导读:本文包含了自诊断论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:故障,汽车维修,系统,成熟度,调压器,汽车,故障诊断。
自诊断论文文献综述
王林康,尤晶晶,仇鑫,叶鹏达,符周舟[1]（2019）在《并联式六维加速度传感器的故障自诊断、自修复算法》一文中研究指出针对并联式六维加速度传感器的部分输出信号出现干扰失真时,系统解耦算法会完全失效的问题,提出了一种适用于多维传感器的故障自诊断、自修复算法。通过挖掘传感器弹性体拓扑构型中的变形协调条件,推导了系统的6个力协调方程,据此构造了正多边形结构的、关于过渡参量的理想协调闭链。通过分析协调闭链对力协调方程的约束关系,给出传感器故障的诊断组,建立了传感器故障自诊断、自修复算法。通过定义故障自修复率指标,对可修复工况进行统计计算,得到本算法能够实现的最高修复率为72. 62%。另外,当传感器支链故障概率小于22%时,样机试验结果表明:局部支链出现故障后,重构系统的综合解耦误差不超过0. 18%,验证了该方案的可行性。(本文来源于《传感器与微系统》期刊2019年12期）
陶久亮,张素明[2]（2019）在《自诊断自修复，“智慧火箭”离我们还有多远》一文中研究指出随着信息化和人工智能的发展,故障诊断和容错处理技术日益成为高科技制造领域的新宠儿。故障诊断是指在一定工作环境下查明导致系统某种功能失效的原因和性质,判断劣化状态发生的部位,包括故障监测和故障定位等。容错处理技术是指针对诊断出的故障进行处理,以最大限度消除(本文来源于《中国航天报》期刊2019-11-27）
刘建强[3]（2019）在《汽车故障自诊断系统及其在汽车维修中的应用》一文中研究指出分析汽车故障自诊系统在汽车维修中的应用,阐述汽车故障自诊系统和原理,探讨汽车故障的分类,如汽车机械故障、汽车电路故障。提出了汽车故障自诊系统的应用措施及要点,以期推动我国汽车行业发展。(本文来源于《黑龙江科学》期刊2019年20期）
王伟[4]（2019）在《汽车故障自诊断系统在汽车维修中的应用》一文中研究指出在汽车故障自诊断系统应用在汽车维修之前,如果汽车发生故障,只能通过人工排查诊断来确定汽车出现故障的情况和位置,这种方式不仅浪费时间,而且对于汽车维修工作的效果并不好。而汽车故障自诊断系统,可以通过电路故障诊断、电子控制系统故障诊断、传感器故障诊断和执行元件的故障诊断,来确定汽车发生故障后汽车维修时的方向和位置。(本文来源于《农机使用与维修》期刊2019年10期）
马悦,丛林[5]（2019）在《高成熟度发展仍处起步阶段》一文中研究指出当下我国智能制造发展现状如何？物联网与智能制造高峰论坛上，中国电子技术标准化研究院发布的《智能制造发展指数报告（2019）》让大众有了一个较为清晰的认知。据研究院人士介绍，2015年，该院组织制定了《智能制造能力成熟度模型》《智能制造能力成熟度评(本文来源于《无锡日报》期刊2019-09-08）
郑荻,罗雯雯[6]（2019）在《汽车故障自诊断系统在汽车维修中的应用研究》一文中研究指出随着计算机技术和信息技术的不断完善,极大推动了我国汽车市场的发展,从而为人们出行生活提供了各种便利。在汽车维修过程中汽车故障自诊断系统应用是一项不可或缺的关键系统,故障自诊断系统的科学应用能够帮助汽车用户和维修人员自主诊断汽车故障,降低汽车故障整体维修成本,为人们节省更多的故障诊断维修时间,同时减少因汽车故障造成的各种交通伤亡安全事故。论文将进一步对汽车故障自诊断系统在汽车维修中的应用展开分析与探讨,旨在为同行业者提供科学参考依据。(本文来源于《信息系统工程》期刊2019年07期）
王鑫,曹兴强[7]（2019）在《一种智能化卷烟设备机械故障自诊断系统的设计与实现》一文中研究指出当前,为了针对卷烟厂卷包车间卷烟设备的机械磨损与疲劳等隐性故障进行实时监控,以提前提示卷烟机械设备的寿命与使用期限。基于此,本文设计开发了一套智能化卷烟设备机械故障自诊断系统,并在某卷烟厂卷包车间的生产现场进行了测试与应用,实现了设备故障数据的分区实时监控,实现了设备故障的自动识别和报警,减少了由于设备故障造成的过程质量和产品质量的下降,降低了过程消耗,效果较好。(本文来源于《产业与科技论坛》期刊2019年12期）
刘力宁[8]（2019）在《中低压燃气调压器故障自诊断技术优化与测试》一文中研究指出在节能减排的号召下,天然气能源发展有着巨大潜力,近年来的能源革命中扮演了重要角色。燃气调压器作为燃气运行管网的关键设施,在燃气输配系统中有着重要作用。针对目前中低压燃气调压器出现故障需依靠人工判别的问题,实现其智能化的故障自诊断,对燃气输配管网的快速发展和安全运营具有重要的社会经济意义。本文首先介绍了中低压燃气调压器故障诊断技术的研究现状,对调压器的分类和不同运行状态的特征做了简要分析;其次建立了基于EMD分解法和SVM算法的中低压燃气调压器故障自诊断系统;最终经过实际案例验证,该方法取得了良好的机器学习性能与准确度,为中低压燃气调压器故障自诊断的智能化提供了一种可行的途径。具体的研究方法为:采集其出口压力数据进行EMD分解得到能量矩值,计算得到每个样本的动态波动幅度指标(DB)作为补充判据。绘制出口压力雷达图,对调压器的输出状态进行了深度细化,共分为了7种不同输出状态。运用优序图法合理判定专家技师的人工诊断结果。在机器学习过程中通过网格搜索的方法分别优化了惩罚参数C和核函数参数g,用交叉验证的方法解决了样本数量较少的问题。在此基础上建立最优支持向量机的模型,形成了一套有效的中低压燃气调压器故障自诊断系统。对经过优化后的中低压燃气调压器故障自诊断技术进行测试,运行结果表明:在实际工程中,该优化后的SVM模型能够对中低压燃气调压器故障状态进行正确分类,准确率提升至了91.40%。该技术的上线应用优化了中低压燃气调压器的运营管理方式,对保证燃气管网安全高效运行具有重要意义。(本文来源于《北京建筑大学》期刊2019-06-01）
季金杰[9]（2019）在《基于课堂教学影像的教师教学自诊断实践研究——TALIS 2018课堂教学影像研究的启示》一文中研究指出TALIS2018课堂教学影像研究采用基于课堂教学影像的研究方法,通过比较各国教师围绕同一教学主题的教学实践差异,进一步研究卓越课堂教学的组成要素。上海市格致中学借鉴TALIS课堂教学影像研究的实践框架与研究范式,鼓励教师基于课堂教学影像,剖析与诊断自身的课堂教学实践,初步形成融合学科特点、适合教学对象的课堂教学自诊断实践框架。(本文来源于《上海课程教学研究》期刊2019年04期）
王蕾[10]（2019）在《建立学生视角的自诊断系统》一文中研究指出北京市第一六六中学是一所有着154年悠久历史的老校。从历史走到今天,学校一直秉承着把学生的全面发展放在学校工作中心的办学传统。在全面落实和深入推进《义务教育学校管理标准》的过程中,紧紧抓住"育人为本,全面发展"这个学校管理的根本任务,探索出了多渠道、多层次的育人路径。其中,学校建立了一套学生视角的学校自诊断系统,它是学校开展的一种创造性实践,把学生作为学校工作全面落实的客观诊断者、参与者和谏言者。(本文来源于《北京教育(普教版)》期刊2019年04期）
自诊断论文开题报告
（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：
随着信息化和人工智能的发展,故障诊断和容错处理技术日益成为高科技制造领域的新宠儿。故障诊断是指在一定工作环境下查明导致系统某种功能失效的原因和性质,判断劣化状态发生的部位,包括故障监测和故障定位等。容错处理技术是指针对诊断出的故障进行处理,以最大限度消除
（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。
自诊断论文参考文献
[1].王林康,尤晶晶,仇鑫,叶鹏达,符周舟.并联式六维加速度传感器的故障自诊断、自修复算法[J].传感器与微系统.2019
[2].陶久亮,张素明.自诊断自修复，“智慧火箭”离我们还有多远[N].中国航天报.2019
[3].刘建强.汽车故障自诊断系统及其在汽车维修中的应用[J].黑龙江科学.2019
[4].王伟.汽车故障自诊断系统在汽车维修中的应用[J].农机使用与维修.2019
[5].马悦,丛林.高成熟度发展仍处起步阶段[N].无锡日报.2019
[6].郑荻,罗雯雯.汽车故障自诊断系统在汽车维修中的应用研究[J].信息系统工程.2019
[7].王鑫,曹兴强.一种智能化卷烟设备机械故障自诊断系统的设计与实现[J].产业与科技论坛.2019
[8].刘力宁.中低压燃气调压器故障自诊断技术优化与测试[D].北京建筑大学.2019
[9].季金杰.基于课堂教学影像的教师教学自诊断实践研究——TALIS2018课堂教学影像研究的启示[J].上海课程教学研究.2019
[10].王蕾.建立学生视角的自诊断系统[J].北京教育(普教版).2019
论文知识图
