Agilent Technologies
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Agilent 6890 GC 气源和净化器仪器结构日常维护故障诊断
技术支持＆服务流程
Agilent 6890气相色谱日常维护&
故障诊断
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气源和气体净化器
Agilent 6890气相色谱日常维护& 故障诊断
FID,NPD,FPD －空气，尾吹气，氢气
MSD －氦气，甲烷
TCD －参比气
ECD －尾吹气
气体纯度>99.999%
从长期使用的角度，我们不建议使用气体发生器和压缩机，如果必须，请添加干燥管和除烃管且有足够缓冲。
减压阀使用不锈钢膜片
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气源和气体净化器
Agilent 6890气相色谱日常维护& 故障诊断
气体净化器的目的是除去载气和检测器气体中的水分，氧气，和烃类等杂质．色谱柱与氧气和水分的持续接触，特别是在高温下，将会迅速导致色谱柱的严重损坏．如果气体在接头处有泄漏，净化器还可以起到一定的保护作用．在净化器失效之前，由于泄漏而进入管道里的杂质都会被净化器吸附，这就创造了一个在色谱柱或仪器被损毁之前探测和排除泄漏的机
会．
水分净化器
氧气净化器
烃类净化器
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气源和气体净化器
Agilent 6890气相色谱日常维护& 故障诊断
Agilent 提供组合的气体净化器，用单一净化器除去多种污染物?单管设计消除了使用多个净化器可能发生的泄漏问题。?单一净化管实现气体最终净化?维护简便，节约成本
。
氧气／水分净化器
烃类／水分净化器
氧气，烃类，水分，CO,CO2 净化器
GC/MS
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Agilent 6890气相色谱仪的结构-进样口类型
-分流／无分流进样口-自动进样器-色谱柱的保存
-检测器(FID ，NPD ，FPD ，TCD ，
ECD)
Agilent 6890气相色谱日常维护& 故障诊断
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1.分流/不分流进样口(SSI)
2.隔垫吹扫填充柱进样口(PPI)
3.程序升温冷柱头进样口(Cool On-Column)
4.程序升温汽化进样口(PTV)
5.
气体样品进样接口(Volatiles Interface)
-进样口类
型
Agilent 6890气相色谱日常维护& 故障诊断“If the column is described as the heart of chromatography, then
sample introduction may, with some justification, be referred to as the Achilles heel ”------V.Pretorius and W. Bertsch.
?根据GC ，GCMSD 的故障统计，90%的问题发生在进
样口
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Agilent 6890 GC 分流／无分流进样口
分流／无分流进样口
-Agilent GC 进样口的基本结构-进样方式与进样过程-进样口的日常维护-进样口的常见
故障
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限流器
总流量控制环路
流量传感器
比例阀1
压力传感器
隔垫吹扫调节器
柱前压控制
分流出口捕集管
分流流量出口
比例阀2
分流阀(打开/on)
去检测器
Agilent 6890 GC
分流／无分流进样口
-进样口结构
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Agilent 6890 GC 分流／无分流进样口
分流(Split)
主要组分分析脉冲分流(Pulse Split )允许更大进样量不分流(Splitless)
痕量组分分析脉冲不分流(Pulse Splitless)
允许更大进样量
进样方式
目的
-进样方式与进样过
程
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Agilent 6890 GC 分流／无分流进
样口
30ml
1.0ml
0ml
1.0ml
1.0ml
31ml
34ml
4.0ml
3.0ml
3.0ml
分流(Split)模式
不分流(Splitless)模式
-进样方式与进样过
程
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Agilent 6890 GC 分流／无分流进样口
载气
注射器针头
衬管
色谱柱
分流出口
进样口外壁
-进样方式与进样过
程
Agilent 6890 GC 分流／无分流进
样口
1. 进
样
= 载
样口Agilent 6890 GC 分流／无分流进
-进样方式与进样过程
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-进样口的日常维护—分析难题迎刃而解
Agilent 6890 GC 分流／无分流进
样口
?根据GC ，GCMSD 的故障统计，90%的问题发生在进
样口
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Agilent 6890 GC 分流／无分流进样口
-进样口的日常维护—分析难题迎刃而
解
隔垫
衬管顶部O 环
衬管
衬管底部密封垫
石墨垫
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隔垫的作用
隔垫将样品流路与外部隔开，进样针插入时，能保持系统内压，防止泄漏，避免外部空气渗入，污染系统。隔垫一般由耐高温，惰性好，气密性好的硅橡胶制成。
为什么要更换隔垫
隔垫要定期更换，为防止：?漏汽，
分解，
样品损失，
出鬼峰，
柱效下降
如何避免出现问题
?进样口温度不要超过隔垫的最高使用温度?定期更换（200次）?安装后用“手紧“
?使用针尖锋利的注射器
Agilent 6890 GC
分流／无分流进样口
隔垫
-进样口的日常维护—分析
难题迎刃而解
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隔垫的种类（11mm ）
普通的隔垫：低流失，耐高温（350C)，长寿命（>200次），易穿刺，不易成核
优级隔垫：中央有凹孔，针头不易弯曲，长寿命（>400次）
特殊隔垫：寿命更长（>2000次）
鸭嘴形隔垫设计
进样口压力: 3-100 psi 进样口温度: 100-300°C
Agilent 6890 GC 分流／无分流进样口
隔垫
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Agilent 6890 GC 分流／无分流进样口
隔垫
-进样口的日常维护—分析难题迎刃而解
进样隔垫特性总结
隔垫种类
流失性
寿命
温度极限
BTO 隔垫XXX
X 400℃
(流失与温度优化隔垫) (适用于高温)
长寿命隔垫X XXX 350℃
高级绿色隔垫XX XX 350℃
XXX=最好XX=较好X=好
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安捷伦进样口隔垫的特点：
针对隔垫的流失, 寿命, 粘连和硬度4项关键指标进行优化。
中心导孔引导进样针从同一位置扎入，易穿刺，有效减少碎屑脱落。
转向系用于改变汽车的行驶方向和使汽车保 持稳定的直线行驶。转向系结构形式多种多样,但所有的转向系都由三部分组成:转向传动机构、机械转向器和转向操纵机构,转向性能的好坏直接影响汽车行驶的安全性和操纵性。 汽车的操纵稳定性是指在驾驶者不感到过分 紧张、疲劳的条件下,汽车能遵循驾驶者通过转向系及转向车轮给定的方向行驶,且当遭遇外界干扰时,汽车能抵抗干扰而保持稳定行驶的能力。汽车的操纵稳定性不仅影响到汽车驾驶的操纵方便程度,而且也是决定高速汽车安全行驶的一个主要性能,所以人们称之为“高速车辆的生命线”汽车的转向系如果出现故障将严重影响汽车 的行驶安全性,故转向系常见故障诊断与排除也就非常重要,以下是几种关于转向系常见故障诊断与排除的方法: 1、转向沉重 (1)故障现象 汽车在行驶中驾驶员向左、向右转动转向盘 时,感到沉重费力,无回正感;当汽车低速转弯行 驶和调头时,转动转向盘感到超乎正常地沉重,甚至打不动。 (2)故障原因除了转向器等故障外,转向桥 部分的故障原因有: ①转向节臂变形。 ②转向节止推轴承缺油或损坏。 ③转向节主销与衬套间隙过小或缺油。 ④前轴或车架变形引起前轮定位失准。 ⑤轮胎气压不足。 ⑥转向器轴承装配过紧。 ⑦传动副啮合间隙过小。 ⑧横、直拉杆球头销装配过紧或接头缺油。 ⑨转向轴或主管弯曲,相互摩擦或卡住。 ⑩转向装置润滑不当,前束调整不当。 (3)故障诊断与排除 ①由于导致转向沉重的故障因素很多,诊断 时应首先判明故障所在部位,然后再进一步确定在哪一个部件。 ②拆下转向臂,转动转向盘,如感觉沉重则应 调整轴承紧度和传动副啮合间隙。若有松紧不均或有卡住现象,则应拆下转向轴检查传动副及轴承有无损坏,转向轴与主管有无摩擦或卡住现象, 必要时进行修理或更换。 ③转动转向盘时,如感到轻松,则故障在传动
安全检测与故障诊断 题目：故障诊断技术发展现状 导师：魏秀琨 学生姓名：刘典 学号：14114263
目录 1 引言 (3) 2 故障诊断的研究现状 (3) 1.1基于物理和化学分析的诊断方法 (3) 1.2基于信号处理的诊断方法对 (3) 1.3基于模型的诊断方法 (3) 1.4基于人工智能的诊断方法 (4) 2故障诊断研究存在的问题 (6) 2.1故障分辨率不高 (7) 2.2信息来源不充分 (7) 2.3自动获取知识能力差 (7) 2.4知识结合能力差 (7) 2.5对不确定知识的处理能力差 (7) 3发展方向 (8) 3.1多源信息的融合 (8) 3.2经验知识与原理知识紧密结合 (8) 3.3混合智能故障诊断技术研究 (9) 3.4基于物联网的远程协作诊断技术研究 (9) 4发展方向 (9)
1 引言 故障可以定义为系统至少有一个特性或参数偏离正常的范围，难于完成系统预期功能的行为。故障诊断技术是一种通过监测设备的状态参数，发现设备的异常情况，分析设备的故障原因，并预测预报设备未来状态的技术，其宗旨是运用当代一切科技的新成就发现设备的隐患，以达到对设备事故防患于未然的目的，是控制领域的一个热点研究方向。它包括故障检测、故障分离和故障辨识。故障诊断能够定位故障并判断故障的类型及发生时刻，进一步分析后可确定故障的程度。故障检测与诊断技术涉及多个学科，包括信号处理、模式识别、人工智能、神经网络、计算机工程、现代控制理论和模糊数学等，并应用了多种新的理论和算法。 2 故障诊断的研究现状 1.1基于物理和化学分析的诊断方法 通过观察故障设备运行过程中的物理、化学状态来进行故障诊断，分析其声、光、气味及温度的变化，再与正常状态进行比较，凭借经验来判断设备是否故障。如对柴油机常见的诊断方法有油液分析法，运用铁谱、光谱等分析方法，分析油液中金属磨粒的大小、组成及含量来判断发动机磨损情况。对柴油机排出的尾气(包含有NOX，COX 等气体) 进行化学成分分析，即可判断出柴油机的工作状态。 1.2基于信号处理的诊断方法对 故障设备工作状态下的信号进行诊断，当超出一定的范围即判断出现了故障。信号处理的对象主要包括时域、频域以及峰值等指标。运用相关分析、频域及小波分析等信号分析方法，提取方差、幅值和频率等特征值，从而检测出故障。如在发动机故障领域中常用的检测信号是振动信号和转速波动信号。如以现代检测技术、信号处理及模式识别为基础，在频域范围内，进行快速傅里叶变换分析等方法，描述故障特征的特征值，通过采集到的发动机振动信号，确定了试验测量位置，利用加速传感器、高速采集卡等采集了发动机的振动信号，并根据小波包技术，提取了发动机故障信号的特征值。该诊断方法的缺点在于只能对单个或者少数的振动部件进行分析和诊断。而发动机振动源很多，用这种方法有一定的局限性。 1.3基于模型的诊断方法 基于模型的诊断方法，是在建立诊断对象数学模型的基础上，根据模型获得的预测形态和所测量的形态之间的差异，计算出最小冲突集即为诊断系统的最小诊断。其中，最小诊断就是关于故障元件的假设，基于模型的诊断方法具有不依赖于被诊断系统的诊断实例和经验。将系统的模型和实际系统冗余运行，通过对比产生残差信号，可有效的剔除控制信号对
智能故障诊断技术知 识总结
智能故障诊断技术知识总结 一、绪论 □智能： ■智能的概念 智能是指能随内、外部条件的变化，具有运用知识解决问题和确定正确行为的能力。 ■低级智能和高级智能的概念 低级智能——感知环境、做出决策和控制行为 高级智能——不仅具有感知能力，更重要的是具有学习、分析、比较 和推理能力，能根据复杂环境变化做出正确决策和适应 环境变化 ■智能的三要素及其含义 三个基本要素：推理、学习、联想 推理——从一个或几个已知的判断（前提），逻辑地推断出一个新判断（结论）的思维形式 学习——根据环境变化，动态地改变知识结构 联想——通过与其它知识的联系，能正确地认识客观事物和解决实际问题 □故障： ■故障的概念 故障是指设备在规定条件下不能完成其规定功能的一种状态。可分为以下几种情况：
1.设备在规定的条件下丧失功能； 2.设备的某些性能参数达不到设计要求，超出允许范围； 3.设备的某些零部件发生磨损、断裂、损坏等，致使设备不能正常工作； 4.设备工作失灵，或发生结构性破坏，导致严重事故甚至灾难性事故。 ■故障的性质及其理解 1层次性——系统是有层次的，故障的产生对应于系统的不同层次表 现出层次性。一般可分为系统级、子系统级、部件级、 元件级等多个层次；高层故障可由低层故障引起，而低 层故障必定引起高层故障。诊断时可采用层次诊断模型 和诊断策略。 2相关性——故障一般不会孤立存在，它们之间通常相互依存和相互 影响，如系统故障常常由相关联的子系统传播所致。表 现为，一种故障可能对应多种征兆，而一种征兆可能对 应多种故障。这种故障与征兆间的复杂关系导致了故障 诊断的困难。 3随机性——故障的发生常常是一个与时间相关的随机过程，突发性 故障的出现通常都没有规律性，再加上某些信息的模糊 性和不确定性，就构成了故障的随机性。
动力转向系统故障诊断与排除 摘要：汽车动力转向系统出现故障会影响到汽车的动力性、操纵稳定性和行驶安全性。如今，一般轿车都有动力转向系统，研究动力转向系统显得尤为重要，通过对动力转向系统的常见故障的分析，提出了有效的故障诊断和排除的方法，同时提出了定期检查的一系列针对性保养维护措施。 关键词：汽车；动力转向；故障诊断；排除 1.概述 动力转向系统主要由动力转向装置、转向操纵机构和转向传动机构三部分组成。动力转向装置是在机械转向装置的基础上加设一套转向加力装置而形成的，主要包括动力转向器、动力转向油泵、储油罐等。它的转向油泵为双作用叶片泵，转向器结构型式为齿轮齿条式。 2. 动力转向系统的常见故障及排除 动力转向系统的故障包括一般故障、转向噪声和油液渗漏等。 在进行故障排除时，由于油箱缺油、油液高度不足及系统内存在空气等都是影响动力转向系统正常工作的原因，所以在出现动力转向系统故障时，应先确认是否存在以上问题，然后再进行其它部分故障的排除。 2.1 一般故障 动力转向系统的一般故障包括转向沉重、转向冲击、转向不灵和转向回跳等。 2.1．1转向沉重 A.故障现象: 行车转向时，转动转向盘感到沉重,检查转向盘的转向动力时，其值大于30N。 B.可能存在的故障原因: a.油箱缺油或油液高度不足，系统中混入大量空气；
b. 轮胎充气不足，四轮定位不准确； c. 动力转向油泵的压力异常； d. 动力转向器与转向油泵之间的进油管堵塞； e. 齿条导向螺塞调整不当。 C.故障排除： a. 检查动力转向油泵的压力。在压力控制阀和截流阀全开的情况下测量怠速时静态油压。其值应等于或略小于1500Kpa，否则应检查动力转向器与动力转向油泵之间的进油和回油管路及软管是否堵塞、老化或变形。若油管正常，则说明转向阀有故障； b. 若被测静态油压正常，则在压力控制阀和截流阀全闭的情况下，测量油泵在怠速时的卸荷压力，其值应为7200KPa—7800KPa。若卸荷压力过低，则应检查流量控制阀与油泵总成是否正常； c. 若上述检查的卸荷压力正常，则检查转向盘向左与向右转动时的转动力，两者的差值应≤2.9N，否则应检查油缸管路是否变形或安装不当。若油缸管路正常，则应检查齿条轴是否弯曲变形，齿条导向螺塞调整是否过紧；若齿条导向螺塞调整正常，则说明转向控制阀有故障； d. 若左右两方向转向盘转向力的差值正常，则应检查并调整齿条导向螺塞，若不能消除上述故障，则应更换动力转向器；若齿条导向螺塞调整正常，则应检查动力转向装置以外的下列零件是否存在下述故障：转向轴相关零部件卡滞，转动不自如；转向轴万向节故障；各球头销装配过紧或缺油和转向系统内机件相互干涉等。 2.1．2 转向冲击或振动 A.故障现象: 当前轮达最大转向角时，车辆出现冲击或振动。 B.可能存在的故障原因： a. 齿条导向螺塞调整不当； b. 动力转向泵驱动带打滑； c. 转向泵流量控制阀卡滞。 C.故障排除： a. 检查齿条导向螺塞的调整是否正确，并视情调整。若调整无效，则应更换动力转向器； b. 若齿条导向螺塞调整正确，则应检查动力转向油泵驱动皮带是否打滑，必要时调整其预紧力或予更换。 2.1.3 转向不灵或操纵不稳 A.故障现象：汽车直线行驶时感觉行驶不稳，有向左或向右偏驶的现象。
汽车转向系统故障诊断与维修-(汽车检测论文)
现代汽车检测与故障诊断简介： 汽车是一个复杂的技术和结构集成系统，其运行的载荷、路况和气候等工作条件复杂多变，运动的自然磨损和车辆振动等，会造成连接关系的变化。由于复杂多变的工作条件的影响，汽车的技术状态将随行驶里程的增加而恶化，其安全性、动力性、经济性和可靠性等将逐渐下降，排气污染和噪声加剧，故障发生率增加。汽车检测诊断技术对汽车的运行状态作出判断，及时发现故障，并采取相应对策，则可以提高汽车的使用可靠性，避免汽车恶性事故发生，保证交通安全，减少环境污染，改善汽车性能，提高维修效率实现“视情修理”，同时可充分发挥汽车的效能减少维修费用，获得更大的经济效益。因此，汽车检测诊断技术具有着重要的地位和作用。 一、汽车检测与故障诊断技术与方法 1. 人工深入诊断 人工深入诊断是指由诊断者利用仪器、仪表等诊断手段, 如发动机分析仪、扫描仪、万用表、示波器、频谱分析仪等通用或专用设备, 对汽车故障进行诊断, 这种诊断方法, 除能对汽车作出是否有故障和故障严重程度的判断外, 还 能对故障的性质、类别、原因及故障部位等作出判断。 2．自我诊断 现代汽车的电控系统, 都配备有自诊断功能, 电控系统的ECU 具有实时检测电 控系统故障的能力,当电控系统出现故障时, ECU 将储存相应的故障代码在ECU
的存储器中, 并起动故障保护功能, 确保汽车的运行能力、点亮立即维修指示灯, 提醒驾驶员ECU 已检测到故障, 应立即进行检查维修。自我诊断可利用诊断仪将ECU 贮存的各种信息提取出来, 进行比较和分析, 并以清晰的方式( 文字、曲线或图表) 显示出来, 诊断者可根据这些显示出来的信息, 准确快捷地判断故障的类型和发生的部位。 3．计算机辅助诊断技术 计算机辅助诊断是指一种建立在利用计算机分析功能基础上的多功能的自动化诊断系统。计算机还可通过配备的专用传感器接收诊断对象的其他机械系统的信号, 并配备有对这些信号进行自动分析诊断的软件,以实现状态信号的自动采集、特征提取、状态识别等, 并能以显示、打印、绘图等多种方式自动输出分析结果, 给出故障的性质、程度、类别、部位、原因及趋势的诊断与预报结果, 并可将大量故障信息贮存起来, 可随时通过人机对话查阅诊断对象的运行资料。 二.汽车转向系统检测与诊断 2.1传统转向系统：机械转向系统 2.1.1机械转向系统的组成 用司机体力为转向能源，所有传力件都是机械的。转向操纵机构：转向盘、转向轴、万向节（上、下）、转向传动轴。（采用万向传动装置有助于转向盘和转向器等部件和组件的通用化和系列化） 转向器：内设减速传动付，作用减速增扭。 转向传动机构：转向摇臂、转向主拉杆、转向节臂、转向节、转向梯形。
智能故障诊断技术知识总结 一、绪论 □智能： ■智能的概念 智能是指能随、外部条件的变化，具有运用知识解决问题和确定正确行为的能力。 ■低级智能和高级智能的概念 低级智能——感知环境、做出决策和控制行为 高级智能——不仅具有感知能力，更重要的是具有学习、分析、比较和推理能力， 能根据复杂环境变化做出正确决策和适应环境变化 ■智能的三要素及其含义 三个基本要素：推理、学习、联想 推理——从一个或几个已知的判断（前提），逻辑地推断出一个新判断（结论）的思维形式 学习——根据环境变化，动态地改变知识结构 联想——通过与其它知识的联系，能正确地认识客观事物和解决实际问题 □故障： ■故障的概念 故障是指设备在规定条件下不能完成其规定功能的一种状态。可分为以下几种情况： 1.设备在规定的条件下丧失功能； 2.设备的某些性能参数达不到设计要求，超出允许围； 3.设备的某些零部件发生磨损、断裂、损坏等，致使设备不能正常工作； 4.设备工作失灵，或发生结构性破坏，导致严重事故甚至灾难性事故。 ■故障的性质及其理解 1层次性——系统是有层次的，故障的产生对应于系统的不同层次表现出层次性。 一般可分为系统级、子系统级、部件级、元件级等多个层次；高层故 障可由低层故障引起，而低层故障必定引起高层故障。诊断时可采用 层次诊断模型和诊断策略。 2相关性——故障一般不会孤立存在，它们之间通常相互依存和相互影响，如系统 故障常常由相关联的子系统传播所致。表现为，一种故障可能对应多 种征兆，而一种征兆可能对应多种故障。这种故障与征兆间的复杂关 系导致了故障诊断的困难。 3随机性——故障的发生常常是一个与时间相关的随机过程，突发性故障的出现通 常都没有规律性，再加上某些信息的模糊性和不确定性，就构成了故 障的随机性。 4可预测性——设备大部分故障在出现之前通常有一定先兆，只要及时捕捉这些征 兆信息，就可以对故障进行预测和防。 □故障诊断： ■故障诊断的概念 故障诊断就是对设备运行状态和异常情况做出判断。具体说来，就是在设备没有发 生故障之前，要对设备的运行状态进行预测和预报；在设备发生故障之后，要对故 障的原因、部位、类型、程度等做出判断；并进行维修决策。 ■故障诊断的实质及其理解 故障诊断的实质——模式识别（分类）问题
电控动力转向系统的故障诊断与排除 引言 转向系统是整车系统中必不可少的最基本的组成系统，驾驶者通过方向盘来操纵和控制汽车的行进方向，从而实现自己的驾驶意图。一百多年来，汽车工业随着机械和电子技术的发展而不断前进。到今天，汽车已经不是单纯机械意义上的汽车了，它是机械、电子、材料等学科的综合产物。汽车转向系统也随着汽车工业的发展历经了长时间的演变。传统的汽车转向系统是机械式的转向系统，汽车的转向由驾驶员控制方向盘，通过转向器等一系列机械转向部件实现车轮的偏转，从而实现转向随着 上世纪五十年代起，液压动力转向系统在汽车上的应用，标志着转向系统革命的开始。汽车转向动力的来源由以前的人力转变为人力加液压助力。液压助力系统HPS （Hydraulic Power Steering）是在机械式转向系统的基础上增加了一个液压系统而成。该液压系统一般与发动机相连，当发动机启动的时候，一部分发动机能量提供汽车前进的动能，另外一部分则为液压系统提供动力。由于其工作可靠、技术成熟至今仍被广泛应用。这种助力转向系统主要的特点是液压力支持转向运动，减小驾驶者作用在方向盘上的力，改善了汽车转 向的轻便性和汽车运行的稳定性。 1 目录 第一章转向器的简要...................................................................................................................... 3 1.1 转向器定义..................................................... 3 1.2 转向器分类..................................................... 3 1.3 转向系统发展 (6) 第二章电控动力转向系统的故障的现象 (6) 2.1 转向系常见的故障部位 (6) 2.2 动力转向系故障的主要现象........................................ 6 第三章电控动力转向系统的故障对行驶性能的影响 (7) 第四章广州本田雅阁动力转向故障检测与分析 (11) 4.1 转向沉重 (11) 4.2 转向冲击或振动................................................. 12 转向不灵、 4.3 转向不灵、操纵不稳 (12) 4.4 转向回跳 (12) 4.5 转向噪声 (13)
《汽车故障诊断技术》复习题 一、单项选择题 1＞汽车的症状表现为怠速不稳定，这属于问诊中的以下哪一项内容（A ） A、怠速不良 B、发动机工作不正常 C、故障发生时的情况 D、故障发生的频率 2、以下哪些原因不会导致起动机运转无力。（B ） A、蓄电池亏电 B、起动保险熔断 C、电磁开关线圈短路 D、起动机内炭刷接触不良 3、发动机在工作的时候会出现抖动的现象，以下哪些原因有可能。 （A ） A、个别喷油器不工作 B、油道被堵塞 C、油泵不工作 D、点火控制器有问题 4、叶片式空气流量计在拆下单件检查时，在部分打开与不开时出现 FC - E1之间无穷大的情况，这说明。（A ） A、叶片式空气流量计损坏 B、叶片式空气流量计良好 C、不能判断 D、可造成汽车起动困难 5、接通起动开关时，起动机能带动发动机正常转动，但是不能够起 动发动机让其工作，有时候伴随着车的迹象。采用调火方法进行判断时，可见高压火为黄红色，造成这一现象的原因是。（A ） A、点火线圈性能劣化 B、叶片式空气流量传感器损坏
C、曲轴位置传感器无信号 D、不能判断原因 6、以下哪个原因不会造成汽车的发动机冷却系统泄漏。（D ） A、气缸垫损坏 B、水套侧盖衬垫损坏、螺钉松动或螺钉未按规定顺序紧固 C、机体上的水堵封水不严 D、在天气炎热或高原地区长时间行驶 7、以下哪个原因会造成汽车的发动机暖机时频繁失速。（A ） A、怠速控制阀有故障 B、水套侧盖衬垫损坏、螺钉松动或螺钉未按规定顺序紧固 C、机体上的水堵封水不严 D、在天气炎热或高原地区起动汽车 8、以下哪个原因会造成汽车不能起动。（B ） A、三元催化转换器失效 B、点火器损坏 C、电控燃油泵性能不良 D、个别喷油器堵塞 9、能够造成汽车有着车征兆，但发动机不能起动的原因是。（B A、怠速控制阀有故障 B、分电器盖漏电 C、汽车存在故障码 D、燃油压力过高 10、踩下离合器踏板，消除分离杆内端与分离轴承之间的间隙所需的 离合器踏板行程，称为离合器踏板的（ B ）o A自由间隙B自由行程 C自由高度D踏板高度11 ＞关于ABS ,下列说法哪个错误（B ）
Safety is the goal, prevention is the means, and achieving or realizing the goal of safety is the basic connotation of safety prevention. （安全管理） 单位：___________________ 姓名：___________________ 日期：___________________ 2021版ZL100型装载机液压转向系统故障诊断与排除
2021版ZL100型装载机液压转向系统故障诊 断与排除 导语：做好准备和保护，以应付攻击或者避免受害，从而使被保护对象处于没有危险、不受侵害、不出现事故的安全状态。显而易见，安全是目的，防范是手段，通过防范的手段达到或实现安全的目的，就是安全防范的基本内涵。 一台ZL100型装载机发动机低速时转向反应缓慢，特别是急转弯时更明显，当加大发动机油门、提高转速时，上述现象消失。 询问操作手，了解近期除了日常保养，液压系统没做调整维修。现场观察，没发现机械铰接部位有变形、松旷、裂纹现象，转向器、转向泵、转向缸等也没有漏油现象。打开油箱检查液压油，液位正常，油质良好。试车也没听到泵的吸空噪声及异响。 在没有详细分析之前对液压系统元件盲目拆卸、调整是决不允许的。我们采用逻辑分析故障诊断法，首先在弄清液压系统的传动原理、结构特点、各元件在系统中的作用、系统中的有关参数及实际液压系统布置情况的基础上，结合故障特点，用推理的方法合乎逻辑地分析、判断，有目的、有方向的缩小可疑范围，排除可能的故障原因，确定故障区域，直至某个元件，最后加以排除。 找来液压系统原理图进行分析(见图1)。依据液压传动的工作原
电力系统故障的智能诊断综述 发表时间：2016-06-30T14:34:41.580Z 来源：《电力设备》2016年第9期作者：李艳君蒋杰李玉玲李飞翔 [导读] 在电力系统中，设备故障诊断和厂站级的故障诊断经过了几十年的发展和改革，现今已经较为成熟，而电力系统层面的故障才刚刚开始。 李艳君蒋杰李玉玲李飞翔 （国网新疆检修公司新疆乌鲁木齐 830000） 摘要：常用的智能故障诊断技术有专家系统、人工神经网络、决策树、数据挖掘等，专家系统技术应用最广，最为成熟，但是也需要结合使用其他智能技术来克服专家系统技术自身的缺点。智能故障诊断技术的发展趋势主要有多信息融合、多智能体协同、多种算法结合等，并向提高智能性、快速性、全局性、协同性的方向发展。基于此，本文就针对电力系统故障的智能诊断进行分析。 关键词：电力系统；故障；智能诊断 引言 文章对电力系统故障的智能诊断进行了详细的阐述，通过对电力系统的简介，和对故障诊断的发展阶段进行了简要的分析，并阐述了电力系统故障的智能诊断实际应用存在的问题及对策，文章最后指出了电力系统故障的智能诊断的发展趋势。望文章的阐述推动电力系统故障的智能诊断的发展。 1电力系统概述 电力系统是由发电厂、送变电线路、供配电所和用电等环节组成的电能生产与消费系统。电力系统的主要功能是将自然界中的能源，通过先进的发电动力装置，将能源转换为电能。在通过输电线路和变压系统，将电能传送到各个用户。为了实现这一功能，电力系统在各个环节和不同层次还具有相应的信息与控制系统，对电能的生产过程进行测量、调节、控制、保护、通信和调度，以保证用户获得安全、优质的电能。 2电力系统故障智能诊断技术及发展现状 2.1智能故障诊断技术 传统的故障诊断方法分为基于信号处理和基于数据模型，均需要人工进行信息的处理和分析，缺乏自主学习能力。随着人工智能技术这一新方法的产生及发展，为故障诊断提供了初步的自动分析和学习的途径。人工智能技术能够存储和利用故障诊断长期积累的专家经验，通过模拟人大脑的逻辑思维进行推理，从而解决复杂的诊断问题。 目前在电网故障诊断领域出现了包括专家系统、人工神经网络、决策树理论、数据挖掘、模糊理论、粗糙集理论、贝叶斯网络、支持向量机及多智能体系统等技术以及上述方法的综合应用。 目前，在对电网故障智能诊断领域的研究中，依靠单一智能技术的系统多，信息的综合利用研究较少，协同技术的研究应用更少；投入运行的诊断系统多为专家系统，但是离线运行的多，在线运行的很少。即使广泛投入使用的专家系统也同样存在着：（1）知识的获取和管理问题，难以获取较高适应度和准确度的知识。（2）推理的效率问题。（3）故障诊断的在线应用问题，目前仅限于离线故障诊断，该结论不能指导对电网的实际控制。（4）故障诊断的动态分析问题，缺乏故障的动态分析，从而屏蔽了很多有用的细节，尤其是各元件之间的相互关联关系等。基于以上问题，采用决策树方法可以对系统信息进行归类梳理，可以提高专家系统的速度；通过粗糙集方法建立清晰的数学模型；采用数据挖掘和关联性规则可以提高故障诊断分析的准确度。这几种方法的结合应用有助于提高故障诊断的智能水平、效率和准确度。 2.2电力系统故障智能诊断发展现状 电力系统连锁故障分析理论与应用中提到，电力系统故障智能诊断是相对传统的故障诊断而言的。在传统的故障诊断方法可划分为两类。其一是关于信号出路的方法。其二是数学模型的方法。这些都需要人为地区判断和分析，这些方法应用是没有自动化的处理能力。故障的智能诊断是将传统的方法，与当下先进的计算机技术有效的结合，形成的人工智能技术的新方法，对电力系统的故障进行智能的诊断，这是故障诊断技术发展的新时期。 3智能故障诊断面临的问题和对策 3.1智能故障诊断面临的问题 知识的获取和管理问题，也可以说是规则的表达和维护问题。知识是专家系统行为的核心，如何根据系统的变化，获取具有较高适应度和准确度的知识（规则）。对知识的一致性、冗余性、矛盾性和完备性进行检验、维护和管理，是专家系统亟需解决的首要问题。 推理的效率问题，也可以说是如何解决规则组合爆炸的问题。规则库的规模增大以后，搜索的运算量迅速增长，尽管人们提出了许多算法，规则组合爆炸的问题还是没有得到满意的解决。 故障诊断的在线应用问题。以往的故障诊断离线运行，只能告诉调度员已有故障是如何发展的，因为运行方式的多变性，离线故障诊断结论不一定能够指导调度员对电网的实际控制；只有做到在线运行，才能及时帮助调度员进行控制决策。 故障诊断的动态分析问题。以往的故障诊断只能进行静态分析，忽略了故障动态过程的大量有用的细节，尤其是采用了高速保护的大型电网，更加需要分析动态过程，例如快速相继开断过程中的顺序和相互关系、复杂故障中各元件之间的相互影响、电压崩溃的动态过程、运行方式切换或调度控制过程对电网的影响等。 3.2智能故障诊断面临问题的解决对策 对于知识的获取和管理问题，可以采用提高故障诊断系统的学习能力的方法，如 ANN、数据挖掘、仿生学方法等。这些智能方法都有其优点和局限性，需要有针对性地应用。 对于推理的效率问题，可以采用计算速度更快的计算机硬件和软件算法，通信速度更快的数据采集和传输手段；数据挖掘是从各种复杂故障中发现最常见的故障或分解出简单故障的有力手段；建立系统的故障案例库，可以降低决策分析的计算量，提高诊断推理的效率。 对于故障诊断的在线应用和动态分析问题，可以采用更能够反映电网实时运行状态的信息，如广域量测系统、高速保护信息系统和故障录波信息系统、稳定控制系统等提供的动态数据；实时进行电网的灵敏度分析，动态分析电网的健康状况；增量挖掘技术只处理实时的
设备故障诊断原理技术及应用 机械设备故障诊断技术随着近十多年来国际上电子计算机技术、现代测量技术和信号处理技术的迅速发展而发展起来,是一门了解和掌握机械设备在使用过程中的状态,确定其整体或局部是否正常,早期发现故障及原因,并预报故障发展趋势的技术。 1.机械设备故障诊断的发展过程 设备故障诊断是指在一定工作环境下,根据机械设备运行过程中产生的各种信息判别机械设备是正常运行还是发生了异常现象,并判定产生故障的原因和部位,以及预测、预报设备状态的技术,故障诊断的实质就是状态的识别。 诊断过程主要有3 个步骤: ①检测设备状态的特征信号; ②从所检测的特征信号中提取征兆; ③故障的模式识别。其大致经历以下3 个阶段: ①基于故障事件原故障诊断阶段,主要缺点是事后检查,不能防止故障造成的损失; ②基于故障预防的故障诊断阶段; ③基于故障预测的故障诊断阶段,它是以信号采集与处理为中心,多层次、多角度地利用各种信息对机械设备的状态进行评估,针对不同的设备采取不同的措施。 2.开展故障诊断技术研究的意义 应用故障诊断技术对机械设备进行监测和诊断,可以及时发现机器的故障和预防设备恶性事故的发生,从而避免人员的伤亡、环境的污染和巨大的经济损失。应用
故障诊断技术可以找出生产设备中的事故隐患,从而对机械设备和工艺进行改造以 消除事故隐患。状态监测及故障诊断技术最重要的意义在于改革设备维修制度,现在多数工厂的维修制度是定期检修,造成很大的浪费。由于诊断技术能诊断和预报设备的故障,因此在设备正常运转没有故障时可以不停车,在发现故障前兆时能及时停车。按诊断出故障的性质和部位,可以有目的地进行检修,这就是预知维修—现代化维修 技术。把定期维修改变为预知维修,不但节约了大量的维修费用,而且,由于减少了许多不必要的维修时间,而大大增加了机器设备正常运转时间,大幅度地提高生产率,产生巨大的经济效益。因此,机械状态监测与故障诊断技术对发展国民经济有相当重要的作用。 3.机械故障诊断的研究现状 机械故障诊断作为一门新兴的综合性边缘学科,经过30 多年的发展,己初步形成了比较完整的科学体系。就其技术手段而言,已逐步形成以振动诊断、油样分析、温度监测和无损探伤为主,其他技术或方面为辅的局面。这其中又以振动诊断涉及的领域最广、理论基础最为雄厚、研究得最具生机与活力。目前,对振动信号采集来说, 计算机技术足以胜任各种场合的需要。在振动信号的分析处理方面,除了经典的统计分析、时频域分析、时序模型分析、参数辨识外,近来又发展了频率细化技术、倒谱分析、共振解调分析、三维全息谱分析、轴心轨迹分析以及基于非平稳信号假设的短时傅立叶变换、Wign2er 分布和小波变换等。就诊断方法而言,除了单一参数、 单一故障的技术诊断外,目前多变量、多故障的综合诊断已经兴起。 人工智能的研究成果为机械故障诊断注入了新的活力,故障诊断的专家系统不
动力转向系统的故障诊断与排除 大中型起重搬运机械，如CPCD50型叉车。QY16型汽车起重机和QLD16型轮胎起重机等，均采用液压助力式动力转向系统，在机械转向器上加装液压助力器。笔者根据实践经验，就液压转动部分的泄漏、掺有空气、液压泵不良、操作阀失灵等故障的诊断与排除逐一介绍。 1转向沉重 （l）首先检查液压泵驱动带是否打滑或其它驱动型式的传动机有无损坏。如果驱动带及传动机件运转良好，则应检查转向器、贮油罐和转向液压泵之间的液压管路以及各接头、放油螺塞处有无泄漏现象。若无泄漏，则应察看贮油罐油平面，并检查液压油质量。 （2）若油中有泡沫，则应排出油路中的空气。排空气的方法是：起动发动机和保持发动机转速在1000r／min左右，同时在顶起前轴的情况下，左右转动方向盘至极限位置（在极限位置停留时间不宜过长，否则会使转向液压泵严重发热，甚至损坏机件），反复转动十余次；在操作过程中，不断向贮油罐内补充油液，直至油液充满整个液压系统，当罐内油面平静无气泡为好。 （3）若油平面正常，则应检查液压泵及安全阀工作情况。那在液压泵和转向器之间接上与规定油压箱适应的压力表和开关，打开开关，转动转向盘到极限位置，起动发动机低速运转。这时，如果油压表达不到规定值，且在逐步关闭开关时油压也不能提高，说明液压泵流量不足、油压低或安全阀未调整好。。可通过增减转向液压泵溢流问垫片调整流量，增强安全阀弹簧，提高压力。调整后，如果压力和流量仍达不到要求，说明液压泵严重磨损，应更换。 （4）若油压表读数达到规定值，且在逐步关闭开关时压力有所提高，说明液压泵良好，故障在动力缸或分配阀，可能是分配阀滑阀磨损、定位弹簧损坏、动力缸密封不良等，应分别检查分配问和动力缸，视磨损和损坏情况，采取相应措施修复。 （5）经上述检查一切正常，则可能是各球销或机械部分缺少润滑与调整不当引起的。 2机械直线行驶时转向盘发飘或跑偏
高等教育自学考试 毕业设计（论文）任务书 一、题目： 二、本环节自年月日起至年月日 三、进行地点： 四、内容要求：
指导老师：职称： 批准日期：年月日
转向系统的故障分析与排除方法 摘要 汽车行驶过程中，经常需要改变行驶方向，即所谓的转向，这就需要有一套能够按照司机意志使汽车转向的机构，它将司机转动方向盘的动作转变为车轮的偏转动作。 按转向力能源的不同，可将转向系分为机械转向系和动力转向系。 机械转向系的能量来源是人力，所有传力件都是机械的，由转向操纵机构、转向器、转向传动机构三大部分组成。其中转向器是将操纵机构的旋转运动转变为传动机构的直线运动的机构，是转向系的核心部件。 动力转向系除具有以上三大部件外，其最主要的动力来源是转向助力装置。由于转向助力装置最常用的是一套液压系统，因此也就离不开泵、油管、阀、活塞和储油罐，它们分别相当于电路系统中的电池、导线、开关、电视和地线的作用。 本文阐述了汽车转向系各个部分的作用、组成、主要构造、工作原理、及可能出现的故障，同时提出了对出现的故障进行维修的可行方案；采用了理论与实际相结合的方法，对每个问题都有良好的认识，对所学内容进行了良好的总结归纳，以此进一步熟悉掌握汽车转向系统的各方面知识，深化巩固所学知识，做到理论与实际相结合，在理论学习的前提下，用实际更好的理解所学内容。 关键词：汽车转向系统，故障原因，故障诊断维修
Steering system fault analysis and the elimination method ABSTRACT In the running process of the automobile, the frequent need to change the direction of travel, the so-called steering, which requires a set to be able to in accordance with the driver will make automobile steering mechanism, it will be the driver rotates the steering wheel to wheel deflection action action. According to the steering force energy is different, can be divided into mechanical steering system steering system and power steering system. Mechanical steering system energy sources are human, all power transmission are the machinery, a steering mechanism, steering gear, a steering transmission mechanism is composed of three. The steering gear is to manipulate mechanism with rotary motion into linear motion of the driving mechanism of the body, is the core component of the steering system. Power steering system in addition to having more than three members, the main power source is the power steering device. Because the power steering device most commonly used is a set of hydraulic system, so it is inseparable from the pump, pipe, valve, piston and an oil storage tank, they are equivalent to the circuit system of batteries, wires, switches, television and ground effect.
智能诊断技术综述 摘要：设备故障诊断技术是在电子、计算机技术的发展中产生的一门技术。当1个系统的状态偏离正常状态时,就称该系统发生了故障,此时系统可能完全也可能部分丧失其功能。故障诊断就是寻找故障原因的过程,包括状态检测、故障原因分析及劣化趋势预测等内容。传统故障诊断技术在分析结构比较复杂的深层次故障时效果不理想,且对操作员能力要求较高;而人工智能技术的发展,则使诊断技术走向了智能化[1]。由于智能故障诊断技术可模拟人类的逻辑思维和形象思维,将人类各种知识融入诊断过程,故可实现对大型复杂设备的实时、可靠、深层次和预测性故障诊断,获得的诊断信息就能准确地对诊断对象的状态进行识别和预测。因此这一技术也受到了世界各国工程研究人员的普遍重视。目前,随着基于行为的人工智能、分布式人工智能、多传感器信息融合技术以及新理论的提出与发展,故障诊断也获得了新的发展机遇[2]。 基于建模处理和信号处理的诊断技术正发展为基于知识处理的智能诊断技术。智能诊断技术在知识层次上实现了辩证逻辑与数理逻辑的集成、符号逻辑与数值处理的统一、推理过程与算法过程的统一、知识库与数据库的交互等功能,目前的研究主要从两方面展开:基于专家系统的智能故障诊断技术和基于神经网络的智能故障诊断技术[3]。 图一智能诊断系统的功能模块 1智能诊断技术 (1)基于专家系统的智能诊断技术 故障诊断专家系统是诊断领域引人注目的发展方向之一,也是研究最多、应用最广的一类智能诊断技术,主要用于那些没有精确数学模型或很难建立数学模型的复杂系统。大致经历了两个发展阶段:基于浅知识的第一代故障诊断专家系统和基于深知识的第二代故障诊断专家系统。近期出现的混合结构的专家系统,是将上述两种方法结合使用,互补不足。基于浅知识(人类专家的经验知识)的故障诊断系统是以领域专家和操作者的启发性经验知识为核心,通过演绎推理或产生式推理来获取诊断结果,目的是寻找一个故障集合使之能对一个给定的征兆(包括存在的和缺席的)集合产生的原因做出最佳解释[4]。基于深知识(诊断对象的模型
动力转向系统常见故障及解决措施 动力转向系统常见故障及解决措施 动力转向系统中的常见故障有：转向沉重、单侧沉重、异响、噪音、漏油、方向盘抖动/打手、稳定性差、转向盘回正能力差等现象。 1、转向沉重 1）故障原因： （1）油杯内部太脏，滤网被堵或油杯油面低。 （2）动力转向系统中有大量空气。 （3）转向系统内有异物造成转向泵流量控制阀卡滞。 （4）轮胎气压不足，泵的转向管柱干涉、连接松动，泵的皮带松动、打滑或泵安装位置松动。 （5）油管各连接部位螺栓松动，造成转向液泄漏。 （6）转向器活塞缸磨损过大，油封密封不良，控制阀粘结或损坏。 2）故障诊断与排除： （1）检查转向器、转向泵控制阀、油杯滤网、转向油，清洗整个动力转向系统。
（2）若泵脏，一定要清洁助力泵及油管的内外（不能用绵纱布或其它多纤布，应用干净的毛刷进行清洁），并按规定给转向系统排空气。 （3）给轮胎按规定充气，并调整发动机的性能。 （4）加油到规定的油面，检查或更换油杯。 （5）按规定调整皮带的张力并紧固各部件的联接螺钉。 （6）检查油管的各连接部位，紧固各连接螺栓。 （7）更换油管、动力转向泵或动力转向器。 2、打方向时单边转向沉重 1）故障原因： （1）转向器油封密封不良，油管连接螺栓松动，造成转向液泄漏。 （2）转向器控制阀被堵塞或损坏，造成控制阀工作不良。（3）转向油泵控制阀内有异物，造成油泵不能正常工作。（4）轮胎气压和前轮定位不符合正常行驶要求。 2）故障诊断与排除： （1）从车上取下转向器，检查油封、油管及转向器控制阀，必要时更换动力转向器。 （2）清洁油管、油泵，检查油泵控制阀内的阀芯是否滑动自如，不要试图分解油泵，这可能会破坏油泵的端盖密封，造成泵漏油。（3）检查和调整汽车轮胎气压和前轮定位。
国家职业资格全国统一鉴定 汽车维修工技师论文 （国家职业资格二级） 论文题目：智能进入和起动系统故障诊断 姓名： *** 身份证号： 440**********16 准考证号： 所在省市：广东省广州市 所在单位：广州**汽车销售服务有限公司
智能进入和起动系统故障诊断 *** 广州**汽车销售服务有限公司 摘要： 凯美瑞240V车型智能进入和起动系统可以通过携带钥匙但不需要使用钥匙或发射器按钮实现进入功能和按钮起动功能。本文主要介绍一部2010年款的丰田凯美瑞轿车，由于MPX多路通信系统故障，造成智能钥匙系统不能正常工作，发动机不能正常起动。通过仔细的线路检查，最终发现MPX系统的故障点，并顺利解决故障。 关键词：工作原理非常规强行进入系统 一、前言 智能进入和起动系统日益流行，在为人们带来便利的同时，也常常会因为对这项新技术的不了解而给我们的车主带来不小的麻烦。本文通过对丰田凯美瑞240V车型的智能进入和起动系统的介绍和案例分析，使读者能够了解智能进入和起动技术，希望能帮助广大汽车客户和维修技术人员能够解决与之相关的技术问题。 凯美瑞240V智能凯进入和起动系统不仅具有无线门锁远程控制功能和发动机停机器功能，还可以通过携带钥匙但不需要使用钥匙或发射器按钮实现进入功能和按钮起动功能，如果要进入和起动没有带该系统的车，就必须使用钥匙把车门锁和点火开关打开，而带有智能进入和起动系统的汽车就可以省去了这些操作。智能进入和起动系统不是在任何时候都能起作用，仅当钥匙处于执行区域时，智能进入和
起动系统的特殊功能才能起作用，否则汽车就失去防盗作用。该车钥匙也不是普通的钥匙，钥匙包括了机械钥匙，无线门锁摇控发射器，智能进入和起动系统收发器，以及用于发动机停机器控制的应答器芯片。每个控制单元通过MPX多路通信系统进行连接，传送各种信号。智能进入和起动系统的执行区域如（图一）所示，由前车室振荡器，后车室振荡器，左前门振荡器，行李厢内振荡器和行李厢外振荡器形成，而前车室振荡器和后车室振荡器形成按钮起动功能的执行区域，其它的振荡器就形成进入功能执行区域（注：中国凯美瑞副驾驶室门则没有执行区域）。 （图一）
汽车发动机智能故障诊断技术分析 本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！ 近几年随着汽车工业的迅猛发展，电子技术在汽车上的普及应用。汽车已经成了机电液一体化的载体，各种智能科技技术的广泛应用，给广大汽车维修人员带来了很大挑战，而在众多的汽车故障中以发动机故障最为常见，因此，掌握汽车发动机智能故障诊断和维修技术，对提高汽车维修质量有积极帮助。 0 引言 发动机是汽车的动力装置，给汽车启动和运行提供强大动力。随着汽车使用里程和年限的增加，汽车发动机常常会出现这样或那样的故障，影响汽车行驶安全。随着电子技术的发展和各种智能装备的广泛应用，发动机的结构越发复杂，给故障诊断带来一定的难度，而智能故障诊断技术能够实现发动机故障的快速、精确判断，为故障维修提供了极大便利。文章首先介绍了智能诊断技术的发展趋势，然后详细分析了目前常用的几种智能故障诊断技术。
1 发动机故障诊断技术的发展趋势 对于汽车发动机来说，其工作过程中所产生的振动、热量、噪声等信息，都是对自身运行状况的一种反映，一旦这些信息发生突变，很有可能是发动机出现了故障。而发动机智能诊断技术就是借助于现代科技产品，收集发动机运作时所产生的一系列信号，然后结合人工智能分析技术，得出故障结论的一种方法。 发动机智能故障诊断技术的发展，与科技进步、新技术、新设备的研发应用密不可分，根据目前的技术现状，可以预测未来发动机故障诊断技术的大体发展趋势： 与现代信号处理技术的联系更加紧密 现代信号处理技术主要包含随机信号处理、高阶信号分析、时频信号分析等内容，与以往所使用的经典信号处理技术相比，它在发动机信号收集、故障信号分析和判定以及模式识别能力上都有显著增强。近年来，以现代信号处理技术为基础的时频分析法得到了广泛应用，成为汽车发动机智能故障诊断技术的新