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故障診斷

嵌入式雷達發(fā)射機故障監(jiān)測系統(tǒng)的研制

某型早期雷達的發(fā)射機只采用兩個指針式電表作為監(jiān)測設備，缺乏完善的機內(nèi)測試系統(tǒng)，為了更有效地監(jiān)測發(fā)射機的工作狀態(tài)，采用了加裝嵌入式監(jiān)測系統(tǒng)的方法。利用成熟的單片機及數(shù)據(jù)采集技術(shù)，設計了用于雷達發(fā)射機的多點調(diào)理電路和隔離電路，研制成嵌入式的故障監(jiān)測系統(tǒng)。該系統(tǒng)在發(fā)射機上加裝調(diào)試后經(jīng)長期使用，檢驗了其使用效果良好，可靠性高，具有推廣使用價值。

標簽： 嵌入式雷達發(fā)射機故障監(jiān)測

上傳時間： 2013-11-14

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筆記本電腦硬件故障診斷與排除

筆記本電腦在使用的過程中，難免會出現(xiàn)各種故障。由于筆記本電腦結(jié)構(gòu)的特殊性，筆記本電腦的硬件故障維修和臺式電腦有很多不同之處。硬件故障是由于組成筆記本電腦系統(tǒng)的硬件損壞或性能不良引起的故障。硬件故障又包括筆記本電腦主機（主板、CPU、內(nèi)存、硬盤、光驅(qū)等）故障、液晶顯示屏故障、鍵盤故障和電源故障等。

標簽： 筆記本電腦硬件故障診斷

上傳時間： 2013-10-11

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叉車故障維修大全

叉車故障

標簽： 維修大全

上傳時間： 2013-10-10

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基于PSPICE的視頻放大電路故障獲取

介紹了一種新的逆向思維故障診斷方法。將此方法應用于某型雷達系統(tǒng)內(nèi)部視頻放大電路故障知識的自動獲取，應用結(jié)果證實了所提方法可以降低知識獲取的工作量以及對專家的依賴性，能在一定程度上實現(xiàn)知識獲取的“自動化”。

標簽： PSPICE 視頻放大電路故障

上傳時間： 2013-12-21

上傳用戶：ls530720646
叉車故障維修大全

叉車故障

標簽： 維修大全

上傳時間： 2013-10-16

上傳用戶：xiehao13
PCB板常見按故障分析

PCB板常見按故障分析

標簽： PCB 故障分析

上傳時間： 2013-10-30

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《新編印制電路板（PCB）故障排除手冊》

根據(jù)目前印制電路板制造技術(shù)的發(fā)展趨勢，印制電路板的制造難度越來越高，品質(zhì)要求也越來越嚴格。為確保印制電路板的高質(zhì)量和高穩(wěn)定性，實現(xiàn)全面質(zhì)量管理和環(huán)境控制，必須充分了解印制電路板制造技術(shù)的特性，但印制電路板制造技術(shù)是綜合性的技術(shù)結(jié)晶，它涉及到物理、化學、光學、光化學、高分子、流體力學、化學動力學等諸多方面的基礎知識，如材料的結(jié)構(gòu)、成份和性能：工藝裝備的精度、穩(wěn)定性、效率、加工質(zhì)量；工藝方法的可行性；檢測手段的精度與高可靠性及環(huán)境中的溫度、濕度、潔凈度等問題。這些問題都會直接和間接地影響到印制電路板的品質(zhì)。由于涉及到的方面與問題比較多，就很容易產(chǎn)生形形色色的質(zhì)量缺陷。為確保“預防為主，解決問題為輔”的原則的貫徹執(zhí)行，必須認真地了解各工序最容易出現(xiàn)及產(chǎn)生的質(zhì)量問題，快速地采取工藝措施加以排除，確保生產(chǎn)能順利地進行。為此，特收集、匯總和整理有關(guān)這方面的材料，編輯這本《印制電路板故障排除手冊》供同行參考。

標簽： PCB 印制電路板故障排除

上傳時間： 2013-11-13

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板載故障記錄OBFL

具有OBFL功能的電路板經(jīng)配置后，可以把故障相關(guān)數(shù)據(jù)存儲在非易失性存儲器中，并可在日后加以檢索和顯示以用于故障分析。這些故障記錄有助于電路板故障的事后檢查。要實現(xiàn)OBFL系統(tǒng)功能，需要同時使用軟硬件。在硬件方面，需要：a)確定給出電路板件故障信息的板載OBFL資源(如溫度感應器、存儲器、中斷資源、電路板ID，等等)；b)在電路板或者系統(tǒng)出現(xiàn)故障時用以保存故障信息的板載非易失性存儲。OBFL軟件的作用是在正常的電路板運行以及電路板故障期間配置電路板變量并將其作為OBFL記錄存儲在非易失性存儲中。OBFL軟件還應具備一定的智能，能夠分析多項出錯事件、記錄和歷史故障記錄，以逐步縮小范圍的方式確認故障原因。這種分析可以大大減輕故障排查工作，否則將有大量的OBFL記錄需要故障分析工程師手動核查。

標簽： OBFL 故障記錄

上傳時間： 2013-10-30

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PLC輸出接點故障及排除

PLC輸出接點故障及排除

標簽： PLC 輸出

上傳時間： 2013-11-23

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基于支持向量機的發(fā)電機匝間轉(zhuǎn)子繞組短路故障診斷

具有結(jié)構(gòu)風險最小化原則的支持向量機（SVM）對于小樣本決策具有較好的學習推廣性，并且故障樣本的不足在一定程度上制約了基于知識的方法在故障診斷中的運用。針對這一問題，提出了利用支持向量機的方法對匝間轉(zhuǎn)子繞組短路故障診斷方法。該方法利用小波分析對探測線圈測得感應電動勢進行處理構(gòu)造特征向量，然后輸入到支持向量機的多故障分類器中進行故障識別。實驗數(shù)據(jù)表明該方法是可行、有效的，并且在小樣本的情況下，較BP神經(jīng)網(wǎng)絡有更好的分類效果。

標簽： 支持向量機發(fā)電機匝間轉(zhuǎn)子

上傳時間： 2013-11-04

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