一、ZAJ电动执行器的结构及常见故障的维修（论文文献综述）
高善兵[1]（2021）在《基于工作流的货列检设备生产信息管理平台设计与应用》文中提出随着铁路货车运用工作要求的变化、新技术新装备的更新以及网络信息化技术的快速发展,作为铁路货车运用作业管理重要手段的各类信息系统也在不断的升级和改进。由于各类信息系统研发时间、生产厂家不同,造成各系统相互独立,不能相互关联,没有统一规范的接口,存在数据交换壁垒,实现数据共享比较困难,致使列检值班员在一列作业过程中,需要在不同系统之间重复录入相同数据,不仅增大了工作强度,而且造成作业效率低,存在一定的安全隐患。铁路货车运用各级管理人员也无法实时掌握列检技术作业进度以及一列作业相关数据。集控联锁电动脱轨器发生故障后,设备维修人员无法直观观察到故障现象,以至不能准确分析故障原因及时的给出具体的施修方案,导致设备无法及时修复。针对以上问题,本文将工作流理论运用到列检一列作业过程中,通过局域网共享、Web service首位号共享、车轮传感器信息采集、架构技术、关联数据库等技术,在对管理需求、用户需求、功能需求分析基础上,对构建货列检设备生产信息管理平台提出了平台总体架构设计方案和用例设计,并对平台数据架构、信息采集分别进行了设计,实现了列检作业基础数据实时共享。本文对应用和应用实践进行了研究,从平台构建、信息采集、系统架构、数据共享等方面进行了实现研究,同时从列检值班室布局优化、作业流程优化、实际作业图表电子化、作业指导书规范、定置管理及揭示规范方面进行了实践研究。通过论文研究实现了货列检设备生产信息管理平台从集控联锁电动脱轨器系统、微机控制列车制动机试验系统、列车尾部风压监测系统、现在车系统中获取列检一列作业数据和数据自动传输共享,解决了列检值班员重复录入作业信息问题,列车技术作业计划图表铺画,降低了列检值班员工作强度。同时,各级货车运用管理人员可以通过列检设备生产信息管理平台掌握列检作业进度,为货车运用专业管理提供了技术支撑。列检设备生产信息管理平台可以清楚地显示列检设备故障,准确的传递故障信息,为设备维修人员提供了有利条件。
张一西[2]（2021）在《四轮独立驱动电动汽车操纵稳定性关键状态参数估计及协调控制策略研究》文中提出四轮独立驱动电动汽车（4WIDEV）代表汽车工业未来发展的主流趋势,是缓解石油资源匮乏、大气污染及交通安全问题的有效途径。操纵稳定性控制是提高4WIDEV主动安全性的重要措施,随着汽车技术的进步和公路等级的提升,对控制系统在极限行驶工况下的性能提出挑战。4WIDEV突破了传统电动汽车机械结构的束缚,增加了可控自由度,提高了控制灵活性,能够实现单个车轮驱/制动转矩独立、连续、精确调节,在操纵稳定性控制方面有着潜在优势。4WIDEV属于“纵向-侧向-垂向”耦合的复杂车辆非线性动力学系统,也是典型的多动力源过驱动系统,对操纵稳定性控制系统的开发提出了更高要求。本文依托国家重点研发计划项目（2019YFB1600800）“基于端网云的国家新能源汽车安全运行协同防控平台”和陕西省重点产业链项目（2018ZDCXL-GY-05-03-01）“分布式驱动纯电动乘用车关键技术研究”,以4WIDEV为研究对象,旨在解决车辆状态参数估计及操纵稳定性控制等关键技术问题,主要研究工作体现在:（1）4WIDEV动力学模型构建。基于控制策略开发和仿真试验需求,建立了车身模型、车轮模型、轮胎模型、液压制动系统模型、永磁同步电机矢量控制模型、驾驶人车速跟随及轨迹跟踪模型,为后续状态参数估计方法和操纵稳定性控制策略研究提供了模型基础和仿真验证平台。通过开展车辆操纵稳定性典型测试工况试验,并以Car Sim模型库中高精度车辆模型为参考,验证了所构建模型的合理性和精确性。（2）基于蚁狮优化（ALO）的无迹卡尔曼滤波（UKF）车辆状态参数估计改进方法研究。针对4WIDEV操稳性关键状态参数直接测量难度大、成本高的问题,设计了一种结合ALO和UKF算法的状态参数估计器,来实现对横摆角速度、质心侧偏角、轮胎侧向力的实时精确估计。引入五种优化测试函数,采用遗传、粒子群、蚁狮算法进行优化对比分析,验证了ALO算法的可行性。为了改善噪声信息未知引起的估计器精度下降问题,采用ALO算法辨识UKF估计过程中的系统过程噪声和测量噪声统计特性。搭建了MATLAB/Simulink-Car Sim联合仿真模型,验证了本文所提出ALO-UKF状态参数估计器的有效性和精确性。（3）基于自适应非奇异快速终端滑模控制的车辆操纵稳定性协调控制策略研究。以二自由度理想车辆模型作为参考,同时考虑路面附着条件限制,确定了操纵稳定性控制期望值,并分析了关键控制变量横摆角速度和质心侧偏角间的耦合关系及其对车辆运动状态的表征规律。为了准确判定车辆行驶状态,基于相平面分析方法,绘制了不同初始条件下的β-（?）相平面图,通过分析β-（?）相轨迹变化趋势,揭示了车辆稳定区域范围随车速和路面附着系数变化的规律,进一步提取了稳定区域边界系数,制定了稳定区域划分准则,为操稳性控制策略介入提供依据。针对传统滑模变结构控制无法在有限时间内使系统状态跟踪误差收敛到平衡点且控制存在奇异的问题,基于非奇异快速终端滑模控制,分别建立了跟踪期望横摆角速度和质心侧偏角的直接横摆力矩决策控制器,并采用自适应律估计系统不确定性及外界干扰的上界,避免因上界未知导致的系统抖振问题。此外,以车辆失稳程度为依据调整横摆角速度和质心侧偏角控制权重,达到协调控制车辆操纵性和稳定性的目的。仿真分析表明,相比于传统滑模控制器,提出的自适应非奇异快速终端滑模控制器能够明显改善车辆操纵稳定性。（4）基于多目标优化理论的转矩优化分配控制策略及执行器失效转矩分配重构控制策略研究。基于NSGA-Ⅱ算法理论,构建了以轮胎负荷率、转矩分配误差、轮胎滑移能量损耗最小为目标,并考虑执行器约束的转矩优化分配控制策略,实现了四轮纵向力的最优分配。针对电机失效故障下输出转矩不足引起的车辆失稳问题,基于故障树分析法构建了永磁同步电机本体故障树,通过对永磁同步电机特有的均匀退磁故障进行仿真分析,研究电机失效故障输出特性,定义了表征电机输出转矩能力的失效故障因子,基于失效故障因子提出了单电机失效转矩分配重构控制策略,并采用二次规划算法进行求解。仿真结果表明,相比于平均分配策略,提出的转矩优化分配控制策略能够减小期望状态跟踪误差,提高车辆稳定裕度,同时,提出的转矩分配重构控制策略能够在单电机失效故障下维持车辆稳定行驶。（5）基于A&D5435的4WIDEV试验平台开发及实车试验验证。为了验证本文所提出状态参数估计方法及操纵稳定性控制策略在实车环境下的有效性,研发了4WIDEV试验样车,搭建了基于A&D5435快速原型控制器的试验平台。通过不同行驶工况下的实车道路试验,验证了所设计ALO-UKF估计器能够实现对状态参数的精确观测,同时,在所提出操稳性控制策略作用下,车辆具有较强的行驶稳定性,没有出现侧滑或甩尾等失稳现象。
王冰[3]（2021）在《基于键合图理论的电动助力转向系统故障诊断与预测》文中提出随着现代汽车技术的发展,驾驶员对汽车转向性能的要求也不断提高,在要求低速和停车情况下转向轻便的同时,也希望汽车高速行驶时能够保持转向稳定性。汽车电动助力转向（Electric Power Steering,EPS）系统凭借助力转矩大小可根据助力特性曲线设计的优势,解决了转向时“轻”与“灵”的矛盾,目前已得到广泛应用。EPS系统在行驶过程中容易出现故障,对汽车安全性构成了威胁,因此本文研究了基于键合图理论的EPS系统故障诊断和预测方案,这对提升汽车可靠性和保障行驶安全有重要意义。首先,建立带因果关系的EPS系统键合图模型,并推导出解析冗余关系（Analytical Redundancy Relationship,ARR）。故障检测是通过检验ARR的残差值是否超过阈值实现,在系统参数存在不确定性时,如果采用恒定阈值,就有可能出现误报和漏检。因此,在键合图模型中引入线性分式变换来描述系统参数的不确定性,并通过EPS系统不确定性键合图模型推导自适应阈值,以提高故障检测能力。此外,引入灵敏度特征矩阵的概念,将原来两种故障特征（0和1）推广为三种故障特征（0、+1和-1）,细化了故障特征的组合方式,提高了故障隔离能力。其次,通过故障隔离得到候选故障集合后,为了定位出故障源,提出了改进的蝙蝠算法用于故障参数估计,解决了相同故障特征情况下的故障隔离问题,同时通过参数估计结果也能确定故障幅值和类型。紧接着,采用Gamma过程描述渐变故障的演化趋势,并结合失效阈值和故障检测时刻得到剩余使用寿命（Remaining Useful Life,RUL）的概率分布函数。最后,搭建了EPS系统实验平台,进行了实时的故障检测和隔离实验。实验过程中,首先通过数据采集卡采集EPS系统实验平台中的传感器信号,并对信号进行分析和处理,进而对比实验采集信号和仿真模型的输出,验证了仿真模型的正确性。然后以无损方式注入传感器和执行器故障,通过实验验证了所研究的故障检测和隔离方案的可行性。
王慕雪[4]（2020）在《物联网英语术语特征与汉译方法 ——《物联网：技术、平台和应用案例》（节译）翻译实践报告》文中研究指明从物联网概念出现至今,我国一直十分注重物联网的发展,发展物联网已成为落实创新、推动供给侧改革、实现智慧城市的重要举措。学习借鉴国外物联网领域的前沿研究成果对我国物联网研究与建设具有重要价值。本次翻译实践报告以《物联网:技术、平台和应用案例》（The Internet of Things:Enabling Technologies,Platforms,and Use Cases）为翻译素材,重点对科技术语翻译进行分析总结。物联网英语术语作为科技英语术语的一种,具有专业性强、语义严谨等特点,本次翻译实践报告将原文中出现的术语分为已有规范译文的物联网英语术语和未有规范译文的物联网英语术语两类,继而开展调查分析工作。对已有规范译文的术语,重点是甄别行业领域,选取规范译文,并从缩略词、复合词和半技术词三个方面总结术语的翻译方法,为术语翻译提供指导;对尚未有规范译文的术语,基于术语特征和已有术语翻译方法,提出直译法、拆译组合法、不译法以及多种译法结合等翻译方法,并结合实例进行了具体说明。希望本实践报告能够为从事科技类文献翻译工作的译者提供一定参考。
钱小毅[5]（2020）在《基于k近邻与规则挖掘的风电机组故障诊断研究》文中提出发展低碳经济、开发和利用可再生能源,已成为全球能源战略与可持续发展的核心问题。凭借技术手段成熟、商业化程度高、开发规模大等优势,风力发电已成为全球增长速度最快的绿色能源。在风电装机容量的急速增加的同时,也带来了产能过剩以及逐渐凸显的质量问题。在风电机组运行环境恶劣,优质风资源的逐渐减少,风电行业偏向“重制造,轻管理”的现状下,风电机组关键部件故障频频发生,对机组的运行效益甚至电网的安全运行造成了严重影响。本文针对上述背景现状,运用数据挖掘技术,开展基于数据驱动的风电机组故障诊断方法研究,以解决风电机组部分组件的运行状态特征挖掘、异常状态检测、故障识别与故障概率分析等问题,为风电机组故障诊断系统的研发提供理论基础。本论文具体研究工作如下:（1）针对风电机组监测信号之间存在耦合性与动态相关性的问题,提出了基于互信息的风电机组动态特征挖掘方法。通过即时特征与延时特征构造增广特征矩阵,根据特征之间的互信息累计度量建立风电机组监测信号的动态特征矩阵,将动态特征矩阵中的特征参量作为风电机组组件故障检测模型的输入。通过对比不同特征处理方式对风电机组故障检测性能的影响,验证所提特征挖掘方法的有效性。该方法兼顾特征之间的关联性与趋势性关系,同时降低无关特征对模型输出的影响,避免由于特征过多造成的模型计算复杂问题。（2）针对风电机组复杂运行工况下的故障检测问题,提出一种基于动态特征矩阵的加权k近邻故障检测方法。所提方法以k近邻故障检测方法为框架,利用在线样本近邻距离判断运行状态异常,降低了复杂工况对检测模型精度的影响。采用特征间的累计互信息度量实现特征加权,提高对异常状态的分离能力。为减少状态突变引起的误报与漏报现象,提出基于近邻样本的动态阈值设定方法,将给定置信水平下的阈值与近邻距离均值综合计算得到故障检测的动态阈值。将所提方法应用于FAST仿真模型和变桨系统真实故障数据,验证了所提方法的有效性。（3）针对风电机组故障挖掘问题,提出一种基于智能优化的模糊规则挖掘方法。所提方法结合模糊C均值聚类与启发式学习生成初始规则集合,以避免噪声样本对初始规则的影响。通过多种群量子编码和混合进化策略提高种群的多样性与全局搜索能力,并提出矛盾规则重构方法以针对性的处理低质量规则。在通过标准数据集验证所提规则挖掘方法的搜索能力与噪声容忍性之后,将所提方法与Relief F特征选择方法相结合,应用于风电机组的故障规则挖掘与故障类型识别中,验证了所提方法对风电机组故障知识挖掘的效果。（4）针对风电机组潜在故障分析问题,提出一种故障概率分析与异常变量回溯方法。所提方法采用近邻故障规则选择策略评估风电机组部分组件潜在故障程度,在此基础上分别通过潜在故障筛选、多规则竞争与概率计算获取潜在故障的综合概率排序。根据故障状态的近邻故障规则,通过变量筛选与模糊贡献评价等步骤识别关键异常变量。将所提方法应用于NREL-5MW风电机组故障根源分析,验证了所提方法的有效性。
屈名[6]（2020）在《自动复位阀门电动执行器设计与研究》文中进行了进一步梳理电动阀门执行器是以电动机为动力源,通过机械减速装置将动力传递到最终执行轴,由执行轴通过联轴器带动阀门的阀杆运动从而控制阀门启闭的设备。本文以电厂锅炉燃烧系统油角阀为控制对象,研究设计出一款自动复位阀门电动执行器,解决了现有技术中电动阀门执行器在系统故障断电或者其突然失电后不能自动复位的问题。该电动执行器主要有电动减速机、齿轮传动机构、棘轮自锁控制机构、凸轮行程控制机构、弹簧储能机构和驱动分离装置组成。其主要创新点是利用扭转弹簧储能原理来实现自动机械复位的功能,并利用棘轮机构和冲压外圈滚针离合器实现动力自锁和驱动分离的功能。通过对油角阀的结构和实际工况的分析,计算出油角阀开闭过程中转角与转矩的关系,并确定了最大转矩和对应的转角数值;对电动执行器总体及关键部件的结构进行设计,研究设计出弹簧复位装置、齿轮传动机构、凸轮行程控制机构以棘轮机构和冲压外圈滚针离合器为核心的动力自锁装置和驱动分离装置;利用三维软件和有限元分析软件对其进行了模态分析和静力学分析,获取了电动执行器的固有频率和振型以及关键部件的结构强度,从理论上验证了其结构设计的合理性和关键零部件设计的可靠性;试制了电动执行器的样机并对其进行了性能试验。试验结果表明该电动执行器在系统失电后自动机械复位时间不超过2s,输出扭矩略大于实际工况中开闭阀门所需扭矩,电动执行器各项关键性能指标满足相关标准要求,从而验证了所提结构方案的正确性、有效性和实用性。该论文有图57幅,表16个,参考文献96篇。
吕志成[7]（2020）在《基于LoRa技术的智能阀控云监测系统研究》文中认为针对工控现场中智能阀控系统的监测机制亟需完善的问题,并紧随网络化、智能化的发展趋势,本文研发了一套针对智能型电动执行器的状态监测及网络报警系统。系统利用云服务技术完成监测系统数据传输、数据存储、数据分析的功能设计,其中包含下位机的数据采集电路设计、数据传输网络搭建以及云服务器搭建、上位机监测界面实现、数据分析算法的设计。本系统以天津奥美自动化系统有限公司生产的智能型电动执行器为研究对象,独立研发了数据传输模块。通过LoRa技术将阀位状态数据、执行器报警数据等信息通过星型组网的方式进行传输,并在数据传输模块中设计有GPS模块以应对特殊场景中对设备位置信息的需要。为了满足对设备的连续监测需求,同时完成下位机与上位机之间的数据处理工作,采用云服务器作为系统数据的计算及存储载体。文中介绍了云服务器中MQTT协议服务端、Web服务端、存储服务等单元模块的设计过程及其协作关系,在Web服务端程序设计时使用Python语言基于Flask框架进行编写,结合MQTT协议、SocketIO协议实现数据的低延时、高并发、全双工传输。由于阀控系统的故障诱因众多,故而需要对各报警信息进行分析整合,合理的分析结果将能够对系统故障起到积极的预警作用。文中采用K-means聚类算法将从现场设备中采集到的监测数据进行聚类分析,利用Apriori关联算法评估状态参量之间的强弱关系。当设备出现某种故障时,可根据各故障信息间的关联关系向上位机发出预警。在实际的使用过程中,本文研发的智能阀控云监测系统能够有效地将下位机的数据传输至云服务器中,并实现动态界面显示、数据存储、数据分析等功能,对加速推进智能阀控行业实现工业物联网起到积极作用,能够有效提高企业的技术竞争力。
贾善坤[8]（2020）在《电动汽车远程诊断与服务系统的研究》文中提出能源问题和环境污染问题促使电动汽车在人们的生活中逐渐普及,与此同时也带来了更多的安全隐患,电动汽车的安全性和可靠性是电动汽车最重要的性能。目前电动汽车的故障诊断和处理方式还有不足之处,电动汽车售后服务系统还有提升的空间。因此,对智能诊断处理技术进行研究,提高车辆安全性变得十分重要。本文通过研究了电动汽车故障诊断所存在的问题,设计了一套电动汽车远程诊断与服务系统,系统的主要研究内容如下。首先,从电动汽车远程诊断与服务系统的服务对象入手,通过研究分析系统的适用对象,对系统进行功能需求分析,确定系统的需求和设计目标,对系统的架构方案作出了详细安排。然后,研究了电动汽车常见的故障类型,对电动汽车故障类型进行了详细分类。分析了现有的故障诊断技术的缺点,针对传统故障诊断算法的局限性,研究基于人工神经网络的电动汽车智能故障诊断方法。在MATLAB中建立基于概率神经网络的电动汽车故障诊断模型,针对概率神经网络需要寻优的问题,采用改进的粒子群算法优化概率神经网络的平滑因子,仿真结果验证了诊断模型的可行性,提高了故障诊断的准确率。最后,基于B/S架构设计开发了电动汽车远程诊断与服务系统的远程客户端,并对远程客户端进行了功能性验证。
张源民[9]（2020）在《筒子纱包装设备故障诊断专家系统的研究与设计》文中指出现在经济的发展影响着每一个行业。纺织行业面临经济全球化的挑战,需要改变以往以人工操作为主的生产模式,提升整体生产科技水平。筒子纱包装作为纺织过程中一个关键流程,对应的智能化设备有很广阔的市场前景,故很多自动化筒子纱包装设备因此产生。现有筒子纱包装设备因为其结构复杂,若出现故障,维护人员需要将大量时间用于寻找故障原因,会严重耽误生产进度,影响整体设备工作效率。将故障诊断专家系统应用于筒子纱包装设备,是提升筒子纱全自动生产包装效率的一个方法,且对于一个复杂的生产设备,除了确保各个模块具有较低的故障率之外,对于故障的诊断也是十分必要的。本文针对筒子纱包装设备故障处理时间长、难度大的问题,为研发出的筒子纱包装设备设计配套的故障诊断专家系统。具体工作如下:1、列举系统常见故障。根据筒子纱包装设备的结构组成特点,结合日常积累的故障数据,列举设备常见故障,分析故障发生原因以及后果。2、确定故障诊断系统架构及功能组成。根据实际情况,故障诊断系统以传统的专家系统架构为基础,将PLC控制网络融入故障诊断系统,增强故障系统信息采集能力以及诊断能力。考虑单纯以专家知识构筑故障诊断在准确性上有所欠缺,故在其中融入定量分析方法,通过定性分析与定量分析相结合的方式提升诊断的可靠性。3、上位界面设计。使用西门子上位编程软件WINCC PROFESSIONAL实现,根据需要设计对应的上位界面,满足诊断系统使用以及维护的需要。4、系统仿真测试。通过人为模拟故障的方式进行仿真测试,通过仿真试验测试验证故障诊断的实际效果。设计出的故障诊断专家系统是一套针对筒子纱包装设备的诊断系统,对于其配套的筒子纱包装设备的常见故障具有较好的诊断能力。其设计实现中考虑了实际工业生产中的问题,故障诊断思路以及实现方式对于实际工业生产设备的故障诊断系统的设计具有一定的借鉴作用。
林美珍[10]（2020）在《汽车自动空调故障模拟系统的研究与试验分析》文中研究表明随着车辆电气技术迅猛发展,目前,现代轿车大部分都采用了微型计算机控制的自动空调,自动空调控制越来越人工智能化,技术含量越来越高。一旦空调系统发生问题,车主往往很难自己解决,就要进修理厂由维修技师诊断故障原因并排除故障。要实现快且准诊断,除了丰富的维修经验后,还需要过硬的基础知识,而且要掌握新技术更上时代步伐。此状况一方面要求职业院校的教师要不断学习新技术向学生教授新技术、新工艺外,另一方面还要求学校实训设备和专业教具及时更新,为学生掌握新技术提供良好实训环境,适应时代发展的设备。在资源和资金有限情况下,学校自行研究开发一款适合本校学情的汽车空调故障模拟专业教具就显得非常有必要。本文针对汽车电子技术的发展和目前职业教育现状,分析了目前国内汽车空调教具存在的问题。采用卡罗拉自动空调为实验台平台,分析其组成、控制功能、故障现象、诊断及排故思路、故障模拟方法,研究开发卡罗拉自动空调故障模拟系统,本论文的主要工作如下:1、研究自动空调控制系统的基本结构组成、工作和控制原理、故障诊断方法,为空调故障模拟系统的开发提供理论研究基础。2、整理和总结分析汽车空调常见故障、故障产生的原因和检测原理,研究和设计自动空调传感器和执行器的故障模拟方法。3、以卡罗拉自动空调为实验台平台,设计汽车自动空调故障模拟系统的实验台,其中包括实验台的布局设计、操作演示面板的设计、实验台的控制面板单片机控制系统设计、控制电路设计,控制芯片和驱动芯片等硬件的选择和设计,以及系统人机交互界面和软件的设计。4、对自动空调故障模拟系统进行实验测试,并对测试结果进行分析。
二、ZAJ电动执行器的结构及常见故障的维修（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、ZAJ电动执行器的结构及常见故障的维修（论文提纲范文）
（1）基于工作流的货列检设备生产信息管理平台设计与应用（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外发展现状分析 |
| 1.2.1 国外发展现状分析 |
| 1.2.2 国内发展现状分析 |
| 1.3 研究方法与技术路线 |
| 1.3.1 平台研究方法 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 研究的主要内容 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 相关技术及理论基础 |
| 2.1 工作流理论基础 |
| 2.1.1 工作流的定义 |
| 2.1.2 工作流主要相关概念 |
| 2.1.3 工作流模式定义 |
| 2.1.4 Workflow引擎 |
| 2.1.5 工作流管理系统定义 |
| 2.1.6 工作流管理系统的分类 |
| 2.1.7 工作流管理系统结构 |
| 2.1.8 图解工作流结构 |
| 2.2 信息采集技术 |
| 2.2.1 数据采集技术应用 |
| 2.2.2 车轮传感器数据采集技术 |
| 2.3 架构技术 |
| 2.3.1 开发语言选择 |
| 2.3.2 平台框架技术 |
| 2.3.3 数据库技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 平台需求分析 |
| 3.1 列检设备生产信息管理需求分析 |
| 3.1.1 列检值班员作业流程分析 |
| 3.1.2 列检一列作业信息项点分析 |
| 3.1.3 列检值班室设备生产信息分析 |
| 3.1.4 列检设备生产信息管理平台建设目标 |
| 3.1.5 平台技术可行性分析 |
| 3.2 平台用户需求分析 |
| 3.2.1 列检值班员需求分析 |
| 3.2.2 检车员需求分析 |
| 3.2.3 车辆段调度员需求分析 |
| 3.2.4 动态检车组长需求分析 |
| 3.2.5 动态检测人员需求分析 |
| 3.2.6 管理者需求分析 |
| 3.3 平台功能需求分析 |
| 3.3.1 系统管理模块需求分析 |
| 3.3.2 货车运用记录模块需求分析 |
| 3.3.3 货车设备记录模块需求分析 |
| 3.3.4 货车运用技术管理模块需求分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 平台设计 |
| 4.1 平台总体架构设计 |
| 4.2 平台功能架构和用例设计 |
| 4.2.1 平台总体功能模块 |
| 4.2.2 平台总体用例设计 |
| 4.3 平台数据架构 |
| 4.3.1 数据库设计 |
| 4.3.2 平台各实体以及E-R图 |
| 4.3.3 基于工作流理论的数据流设计 |
| 4.3.4 数据接口设计 |
| 4.4 信息采集设计 |
| 4.4.1 平台数据传输流程 |
| 4.4.2 计时、计轴信息采集及车轮检测仪通讯规约设计 |
| 4.4.3 首、尾号共享设计 |
| 4.4.4 控制柜的硬件设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 平台应用实现和实践 |
| 5.1 平台应用实现 |
| 5.1.1 平台构建实践 |
| 5.1.2 车辆计时、计轴信息采集实现 |
| 5.1.3 C/S结构平台实现 |
| 5.1.4 B/S结构平台实现 |
| 5.1.5 数据共享的实现 |
| 5.2 平台应用实践 |
| 5.2.1 列检值班室布局优化调整 |
| 5.2.2 列检值班员作业流程优化 |
| 5.2.3 列检实际作业图表电子化 |
| 5.2.4 建立作业指导书管理规范 |
| 5.2.5 建立列检值班室设备管理规范 |
| 5.2.6 值班室定置管理及揭示规范 |
| 5.3 平台应用分析 |
| 5.3.1 平台应用效果分析 |
| 5.3.2 平台应用效益分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结和展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 后续研究与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读学位期间取得的科研成果 |
| 学位论文数据集 |
（2）四轮独立驱动电动汽车操纵稳定性关键状态参数估计及协调控制策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 四轮独立驱动电动汽车发展现状 |
| 1.2.1 独立驱动电动汽车结构形式 |
| 1.2.2 国内外发展现状 |
| 1.3 状态参数估计技术研究现状 |
| 1.3.1 基于运动学模型的估计方法 |
| 1.3.2 基于动力学模型的估计方法 |
| 1.4 操纵稳定性控制技术研究现状 |
| 1.4.1 直接横摆力矩控制研究现状 |
| 1.4.2 转矩分配控制研究现状 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 第二章 四轮独立驱动电动汽车动力学模型构建与验证 |
| 2.1 车辆动力学模型 |
| 2.1.1 车身模型 |
| 2.1.2 车轮模型 |
| 2.1.3 轮胎模型 |
| 2.1.4 液压制动系统模型 |
| 2.1.5 电机及传动系统模型 |
| 2.2 驾驶人模型 |
| 2.2.1 车速跟随模型 |
| 2.2.2 轨迹跟踪模型 |
| 2.3 车辆动力学模型验证 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 车辆操纵稳定性关键状态参数估计 |
| 3.1 基于传统无迹卡尔曼滤波的车辆状态参数估计 |
| 3.1.1 无迹卡尔曼滤波算法理论 |
| 3.1.2 无迹卡尔曼滤波估计器设计 |
| 3.2 基于蚁狮优化的无迹卡尔曼滤波改进方法研究 |
| 3.2.1 蚁狮优化算法理论 |
| 3.2.2 基于测试函数的蚁狮优化算法性能分析 |
| 3.2.3 蚁狮-无迹卡尔曼滤波估计器设计 |
| 3.3 状态参数估计仿真验证 |
| 3.3.1 双移线工况仿真试验 |
| 3.3.2 方向盘转角正弦输入工况仿真试验 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 稳定性判定及直接横摆力矩决策控制策略研究 |
| 4.1 车辆操纵稳定性机理分析 |
| 4.1.1 参考车辆模型 |
| 4.1.2 横摆角速度期望值分析 |
| 4.1.3 质心侧偏角期望值分析 |
| 4.2 基于相平面分析的车辆稳定性判定控制器 |
| 4.2.1 质心侧偏角-质心侧偏角速度相平面分析 |
| 4.2.2 相平面稳定区域划分 |
| 4.3 基于ANFTSMC的直接横摆力矩决策控制器 |
| 4.3.1 控制策略提出 |
| 4.3.2 滑模变结构控制理论 |
| 4.3.3 ANFTSMC质心侧偏角跟踪控制器 |
| 4.3.4 ANFTSMC横摆角速度跟踪控制器 |
| 4.3.5 控制器稳定性分析及有限时间收敛证明 |
| 4.3.6 直接横摆力矩决策控制策略权重自适应 |
| 4.4 控制策略仿真验证 |
| 4.4.1 双移线工况仿真试验 |
| 4.4.2 正弦迟滞工况仿真试验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于多目标优化的转矩分配及执行器失效分配重构控制 |
| 5.1 转矩优化分配控制策略提出 |
| 5.2 多目标优化理论 |
| 5.2.1 多目标优化问题数学模型 |
| 5.2.2 多目标优化问题求解方法 |
| 5.3 基于NSGA-II的多目标转矩优化分配控制策略 |
| 5.3.1 转矩优化分配控制目标 |
| 5.3.2 转矩优化分配控制约束条件 |
| 5.3.3 NSGA-II多目标转矩优化分配问题求解 |
| 5.4 永磁同步电机失效故障分析 |
| 5.4.1 永磁同步电机故障树分析 |
| 5.4.2 永磁同步电机均匀退磁故障建模及仿真 |
| 5.4.3 永磁同步电机均匀退磁故障输出特性分析 |
| 5.5 永磁同步电机失效故障转矩分配重构控制策略 |
| 5.5.1 四轮独立驱动电动汽车电机失效模式分析 |
| 5.5.2 基于二次规划的转矩分配重构控制 |
| 5.6 转矩分配控制策略仿真验证 |
| 5.6.1 双移线工况仿真试验 |
| 5.6.2 方向盘转角正弦输入工况仿真试验 |
| 5.6.3 单电机失效故障仿真试验 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 四轮独立驱动电动试验车平台研制及控制策略验证 |
| 6.1 四轮独立驱动电动试验车开发 |
| 6.1.1 四轮独立驱动电动试验车整体架构 |
| 6.1.2 车辆状态信息采集设备 |
| 6.2 基于A&D5435的四轮独立驱动电动汽车试验平台开发 |
| 6.2.1 试验平台整体架构 |
| 6.2.2 A&D5435硬件模块选择 |
| 6.2.3 A&D5435软件设置 |
| 6.3 实车道路试验验证 |
| 6.3.1 单移线工况道路试验 |
| 6.3.2 双移线工况道路试验 |
| 6.3.3 蛇形工况道路试验 |
| 6.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 全文总结 |
| 论文创新点 |
| 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（3）基于键合图理论的电动助力转向系统故障诊断与预测（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 故障诊断的研究现状 |
| 1.2.2 故障预测的研究现状 |
| 1.3 本文研究的主要内容和安排 |
| 1.3.1 本文研究的主要内容 |
| 1.3.2 本文的章节安排 |
| 第二章 基于键合图的EPS系统建模 |
| 2.1 键合图的发展和特点 |
| 2.1.1 键合图的发展历史 |
| 2.1.2 键合图的特点 |
| 2.2 键合图的基本原理 |
| 2.3 基本键合图元件 |
| 2.3.1 一通口元件 |
| 2.3.2 二通口元件 |
| 2.3.3 多通口元件 |
| 2.3.4 传感器元件 |
| 2.4 键合图的因果关系 |
| 2.5 EPS系统键合图模型 |
| 2.5.1 EPS系统简介 |
| 2.5.2 EPS系统各部分建模 |
| 2.5.3 EPS系统键合图耦合模型 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 EPS系统故障检测和隔离 |
| 3.1 EPS系统FDI方法分析 |
| 3.1.1 EPS系统的ARR推导 |
| 3.1.2 残差和故障特征矩阵 |
| 3.2 基于灵敏度特征矩阵的FDI设计 |
| 3.2.1 灵敏度特征矩阵 |
| 3.2.2 检测和隔离仿真实验 |
| 3.3 自适应阈值设计 |
| 3.3.1 LFT键合图模型 |
| 3.3.2 自适应阈值生成 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 EPS系统的故障参数估计与预测 |
| 4.1 基于改进的蝙蝠算法的参数估计 |
| 4.1.1 定向蝙蝠算法 |
| 4.1.2 DBA在故障参数估计中的应用 |
| 4.2 基于Gamma过程的剩余寿命预测 |
| 4.2.1 Gamma过程模型 |
| 4.2.2 剩余寿命预测结果分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 EPS系统实时故障诊断平台 |
| 5.1 EPS实验平台介绍 |
| 5.2 电机驱动与数据采集 |
| 5.2.1 电机驱动器配置 |
| 5.2.2 数据采集卡信号采集 |
| 5.3 模型验证试验 |
| 5.4 故障诊断实验结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 |
（4）物联网英语术语特征与汉译方法 ——《物联网：技术、平台和应用案例》（节译）翻译实践报告（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 翻译任务与过程描述 |
| 1.1 翻译任务介绍 |
| 1.2 翻译文本描述 |
| 1.3 翻译工具介绍 |
| 1.4 翻译过程设计 |
| 第二章 术语与物联网英语术语 |
| 2.1 术语及术语翻译方法 |
| 2.2 物联网英语术语特征 |
| 2.3 物联网英语术语翻译方法 |
| 第三章 翻译案例分析 |
| 3.1 已有规范译文的物联网英语术语 |
| 3.1.1 缩略词术语 |
| 3.1.2 术语中的复合词 |
| 3.1.3 术语中的半技术词 |
| 3.2 未规范的物联网英语术语 |
| 3.2.1 直译法 |
| 3.2.2 拆译组合法 |
| 3.2.3 不译法 |
| 3.2.4 多种译法结合法 |
| 第四章 总结与反思 |
| 4.1 翻译总结 |
| 4.2 翻译问题与不足 |
| 参考文献 |
| 附录1 术语表 |
| 附录2 原文 |
| 附录3 译文 |
| 致谢 |
（5）基于k近邻与规则挖掘的风电机组故障诊断研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 风电机组故障诊断研究现状 |
| 1.2.1 风电机组故障诊断方法 |
| 1.2.2 基于数据驱动的风电机组故障诊断方法 |
| 1.3 存在的主要问题 |
| 1.4 本文研究内容 |
| 第2章 变桨距风力发电机模型与故障描述 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 风力发电机工作原理 |
| 2.3 FAST风电机组仿真模型 |
| 2.3.1 5MW海上风电机组模型 |
| 2.3.2 数据描述 |
| 2.3.3 传感器与执行器故障描述 |
| 2.4 GW77-1.5MW风力发电机变桨系统描述 |
| 2.4.1 风电机组结构与参数 |
| 2.4.2 电动变桨系统描述 |
| 2.4.3 运行数据获取 |
| 2.4.4 变桨系统故障描述 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 风电机组数据清洗与模型特征选择方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 风电机组运行数据清洗方法 |
| 3.2.1 数据清洗整体方案 |
| 3.2.2 k近邻分类算法 |
| 3.2.3 两阶段风电机组数据清洗 |
| 3.3 基于Relief F算法的风电机组监测特征选择 |
| 3.4 实验与分析 |
| 3.4.1 风电机组运行数据清洗 |
| 3.4.2 风电机组有监督状态特征选择 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于动态特征矩阵的加权k近邻风电故障检测 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于互信息的风电机组动态特征挖掘方法 |
| 4.2.1 风电机组运行监测参数 |
| 4.2.2 特征处理算法 |
| 4.2.3 风电机组动态特征挖掘 |
| 4.3 DFM-Wk NN故障检测方法 |
| 4.3.1 FD-kNN故障检测方法 |
| 4.3.2 组合加权策略 |
| 4.3.3 动态阈值设定 |
| 4.4 实验与分析 |
| 4.4.1 风电机组动态特征挖掘 |
| 4.4.2 FAST仿真模型故障检测 |
| 4.4.3 GW77-1.5MW风电机组变桨系统故障检测 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于FRBCS的风电机组故障规则挖掘方法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于模糊规则的分类系统 |
| 5.2.1 FRBCS分类原理 |
| 5.2.2 基于智能优化的模糊规则挖掘方法 |
| 5.3 基于多种群量子进化的模糊分类规则挖掘算法 |
| 5.3.1 初始规则生成 |
| 5.3.2 多种群量子编码 |
| 5.3.3 混合更新策略 |
| 5.3.4 矛盾规则重构 |
| 5.4 风电机组状态规则挖掘与运行状态识别 |
| 5.5 实验与分析 |
| 5.5.1 数值仿真实验 |
| 5.5.2 风电机组运行状态识别实验 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 风电机组潜在故障概率分析与异常变量回溯 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 风电机组可解释性故障诊断方案 |
| 6.2.1 可解释性与可解释性模型 |
| 6.2.2 NREL-5MW风电机组可解释性故障分析方案 |
| 6.3 潜在故障概率分析与异常变量回溯方法 |
| 6.3.1 FRBCS故障识别过程分析 |
| 6.3.2 近邻故障规则选择策略 |
| 6.3.3 潜在故障概率推理与异常变量回溯 |
| 6.4 实验与分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
（6）自动复位阀门电动执行器设计与研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外电动阀门执行器的研究现状 |
| 1.3 主要研究内容与论文章节安排 |
| 2 油角阀工况分析及研究 |
| 2.1 油角阀的工作原理 |
| 2.2 油角阀转矩计算 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 电动执行器总体方案设计及理论分析 |
| 3.1 电动执行器的总体设计 |
| 3.2 弹簧复位装置的设计 |
| 3.3 传动系统的设计 |
| 3.4 动力自锁与分离装置的设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 电动执行器及关键部件的性能分析 |
| 4.1 基于SolidWorks的三维模型建立及其虚拟装配 |
| 4.2 有限元分析软件 |
| 4.3 关键部件的静力学有限元分析 |
| 4.4 电动执行器的模态分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 电动执行器的性能测试试验 |
| 5.1 试验装置选择及简介 |
| 5.2 试验内容 |
| 5.3 试验结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 学位论文数据集 |
（7）基于LoRa技术的智能阀控云监测系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 阀控监测系统的国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 研究意义与目的 |
| 1.4 研究内容 |
| 2 系统需求分析及总体设计 |
| 2.1 系统需求分析 |
| 2.1.1 阀控监测功能的需求 |
| 2.1.2 报警数据处理的需求 |
| 2.2 系统总体设计 |
| 2.2.1 数据采集的硬件电路设计 |
| 2.2.2 数据采集的网络传输设计 |
| 2.2.3 监测数据的存储与分析设计 |
| 3 云监测系统的硬件组成及设计 |
| 3.1 数据采集电路设计及技术实现 |
| 3.1.1 LPWAN技术及LoRa模块电路 |
| 3.1.2 PIC单片机及外围电路设计 |
| 3.1.3 GPS定位模块及电路设计 |
| 3.1.4 双路可控电压转换单元电路设计 |
| 3.2 数据传输射频电路及组网方式 |
| 3.2.1 射频天线技术及选型 |
| 3.2.2 射频天线匹配电路设计 |
| 3.2.3 LoRa局域网组网方式 |
| 4 云监测系统的软件构成及客户端实现 |
| 4.1 云服务器环境及关键技术 |
| 4.1.1 云服务系统设计与搭建 |
| 4.1.2 常用数据库及MySQL数据库 |
| 4.1.3 MQTT协议及EMQ服务器 |
| 4.2 云监测客户端的功能及实现方法 |
| 4.2.1 Flask框架主要技术 |
| 4.2.2 ASP界面功能实现 |
| 4.2.3 Flask与数据库结合 |
| 4.2.4 Flask与下位机之间的即时通讯 |
| 4.2.5 微信报警程序设计 |
| 5 监测数据间的关联分析及数据处理 |
| 5.1 K-means聚类算法 |
| 5.2 Apriori关联算法 |
| 6 结论 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 论文的创新点 |
| 6.3 论文的不足之处 |
| 7 展望 |
| 8 参考文献 |
| 9 攻读硕士学位期间发表论文情况 |
| 10 致谢 |
（8）电动汽车远程诊断与服务系统的研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 电动汽车故障诊断方法 |
| 1.4 课题来源和本文主要研究内容 |
| 第二章 系统需求与架构方案设计 |
| 2.1 系统需求目标分析 |
| 2.1.1 系统服务对象研究 |
| 2.1.2 系统需求分析 |
| 2.1.3 系统设计目标 |
| 2.2 系统架构方案设计 |
| 2.2.1 系统总体架构 |
| 2.2.2 诊断算法方案设计 |
| 2.2.3 客户端架构模式选择 |
| 2.2.4 服务器与数据库选择 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 电动汽车故障诊断算法研究 |
| 3.1 电动汽车故障分析 |
| 3.1.1 故障发生的原因 |
| 3.1.2 常见故障类型 |
| 3.1.3 基于神经网络的汽车故障诊断 |
| 3.2 概率神经网络简介 |
| 3.3 粒子群算法简介 |
| 3.4 基于PSO-PNN故障诊断算法 |
| 3.4.1 PNN故障诊断模型 |
| 3.4.2 PSO-PNN故障诊断模型 |
| 3.5 基于IPSO-PNN故障诊断算法 |
| 3.5.1 IPSO优化平滑因子 |
| 3.5.2 基于IPSO-PNN模型的故障诊断过程 |
| 3.6 故障诊断仿真与分析 |
| 3.6.1 故障数据采集 |
| 3.6.2 故障诊断仿真结果及分析 |
| 3.6.3 IPSO-PNN电动汽车故障诊断仿真结果 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 远程服务客户端设计 |
| 4.1 系统开发环境及工具介绍 |
| 4.1.1 Sublime Text网页开发工具简介 |
| 4.1.2 Dreamweaver网页调试工具简介 |
| 4.2 数据中心设计 |
| 4.2.1 数据接收模块 |
| 4.2.2 数据存储模块 |
| 4.2.3 故障诊断模块 |
| 4.3 远程客户端功能模块设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 远程客户端功能实现与分析 |
| 5.1 系统测试环境 |
| 5.2 客户端功能 |
| 5.2.1 用户注册和登录功能 |
| 5.2.2 车辆管理功能 |
| 5.2.3 个人中心 |
| 5.2.4 车辆监控功能 |
| 5.2.5 诊断功能与统计分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 |
（9）筒子纱包装设备故障诊断专家系统的研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 背景 |
| 1.2 国内外现状研究现状 |
| 1.2.1 筒子纱包装设备的国内外现状 |
| 1.2.2 故障诊断系统的国内外研究现状 |
| 1.3 筒子纱包装设备故障诊断系统设计难点 |
| 1.4 文章结构 |
| 第二章 筒子纱包装生产线整体构造 |
| 2.1 筒子纱包装设备一般功能及组成 |
| 2.2 筒子纱包装设备构成 |
| 2.3 设备实现方式 |
| 2.4 设备故障分析 |
| 2.5 本章小节 |
| 第三章 故障诊断系统的设计以及实现 |
| 3.1 故障诊断系统架构设计 |
| 3.1.1 故障诊断系统的功能需求 |
| 3.1.2 故障诊断方法的选择 |
| 3.1.3 诊断系统架构的确定 |
| 3.2 故障诊断系统数据存储区设计 |
| 3.2.1 数据库管理系统的选择 |
| 3.2.2 现场数据库的实现 |
| 3.2.3 组件信息库的实现 |
| 3.2.4 专家知识库的实现 |
| 3.3 故障诊断系统故障诊断区设计 |
| 3.3.1 速度诊断方法的实现 |
| 3.3.2 电力诊断方法的实现 |
| 3.3.3 组件诊断方法的实现 |
| 3.3.4 推理机的功能与实现方式 |
| 3.3.5 解释器的作用与实现方式 |
| 3.4 上位交互区的设计与实现 |
| 3.4.1 上位界面的实现 |
| 3.4.2 组件信息管理界面的实现 |
| 3.4.3 专家知识管理界面的实现 |
| 3.4.4 故障诊断管理界面的实现 |
| 3.5 本章小节 |
| 第四章 故障诊断系统仿真测试 |
| 4.1 测试故障选择 |
| 4.2 故障反馈测试 |
| 4.3 诊断过程测试 |
| 4.4 诊断测试结果 |
| 4.5 本章小节 |
| 第五章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 硕士期间科研成果 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（10）汽车自动空调故障模拟系统的研究与试验分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外汽修专业教具的研究现状 |
| 1.3 汽车空调教具使用现状及存在的问题 |
| 1.4 本文研究目的及意义 |
| 1.5 本文的研究内容 |
| 第二章 自动空调控制系统的工作原理及故障诊断 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 自动空调控制系统的组成 |
| 2.3 自动空调控制系统的工作原理 |
| 2.4 空调电控系统的故障诊断 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 自动空调控制逻辑及故障模拟方法研究 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 传感器故障的模拟方法研究 |
| 3.3 执行器故障的模拟方法研究 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 自动空调故障模拟系统实验台设计 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 自动空调故障模拟系统实验台架的设计 |
| 4.3 实验台电动机的选取 |
| 4.4 实训台架演示操作面板的设计 |
| 4.5 实训台架箱体的设计 |
| 4.6 实验台控制面板设计 |
| 4.7 实验台单片机设计 |
| 4.8 实验系统故障模拟电路设计 |
| 4.9 软件控制流程设计 |
| 4.10 本章小结 |
| 第五章 自动空调故障模拟系统功能测试与应用效果 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 自动空调实训台架故障模拟测试 |
| 5.3 自动空调实训台架数据采集测试 |
| 5.4 实验台在课程中的应用效果 |
| 5.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 全文总结 |
| 研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
四、ZAJ电动执行器的结构及常见故障的维修（论文参考文献）
- [1]基于工作流的货列检设备生产信息管理平台设计与应用[D]. 高善兵. 中国铁道科学研究院, 2021(01)
- [2]四轮独立驱动电动汽车操纵稳定性关键状态参数估计及协调控制策略研究[D]. 张一西. 长安大学, 2021(02)
- [3]基于键合图理论的电动助力转向系统故障诊断与预测[D]. 王冰. 合肥工业大学, 2021(02)
- [4]物联网英语术语特征与汉译方法 ——《物联网：技术、平台和应用案例》（节译）翻译实践报告[D]. 王慕雪. 青岛大学, 2020(02)
- [5]基于k近邻与规则挖掘的风电机组故障诊断研究[D]. 钱小毅. 沈阳工业大学, 2020(07)
- [6]自动复位阀门电动执行器设计与研究[D]. 屈名. 中国矿业大学, 2020(01)
- [7]基于LoRa技术的智能阀控云监测系统研究[D]. 吕志成. 天津科技大学, 2020(08)
- [8]电动汽车远程诊断与服务系统的研究[D]. 贾善坤. 合肥工业大学, 2020(02)
- [9]筒子纱包装设备故障诊断专家系统的研究与设计[D]. 张源民. 山东大学, 2020(02)
- [10]汽车自动空调故障模拟系统的研究与试验分析[D]. 林美珍. 华南理工大学, 2020(02)