号的故障检测及复合模式分类

针对多螺旋桨浮空器执行机构易发生故障的容错控制问题，同时考虑系统所受到的未知外部扰动和螺旋桨输入幅值的饱和约束，提出一种自适应滑模容错控制方法。建立浮空器的四自由度运动模型，系统分析矢量螺旋桨的故障类型，分为输出力的大小故障和矢量转角故障，得到浮空器执行机构的故障模型。基于自适应和滑模控制理论，由跟踪目标与系统当前状态偏差设计积分滑模面。针对未知外部扰动和执行机构偏移故障，设计相应的自适应律进行处理；针对螺旋桨输入饱和约束，应用Sigmoid函数设计跟踪轨迹进行处理。由此设计一种自适应滑模容错控制策略，利用Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统的全局渐近稳定性能。以上海交通大学的多螺旋桨浮空器为模型，仿真验证了故障容错控制方法的有效性和鲁棒性

10.1 音频故障维修【重点】 10.2 网络故障维修 10.3 键盘故障维修 10.4 鼠标故障维修 10.5 机箱故障维修 10.6 BIOS故障维修【重点】

汽车音响的故障是多种多样的，同一元件的损坏程度不同，其故 障现象也将不同，在纷繁复杂的故障面前，维修人员只有保持清醒 的头脑， “去粗取精，去伪存真” ，针对不同故障现象进行分析和 判断，采取恰当的检修方法，才能做到快速准确排除故障。检修实 践也已表明，一种故障现象必然有其内在因素，只要仔细观察，认 真分析，抓住主要矛盾，问题就会迎刃而解。任何复杂的故障都是 可以排除的，关键是要掌握好，灵活正确运用行之有效的维修方法 。而正确的方法来源于对故障症状的全面观察，来源于准确的分析 与判断，也来源于对于相关电路理论的掌握和不断对维修经验、规 律的概括和总结。常用的检修方法有以下内容

本章介绍了系统 BIOS SETUP设置错误造成的故障和处理方法,重点分析了DOS和 WINDOWS系统的引导故障、系统维护和故障排除方法。 15.1os利 CMOS Setup程序的故与维护 15.2D系统故障与维护 15.3ms- -Windows9x系统故障与维护

滚动轴承局部故障振动信号中的周期性冲击是识别故障的关键特征.形态分量分析在由多种形态原子组成的过完备字典基础上提取信号中的不同形态成分,基于这种思想提出了一种基于新型过完备复合字典的形态分量分析方法.依据滚动轴承故障振动信号中分量间的形态差异性,改进字典后该方法可以更具针对性地提取出包含故障特征的冲击分量,配合包络谱分析准确提取故障特征频率,诊断滚动轴承局部故障.对比基于快速谱峭度法的轴承故障诊断方法,该方法可以避免人为选择共振带产生的不准确性和非最优问题,提高了故障诊断效果.通过轴承仿真信号和故障实验信号分析验证了该方法的有效性

本章介绍了微机硬件系统的维修方法和各主要部件的常见故障分析,本章精选了大量典型的硬件故障实例,描述了它们的故障现象及分析和排除方法。 14.1硬件故障与维修简介 14.2主板的常见故障与维修 14.3CPU内存的常见故障与维修

针对滚动轴承的内圈、外圈和滚动体故障提出了一种新的诊断方法,该方法融合了集总经验模态分解(EEMD)、形态谱和支持向量机(SVM)三种方法的优势.首先,利用经验模态分解对滚动轴承故障振动信号进行分解,得到若干个具有物理意义的内禀模态分量(IMF);其次,基于最大能量法筛选出含有故障特征信息最丰富的一个内禀模态分量为故障诊断数据源;再次,对数据源在选定尺度范围内进行形态谱的提取,从而构造故障特征向量;最后,利用支持向量机对滚动轴承的三种故障进行诊断.研究结果表明,该方法能够有效地诊断出滚动轴承的三种故障,且具有很高的故障诊断正确率