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故障預(yù)測

  • 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,難免會出現各種故障。由于筆記本電腦結構的特殊性,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、內存、硬盤、光驅等)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

    上傳用戶:liujinzhao

  • 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

    上傳用戶:as275944189

  • 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內部視頻放大電路故障知識的自動獲取,應用結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

    上傳用戶:1234567890qqq

  • 電路板維修相關技術資料

    電路板故障分析 維修方式介紹 ASA維修技術 ICT維修技術 沒有線路圖,無從修起 電路板太複雜,維修困難 維修經驗及技術不足 無法維修的死板,廢棄可惜 送電中作動態維修,危險性極高 備份板太多,積壓資金 送國外維修費用高,維修時間長 對老化零件無從查起無法預先更換 維修速度及效率無法提升,造成公司負擔,客戶埋怨 投資大量維修設備,操作複雜,績效不彰

    標簽: 電路板維修 技術資料

    上傳時間: 2013-11-09

    上傳用戶:chengxin

  • 《新編印制電路板(PCB)故障排除手冊》

    根據目前印制電路板制造技術的發展趨勢,印制電路板的制造難度越來越高,品質要求也越來越嚴格。為確保印制電路板的高質量和高穩定性,實現全面質量管理和環境控制,必須充分了解印制電路板制造技術的特性,但印制電路板制造技術是綜合性的技術結晶,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,如材料的結構、成份和性能:工藝裝備的精度、穩定性、效率、加工質量;工藝方法的可行性;檢測手段的精度與高可靠性及環境中的溫度、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。由于涉及到的方面與問題比較多,就很容易產生形形色色的質量缺陷。為確保“預防為主,解決問題為輔”的原則的貫徹執行,必須認真地了解各工序最容易出現及產生的質量問題,快速地采取工藝措施加以排除,確保生產能順利地進行。為此,特收集、匯總和整理有關這方面的材料,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功能的電路板經配置后,可以把故障相關數據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OBFL系統功能,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)在電路板或者系統出現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

    上傳用戶:yuanwenjiao

  • 基于支持向量機的發電機匝間轉子繞組短路故障診斷

    具有結構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。實驗數據表明該方法是可行、有效的,并且在小樣本的情況下,較BP神經網絡有更好的分類效果。

    標簽: 支持向量機 發電機 匝間 轉子

    上傳時間: 2013-11-04

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