一、你会判断离合器异响故障吗?（论文文献综述）
周运超[1]（2018）在《东方红LX904拖拉机变速箱故障诊断解析》文中研究表明近年来,随着我国市场经济的不断发展壮大,国内各个行业都有了突飞猛进的进步,国家政府一直以来高度正视三农工作,实施一系列直接有效的支农惠农政策,调动了农民的积极性,对农民作业使用的农机具进行了大力补贴,农用机械化得到了大力发展。特别是拖拉机的使用,极大改善了农业的发展。并且由于拖拉机能够适应很多丘陵山区的地形,而且能够自由改变速度,机动性强,性价比高等优点,特别是农忙季节播种施肥运载货物等一系列的作用体现让更多的农民认识到拖拉机能够带给他们轻松便利,创造更多的财富。本文针对东方红拖拉机变速箱在发生故障时如何进行有效的诊断和分析,降低农业工人的经济损失,提出了东方红拖拉机变速箱的故障诊断方法。通过对东方红拖拉机变速箱LX904齿轮箱故障过程的研究,阐述了故障诊断全过程,并提出了故障诊断的分析方法,最终实现了故障诊断。本文分析采用文献资料法、调查法、比较分析法和案例分析法对拖拉机变速箱故障,共分为绪论、变速箱概述、变速箱的齿轮和路径传动、变速箱的常见故障、结论与展望五个部分。为提高拖拉机变速箱的使用年限,给农业工作者带来便利,本文通过东方红LX904这款拖拉机变速箱为例,为更加方便变速箱的检修,介绍拖拉机变速箱的组成以及构造、变速箱的工作原理、变速箱档位及路线传递分析、变速箱的拆装,重点介绍变速箱的换挡困难、异响、乱挡、跳挡等故障,从故障现象、故障原因以及故障诊断与排除三个方面进行有效分析,学习拖拉机变速箱的故障维修手段,从而掌握变速箱故障的诊断与排除方法,延长拖拉机变速器的使用寿命,为农业工作者带来福利。
张丽莉[2]（2009）在《基于信息融合的汽油发动机电控系统故障诊断方法研究》文中指出本文在广泛收集和整理分析国内外汽车故障诊断研究相关资料的基础上,对汽车故障诊断基础理论和技术方法应用现状进行了分类,并分析了不同阶段的研究重点以及各种不同方法的特点,论述了研究的主要发展趋势,以此为依据,确定了运用信息融合的相关理论和方法,研究汽油发动机电控系统故障诊断方法与技术为目的,以应用多种模式识别方法进行特征级融合诊断的研究方向,其主要内容包括：第一,在对现有的汽车故障诊断方法特点进行深入分析、研究和归纳分类的基础之上,提出未来汽车故障诊断方法和技术将会在传统方法的基础上,不断融合各种先进的技术和理论,并加强反馈系统的故障诊断,同时,在分析了信息融合理论的特点和适用条件的基础上,分析了信息融合理论应用于汽车电控系统的故障诊断的适用性；第二,研究了模式识别和信息融合的基本理论和技术,其中重点研究D-S证据理论及其关键问题的解决方法,包括证据体的基本可信度分配问题、证据的冲突问题、证据体的相关性问题以及不同识别框架下的证据组合问题。并研究基于D-S证据理论的信息融合方法应用于汽车电控系统故障诊断的理论基础,提出将各个独立的低维神经网络的输出值处理后作为辨识框架上命题的基本可信度分配,然后经过证据理论的再次融合后得到最终的诊断结果。第三,在深入研究汽油发动机电控系统及其控制原理以及相关数据流的基础上,分析传感器和执行器类间和类内故障均可分的理论依据,为实现基于类内和类间的特征级融合提供基础。第四,针对汽车电控系统特征参数的提取和选择问题,将传统方法和基于核的特征选择和提取方法相结合,并根据汽车故障诊断的参数要求,从传感器和执行器类间故障以及传感器类内故障和执行器类内故障分别提取出最优化的特征参数；第五,通过汽车电控系统的故障的诊断测试分析,验证基于信息融合的汽车电控系统故障诊断方法的有效性,并研究该方法用于汽车电控系统故障诊断的精度问题,实验证明,该方法可以在一定程度上提高识别的准确率,消除单一数据源包含信息的不全面性以及模糊性等等,从而有效提高故障诊断的精度。基于神经网络和D-S证据理论融合的汽油发动机电控故障模式识别是建立集成化和智能化汽车故障诊断的理论基础,相关理论的应用研究是提高汽车故障诊断精度的必要条件,该方法不仅是汽油发动机电控系统故障诊断智能化的有效方法,也是对汽车整个电控系统故障诊断方法的新探索,其研究将促进故障诊断智能化的发展进程。
杨挺洁[3]（2000）在《你会判断离合器异响故障吗?》文中研究说明 现代汽车上绝大多数采用摩擦式离合器,离合器技术状态的好坏,将直接影响到发动机的动力传递,同时对变速器挡位的操纵也有影响。随着离合器的频繁使用、汽车行驶里程的增加,离合器的零部件不可避免地产生磨损或损坏,致使离合器的技术状况变差而出现故障。 离合器异响主要表现为:在使用离合器的过程中,即离合器踏板踏下或放松时发出不正常的响声。
二、你会判断离合器异响故障吗?（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、你会判断离合器异响故障吗?（论文提纲范文）
（1）东方红LX904拖拉机变速箱故障诊断解析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 变速箱故障诊断发展现状 |
| 1.2.1 机械故障诊断技术发展 |
| 1.2.2 变速箱故障诊断发展现状 |
| 2 变速箱概述 |
| 2.1 东方红拖拉机变速箱的组成及结构 |
| 2.1.1 变速箱的组成 |
| 2.1.2 变速箱的构造 |
| 2.2 变速箱的工作原理 |
| 2.2.1 齿轮传动类型 |
| 2.2.2 变速箱齿轮传动比 |
| 2.2.3 变速箱变速原理 |
| 2.2.4 变速箱齿轮旋转方向 |
| 2.2.5 同步器 |
| 3 变速箱挡位及路线传递 |
| 3.1 变速箱挡位 |
| 3.1.1 齿轮名称 |
| 3.2 挡位传递路线 |
| 3.2.1 主、副变速杆简介 |
| 3.2.2 变速箱结构图 |
| 3.2.3 挡位及路线 |
| 3.3 变速箱拆装 |
| 3.3.1 变速箱拆卸 |
| 3.3.2 检查 |
| 3.3.3 变速箱的装配 |
| 4 变速箱常见故障 |
| 4.1 自适应滤波技术 |
| 4.1.1 自适应滤波原理 |
| 4.1.2 自适应滤波器模型 |
| 4.1.3 试验及数据采集 |
| 4.1.4 变速箱振动信号的频率分析 |
| 4.1.5 振动信号的调制解调分析 |
| 4.2 变速箱异响 |
| 4.2.1 故障现象 |
| 4.2.2 故障机理分析 |
| 4.2.3 故障诊断过程 |
| 4.3 变速箱挂不上挡 |
| 4.3.1 故障现象 |
| 4.3.2 故障机理分析 |
| 4.3.3 故障诊断与排除 |
| 4.4 变速箱换挡困难 |
| 4.4.1 故障现象 |
| 4.4.2 故障机理分析 |
| 4.4.3 故障诊断与排除 |
| 4.5 变速箱乱挡 |
| 4.5.1 故障现象 |
| 4.5.2 故障机理分析 |
| 4.5.3 故障诊断与排除 |
| 4.6 变速箱自行脱挡 |
| 4.6.1 故障现象 |
| 4.6.2 故障机理分析 |
| 4.6.3 故障诊断与排除 |
| 4.6.4 实例1:高一挡脱挡 |
| 4.7 变速箱摘不掉挡 |
| 4.7.1 故障现象 |
| 4.7.2 故障机理分析 |
| 4.7.3 故障诊断与排除 |
| 4.8 变速箱漏油 |
| 4.8.1 故障现象 |
| 4.8.2 故障机理分析 |
| 4.8.3 故障诊断与排除 |
| 4.9 变速箱轮齿断裂 |
| 4.9.1 故障现象 |
| 4.9.2 故障机理分析 |
| 4.9.3 预防措施 |
| 5 结论及展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 不足 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（2）基于信息融合的汽油发动机电控系统故障诊断方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 汽车故障诊断方法概述 |
| 1.1.1 人工经验及仪表设备诊断法 |
| 1.1.2 自诊断方法 |
| 1.1.3 专家系统诊断法 |
| 1.1.4 基于模式识别的汽车故障诊断方法 |
| 1.2 融合理论的发展与应用 |
| 1.2.1 起源与发展 |
| 1.2.2 在汽车故障诊断中应用的问题 |
| 1.3 课题研究的目的和意义 |
| 1.4 论文的主要研究内容 |
| 2 模式识别与信息融合基本理论 |
| 2.1 模式识别 |
| 2.1.1 模式识别的基本概念 |
| 2.1.2 模式识别的主要研究内容 |
| 2.1.3 模式识别的主要方法 |
| 2.2 基于神经网络的模式识别 |
| 2.2.1 神经网络的拓扑结构与识别过程 |
| 2.2.2 几种典型的神经网络模式识别 |
| 2.3 信息融合的基本理论 |
| 2.3.1 基本概念及算法分类 |
| 2.3.2 融合技术的结构和层次性 |
| 2.4 基于D-S证据理论的信息融合 |
| 2.4.1 D-S证据理论的基本概念 |
| 2.4.2 关键技术及其解决方法 |
| 2.5 神经网络和D-S证据理论融合的理论基础 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 汽车电控汽油发动机自诊断原理及数据流检测与分析 |
| 3.1 汽油发动机电控系统及其控制原理 |
| 3.1.1 汽油发动机的电控系统 |
| 3.1.2 电控汽油发动机控制系统主要器件 |
| 3.1.3 电控发动机运行工况及其控制原理 |
| 3.2 汽车电控发动机的故障自诊断 |
| 3.2.1 故障自诊断模式及相关信号 |
| 3.2.2 故障自诊断原理 |
| 3.3 系统试验平台的构建 |
| 3.3.1 检测仪器 |
| 3.3.2 检测系统 |
| 3.3.3 检测内容 |
| 3.4 电控汽油发动机故障诊断数据流分析 |
| 3.4.1 检测数据—数据流 |
| 3.4.2 故障分析方法 |
| 3.4.3 传感器故障数据流分析 |
| 3.4.4 执行器故障数据流分析 |
| 3.4.5 两类故障数据流对比分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 电控汽油发动机故障特征选择与提取方法及其应用 |
| 4.1 特征选择与提取简介 |
| 4.1.1 特征评判标准 |
| 4.1.2 特征选择的一般原则 |
| 4.2 特征提取与选择的主要方法 |
| 4.2.1 基于K-L变换的特征提取(主成分分析PCA) |
| 4.2.2 基于核的特征选择与提取 |
| 4.2.3 两种方法对比分析 |
| 4.3 汽车电控发动机故障诊断参数的提取与选择 |
| 4.3.1 汽车电控发动机故障征兆及其技术状态特征 |
| 4.3.2 汽车电控发动机故障诊断参数的特征选择与提取方法 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 电控汽油发动机故障融合诊断结果分析 |
| 5.1 诊断流程 |
| 5.2 传感器类和执行器类的类间故障融合诊断 |
| 5.2.1 基于神经网络的传感器和执行器类间故障初级诊断 |
| 5.2.2 基于D-S证据理论的传感器和执行器类间故障融合诊断 |
| 5.3 传感器类内故障融合诊断 |
| 5.3.1 基于神经网路的传感器类内故障初级诊断 |
| 5.3.2 基于D-S证据理论的传感器类内故障融合诊断 |
| 5.4 执行器类内故障融合诊断 |
| 5.4.1 基于神经网络的执行器类内故障初级诊断 |
| 5.4.2 基于D-S证据理论的执行器类内故障融合诊断 |
| 5.5 融合结果分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
四、你会判断离合器异响故障吗?（论文参考文献）
- [1]东方红LX904拖拉机变速箱故障诊断解析[D]. 周运超. 四川农业大学, 2018(01)
- [2]基于信息融合的汽油发动机电控系统故障诊断方法研究[D]. 张丽莉. 东北林业大学, 2009(05)
- [3]你会判断离合器异响故障吗?[J]. 杨挺洁. 汽车与安全, 2000(01)