一、根据汽车、拖拉机排气烟色判断故障（论文文献综述）
施善东[1]（2022）在《浅谈农业机械维修与保养》文中研究表明随着农业机械化深入发展,技术先进、适用性强的新型农业机械进入千家万户,为农业增产、农民增收、乡村振兴发挥了重要作用。然而,管好用好、维修保养农业机械随之提上议事日程。在如今广大农村,保持农业机械始终处于完好技术状态,的确是一个现实问题。一、农业机械的保养、维修内容农业机械在作业中,由于受到震动、磨损、锈蚀、疲劳老化等因素影响,会导致机械性能下降,安全可靠性降低,存在着一定安全事故隐患,作业效率也会降低。因此,农业机械维修保养非常重要,也是确保其技术状态完好的根本途径。
廖青玲[2]（2022）在《柴油机燃油系统的结构特点与维护保养》文中研究指明通过对柴油机燃油系统结构特点的阐述,提高人们对其的认识,避免因使用维护上的错误而导致故障的发生。
李炳梁[3]（2021）在《汽车发动机冷却系统故障检测与维修》文中提出随着我国经济的不断快速发展,我国的公路里程也在不断的增加。这就使得汽车的长距离行驶在我国逐渐也就变的常见起来,在长里程的公路行驶里程的增加的趋势之下,要想有效的保障我国民众的驾驶安全,就应该对车辆进行相应的故障检测和维修。在汽车发动机进行运作时,对其进行降温处理的主要就是汽车的内部冷却系统,如果汽车的冷却系统在驾驶过程中产生相应故障的话,就会对汽车的驾驶安全产生极为严重的影响,就会对驾驶人员的生命安全造成极大的威胁。所以本文主要围绕着汽车发动机冷却系统故障检测与维修来进行相关的探讨,并在文中结合了一些相关情况进行相应的分析,提出了一些相关的意见和建议,希望能够为我国民众的驾驶安全起到一定程度的保障作用。
赵文娟,孙红梅,柴孟江,翟彦春[4]（2022）在《立式消声器的动态响应与结构优化》文中研究说明为研究六缸柴油机用消声器振动特性,通过模态分析、模态测试与振动测试相结合的研究方法来分析消声器总成的振动特性及其在发动机不同转速点火激励下的振动响应,以提高其1阶约束模态同时对消声器总成开展结构优化。研究结果发现,原消声器总成故障主要原因是前2阶约束模态在发动机点火激励频率范围内,在1000rpm、1360rpm附近与发动机点火激励频率耦合,形成共振,振动烈度由尾管自上而下逐渐降低,最终导致疲劳断裂。优化后,消声器总成1阶约束模态由50Hz提升至80Hz,在1000rpm处尾管末端振动烈度由433mm/s降低至44mm/s,提升效果显着。后期小批量市场验证表明改进效果可行、可信。该研究可为农业机械和工程机械用立式消声器结构的结构优化及故障诊断提供参考。
陈世平,唐瑜,易鹰[5]（2021）在《汽车、拖拉机疑难故障案例分析与解决路径》文中研究说明一、汽车、拖拉机疑难故障概述汽车、拖拉机疑难故障是指通过一般的人工经验（望、闻、问、摸、试、听、替或简单检测工具）,在不对车辆大拆大卸的情况下,在较短时间内,不能正确判别、诊断、排除故障,导致出现车辆不能迅速修复,或修而复返的现象。这一现象极大地影响了维修人员对车辆故障判断的准确性、车辆故障排除的时限性、车辆维修的经济性,这三项指标直接与企业的效益及信誉挂钩,也与客户利益相关联,技术人员需要认真研究,尽可能地减少疑难故障的产生。
周俊博,朱烨均,肖茂华,吴剑铭[6]（2021）在《采用LWD-QPSO-SOMBP神经网络的拖拉机柴油机故障诊断》文中进行了进一步梳理针对目前拖拉机柴油机故障诊断中单BP （Back Propagation）神经网络模型的局限性,该研究提出一种LWD-QPSO-SOMBP （Linear Weight Decrease-Quantum Particle Swarm Optimization-Self Organizing Maps Back Propagation）神经网络的拖拉机柴油机故障诊断模型。首先,将SOM （Self Organizing Maps）神经网络和BP神经网络结合,重置网络结构并利用 LWD-QPSO （Linear Weight Decrease-Quantum Particle Swarm Optimization）算法对网络的权值和阈值进行优化;然后,分析拖拉机柴油机的故障机理,确定反映故障发生的数据信号;最后,确定LWD-QPSO-SOMBP神经网络模型的结构参数,基于CAN （Controller Area Network）总线技术采集潍柴WP6型拖拉机柴油机传感器信号数据对LWD-QPSO-SOMBP神经网络的性能进行测试,并将测试结果与BP神经网络、SOMBP （Self Organizing Maps Back Propagation）神经网络、PSO-SOMBP （Particle Swarm Optimization-Self Organizing Maps Back Propagation）神经网络、LWD-PSO-SOMBP （Linear Weight Decrease-Particle Swarm Optimization-Self Organizing Maps B ack Propagation）神经网络及改进量子粒子群（Improved Quantum Particle Swarm Optimization,IQPSO）算法优化后的SOMBP神经网络的测试结果进行对比。试验结果表明,LWD-QPSO-SOMBP神经网络输出总误差为0.111 8、平均相对误差为0.005 8、均方误差为0.000 3,相比于其他5种神经网络均为最低。LWD-QPSO-SOMBP神经网络充分发挥并有效综合了 SOM神经网络在数据预处理及PSO算法在优化BP神经网络初始权值阈值方面的优势,实现了拖拉机柴油机的高精度故障诊断。LWD-QPSO-SOMBP神经网络由于使用SOM神经网络结构对输入数据进行预处理,网络收敛速度大幅度提升,相比单BP神经网络,迭代次数由2 431次降为63次,下降了 97.40%;同时采取LWD-QPSO算法对BP神经网络的初始权值阈值进行优化,降低了传统PSO算法的粒子适应度,进一步提高了网络的收敛精度和收敛速度,相比传统PSO算法,粒子适应度从0.15降为0.11,下降了 26.67%,网络训练误差由0.004降为0.000 6,下降了 85.00%;LWD-QPSO-SOMBP神经网络的故障诊断准确率大幅度提升,相比于单BP神经网络,输出总准确率由85.00%上升至99.44%。研究结果可为高精度拖拉机柴油机故障诊断提供参考。
崔芹芹[7]（2021）在《关于汽车离合器分离不彻底故障的思考》文中指出离合器作为汽车动力系统中最频繁使用的重要部件之一,其在使用过程中出现的问题也是广大车主最为关注的焦点。通常离合器分离不彻底的原因有很多,给车主们带来最大的不便就是行驶途中换档困难或者起步时挂不上档等。由于离合器控制的是动力与发动机之间的切断与连接,所以离合器的使用能直接反应出驾驶水平的高低以及对车保养的好坏程度。
王佰强[8]（2019）在《柴油发动机故障特征及诊断原则》文中指出柴油机发生故障后,工作中会有一些特殊的现象显现出来,被称为故障特征。故障诊断时可以根据这些特征找出故障。通过对柴油机各系统故障特征的简述,及故障诊断原则的介绍,以提高柴油机的故障排除效率。
赵其斌[9]（2017）在《诊断拖拉机故障6法》文中进行了进一步梳理拖拉机故障虽然多种多样,情况复杂,但故障的发生却有一定的规律性,这就需要本着熟悉构造原理,牢记反常现象,按照从简到繁、从易到难、由表及里、减少拆卸、分段检查的原则进行诊断、分析与排除。（1）经验检查法主要是靠操作者的感觉器官,根据机器的反常现象,判断机器故障所在,从而使故障得以预防或排除。常用的经验检查手段有观、闻、问、触、听5种。（1）观察。观察机件的外部特征变化、运动情况、排气烟色、机油颜色、油水泄漏及液面变化的快慢、仪表读
王庆江[10]（2017）在《拖拉机常见故障的诊断及排除方法》文中提出拖拉机故障,是指其性能已不符合规定的技术指标时的技术状态。如:拖拉机的牵引力下降,发动机燃油、机油消耗量增多,启动困难,排气烟色变浓,机体内出现敲击声,离合器分离不清,转向、刹车失灵,行走部分跑偏、打滑、脱轨,漏气、漏水、漏油等。拖拉机有了故障,应及时采取措施消除。因为有了故障的拖拉机继续工作,不仅其动力与经济性指标下降,使用操纵性能变坏,还常常引起零件加剧磨损,甚至导致事故性损坏。所以发现拖拉机技术指标超出了允
二、根据汽车、拖拉机排气烟色判断故障（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、根据汽车、拖拉机排气烟色判断故障（论文提纲范文）
（1）浅谈农业机械维修与保养（论文提纲范文）
| 一、农业机械的保养、维修内容 |
| (一)农业机械保养内容 |
| (二)农业机械维修内容 |
| 二、农业机械维修保养存在的问题 |
| 1.操作人员重使用，轻维修保养。 |
| 2.机手缺乏维修保养技术。 |
| 3.基层维修保养服务网点少，技术力量 |
| 三、应对措施探讨 |
| 1.大力宣传农机维修保养的意义。 |
| 2.提升农业机械维修保养技术人员技能。 |
| 3.加强基层农业机械维修保养服务网络建设。 |
（2）柴油机燃油系统的结构特点与维护保养（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 柴油机燃油系统结构特点 |
| 1.1 柱塞式喷油泵供油系统的结构特点 |
| 1.2 PT供油系统的结构特点 |
| 1.3 PT供油系统与柱塞式喷油泵供油系统的区别 |
| 2 维护保养 |
| 2.1 避免水进入燃油系 |
| 2.2 避免空气进入燃油系 |
| 2.3 避免机械杂质进入燃油系 |
| 2.4 避免喷油器针阀偶件卡死 |
| 3 结语 |
（3）汽车发动机冷却系统故障检测与维修（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 汽车发动机冷却系统出现故障的主要原因 |
| 1.1 冷却液的温度过高 |
| 1.2 冷却液的温度过低 |
| 1.3 冷却液的渗漏问题 |
| 2 汽车发动机冷却系统的维修手段 |
| 2.1 发动机过热故障的检测维修 |
| 2.2 冷却液温度过低故障检测维修 |
| 3 汽车发动机冷却系统的保养与维护 |
| 3.1 冷却系统的清洗保养 |
| 3.2 冷却液的维护 |
| 4 结语 |
（4）立式消声器的动态响应与结构优化（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 工程背景 |
| 3 有限元模态分析 |
| 4 模态及振动实验 |
| 4.1 锤击法模态实验 |
| 4.2 实车振动实验 |
| 5 消声器结构优化 |
| 6 结论 |
（5）汽车、拖拉机疑难故障案例分析与解决路径（论文提纲范文）
| 一、汽车、拖拉机疑难故障概述 |
| 二、汽车、拖拉机疑难故障案例与表征 |
| （一）逻辑分析能力与疑难故障 |
| （二）车辆构造原理认知度与疑难故障 |
| （三）动手能力与疑难故障 |
| （四）隐性故障与疑难故障 |
| （五）非常见故障与疑难故障 |
| （六）误导性故障与疑难故障 |
| 三、疑难故障产生的原因及解决途径 |
| （一）汽车、拖拉机疑难故障产生的原因 |
| （二）解决途径 |
| 五、结束语 |
（7）关于汽车离合器分离不彻底故障的思考（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 离合器的的工作原理 |
| 3 离合器常见故障诊断、排除 |
| 3.1 离合器打滑 |
| 3.2 离合器分离不彻底 |
| 3.3 接合时抖动 |
| 3.4 异响 |
| 3.5 离合器的噪声、振动 |
| 3.6 离合器踏板沉重 |
| 4 结束语 |
（8）柴油发动机故障特征及诊断原则（论文提纲范文）
| 1 柴油机的结构组成及工作原理 |
| 2 故障特征 |
| 3 诊断原则 |
（10）拖拉机常见故障的诊断及排除方法（论文提纲范文）
| 1. 不拆卸和少拆卸故障检查法 |
| 1.1 隔除诊断法。 |
| 1.2 感觉诊断法。 |
| 1.3 仪器检查法。 |
| 1.4 测量法。 |
| 2. 拖拉机故障检查诊断基本原则 |
| 2.1 尽量用不拆卸检查仪器进行检查。 |
| 2.2 对故障的外在表现形式正确认识。 |
| 2.3 尽量不拆卸或少拆卸柴油机零件。 |
| 2.4 按故障因素出现的可能性大小排序, 进行分析检查。 |
| 3. 不拆或少拆检查诊断方法在柴油机上的应用 |
| 3.1 卸掉皮带, 上下扳动飞轮, 检查曲轴主轴颈与主轴瓦的间隙, 如有明显的响声, 说明间隙过大。 |
| 3.2 不减压转动飞轮, 判断压缩力的大小。 |
| 3.3 从油箱开始逐段检查低压油路, 看油路是否畅通, 然后逐步检查高压油路。 |
| 4. 结语 |
四、根据汽车、拖拉机排气烟色判断故障（论文参考文献）
- [1]浅谈农业机械维修与保养[J]. 施善东. 农机质量与监督, 2022(01)
- [2]柴油机燃油系统的结构特点与维护保养[J]. 廖青玲. 农机使用与维修, 2022(01)
- [3]汽车发动机冷却系统故障检测与维修[J]. 李炳梁. 内燃机与配件, 2021(22)
- [4]立式消声器的动态响应与结构优化[J]. 赵文娟,孙红梅,柴孟江,翟彦春. 机械设计与制造, 2022(01)
- [5]汽车、拖拉机疑难故障案例分析与解决路径[J]. 陈世平,唐瑜,易鹰. 广西农业机械化, 2021(05)
- [6]采用LWD-QPSO-SOMBP神经网络的拖拉机柴油机故障诊断[J]. 周俊博,朱烨均,肖茂华,吴剑铭. 农业工程学报, 2021(17)
- [7]关于汽车离合器分离不彻底故障的思考[J]. 崔芹芹. 时代汽车, 2021(14)
- [8]柴油发动机故障特征及诊断原则[J]. 王佰强. 农机使用与维修, 2019(06)
- [9]诊断拖拉机故障6法[J]. 赵其斌. 农机导购, 2017(08)
- [10]拖拉机常见故障的诊断及排除方法[J]. 王庆江. 农民致富之友, 2017(13)