故障诊断

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故障诊断范文第1篇

关键词：液压泵；常见故障；排除方法

中图分类号：TB654 文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2013）11-0-01

一、液压泵概述

液压泵正常工作的三个必备条件：

必须具有一个由运动件和非运动件所构成的密闭容积；

密闭容积的大小随运动件的运动作周期性的变化，容积由小变大——吸油，由大变小——压油；

密闭容积增大到极限时，先要与吸油腔隔开，然后才转为排油；

密闭容积减小到极限时，先要与排油腔隔开，然后才转为吸油。

二、齿轮泵常见故障及其原因

1.泵不出油

首先检查齿轮泵的旋转方向是否正确。其次，检查齿轮泵进油口端的滤油器是否堵塞。

2.油封被冲出

齿轮泵轴承受到轴向力。

齿轮泵承受过大的径向力。

3.建立不起压力或压力不够

多与液压油的清洁度有关，如油液选用不正确或油液的清洁度达不到标准要求，均会加速泵内部的磨损，导致内泄。

应选用含有添加剂的矿物液压油，防止油液氧化和产生气泡。过滤精度为：输入油路小于60μm，回油路为10～25μm。

4.流量达不到标准

1）进油滤芯太脏，吸油不足。

2）泵的安装高度高于泵的自吸高度。

3）齿轮泵的吸油管过细造成吸油阻力大。一般最大的吸油流速为0.5～1.5 m/s。

4）吸油口接头漏气造成泵吸油不足。通过观察油箱里是否有气泡即可判断系统是否漏气。

5.发热

1）系统超载，主要表现在压力或转速过高。

2）油液清洁度差，内部磨损加剧，使容积效率下降，油从内部间隙泄漏节流而产生热量。

3）出油管过细，油流速过高，一般出油流速为3～8 m/s。

6.噪音严重及压力波动

1）滤油器污物阻塞不能起滤油作用；或油位不足，吸油位置太高，吸油管露出油面。

2）泵体与泵盖不垂直密封，旋转时吸入空气。

3）泵体与泵盖的两侧没有上纸垫产生硬物冲撞。

4）泵的主动轴与电机联轴器不同心，有扭曲磨擦；或泵齿轮啮合精度不够。

三、叶片泵常见故障产生原因及排除方法

叶片泵的额定压力为6～16MPa，高水平的达21MPa以上。叶片泵的流量脉动小，噪声较低，大多数用在固定设备上，如机床、组合机床、部分塑料注射机和现象（产生原因及排除方法）：

1.液压泵吸不上油或无压力

1）产生原因：1.原动机与液压泵旋向不一致；2.液压泵传动键脱落；3.进出油口接反；4.油箱内油面过低，吸入管口露出油面；5.转速太低吸力不足；6.油粘度过高使叶片运动不灵活；7.油温过低，使油粘度过高；8.系统油液过滤精度低导致叶片在槽内卡住；9.吸入管道或过滤装置堵塞造成吸油不畅；10.吸入口过滤器过滤精度过高造成吸油不畅；11.吸入管道漏气；12.小排量液压泵吸力不足。

2）排除方法：纠正原动机旋向重新安装传动链按说明书选用正确接法补充油液至最低油标线以上提高转速达到液压泵最低转速以上选用推荐粘度的工作油加温至推荐正常工作油温拆洗、修磨液压泵内脏件，仔细重装，并更换油液清洗管道或过滤装置，除去堵塞物，更换或过滤油箱内油液按说明书正确选用过滤器检查管道各连接处，并予以密封、紧固向泵内注满油。

2.流量不足达不到额定值

1）产生原因

1.转速未达到额定转速；2.系统中有泄漏；3.由于泵长时间工作、振动使泵盖螺钉松动；4.吸入管道漏气；5.吸油不充分： ①油箱内油面过低；②入口滤油器堵塞或通流量过小；③吸入管道堵塞或通径小；④油粘度过高或过低；6.变量泵流量调节不当。

2）排除方法：按说明书指定额定转速选用电动机转速检查系统，修补泄漏点拧紧螺钉检查各连接处，并予以密封、紧固补充油液至最低袖标线以上演洗过滤器或选用通流量为泵流量2倍以上的滤油器清洗管道，选用不小于泵入口通径的吸入管选用推荐粘度工作油重新调节至所需流量。

3.压力升不上去

1）产生原因：1.泵不上油或流量不足；2.溢流阀调整压力太低或出现故障；3.系统中有泄漏；4.由于泵长时间工作、振动、使泵盖螺钉松动；5.吸入管道漏气；6.吸油不充分；7.变量泵压力调节不当。

2）排除方法：重新调试溢流阀压力或修复溢流阀检查系统、修补泄漏点拧紧螺钉检查各连接处，并予以密封、紧固。

4.噪声过大

1）产生原因：1.吸入管道漏气；2.吸油不充分；3.泵轴和原动机轴不同心；4.油中有气泡；5.泵转速过高；6.泵压力过高；7.轴密封处漏气；8.油液过滤精度过低导致叶片在槽中卡住；9.变量泵止动螺钉调整失当。

2）排除方法：重新调接至所需压力检查管道各连接处，并予以密封、紧固同前述排除方法重新安装达到说明书要求精度补充油液或采取结构措施，把回油口入油面以下选用推荐转速范围降压至额定压力以下更换油封拆洗修磨泵内脏件并仔细重新组装，并更换油液 适当调整螺钉至噪声达到正常。

5.过度发热

1）产生原因：1.油温过高；2.油粘度太低，内泄过大；3.工作压力过高；4.回油口直接接到泵入口。

2）排除方法：改善油箱散热条件或增没冷却器使油温控制在推荐正常工作油温范围内选用推荐粘度工作油降压至额定压力以下回油口接至油箱液面以下。

6.振动过大

1）产生原因：1.泵轴与电动机轴不同心；2.安装螺钉松动；3.转速或压力过高；4.油液过滤精度过低，导致叶片在槽中卡住；5.吸入管道漏气；6.吸油不充分；7.油液中有气泡。

2）排除方法：重新安装达到说明书要求精度；拧紧螺钉；调整至许用范围以内 拆洗修磨泵内脏件，并仔细重新组装，并更换油液或重新过滤油箱内油液；检查管道各连接处，并予以密封、紧固；补充油液或采取结构措施，把回油口浸入油面以下

7.外泄漏

故障诊断范文第2篇

Abstract： Characteristics of the neural network and expert system are analyzed. Fault diagnosis for equipment base on neural network is constructed. A weak of the traditional method of fault diagnose is overcome. And availability of the method based on neutral network system is verified by experimental results of one equipment fault.

关键词： 神经网络；故障诊断；装备

Key words： neural network；fault diagnose；equipment

中图分类号：E911 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2012）32-0316-02

0 引言

随着武器装备复杂性不断增加，对武器装备维护和故障诊断提出了更高的要求。近年来，一些逐渐兴起的智能故障诊断方法，比传统方法能够更加快速，有效的诊断装备故障。

目前，人工智能技术的发展，特别是基于知识的专家系统技术在故障诊断中的应用，使得设备故障诊断技术进入了一个新的智能公发展阶段。传统的故障诊断专家系统虽然在某些领域取得了成功，但这种系统在实际应用中存在着一定的局限性，而人工神经网络技术为解决传统的专家系统中的知识获取，知识学习等问题提供了一条崭新的途径[1][2][3]。

1 神经网络模型原理

人工神经网络简称神经网络（Neural Network），具备并行性、自学习、自组织性、容错性和联想记忆功能等信息处理特点而广泛用于故障诊断领域，它通过对故障实例及诊断经验的训练和学习，用分布在神经网络中的连接权值来表达所学习的故障诊断知识，具有对故障联想记忆、模糊匹配和相似归纳等能力。人工神经网络在故障诊断中的应用研究主要有三个方面：一是从预测角度应用神经网络作为动态预测模型进行故障预测；二是从模式识别角度应用神经网络作为分类器进行故障诊断；三是从知识处理角度建立基于神经网络的专家系统[4][5]。

1.1 神经网络基本模型 基于神经细胞的这种理论知识，在1943年McCulloch和Pitts提出的第一个人工神经元模型以来，人们相继提出了多种人工神经元模型，其中被人们广泛接受并普遍应用的是图1所示的模型[6]。

图1中的x0，x1，…，xn-1为实连续变量，是神经元的输入， θ称为阈值（也称为门限），w0，w1，…，wn-1是本神经元与上级神经元的连接权值。

神经元对输入信号的处理包括两个过程：第一个过程是对输入信号求加权和，然后减去阈值变量θ，得到神经元的净输入net，即

net=■w■x■-θ

从上式可以看出，连接权大于0的输入对求和起着增强的作用，因而这种连接又称为兴奋连接，相反连接权小于0的连接称为抑制连接。

下一步是对净输入net进行函数运算，得出神经元的输出y，即y=f（net）

f通常被称为变换函数（或特征函数），简单的变换函数有线性函数、阈值函数、Sigmiod函数和双曲正切函数。

根据本文的研究特点，变换函数f取为Sigmoid函数，即f（x）=■

1.2 神经网络知识表示 传统的知识表示都可以看作是知识的一种显示表示，而在ANN中知识的表示可看作是一种隐式表示。在ANN中知识并不像传统方法那样表示为一系列规则等形式，而是将某一问题的若干知识在同一网络中表示，表示为网络的权值分布。如下所示阈值型BP网络表示了四条“异或”逻辑产生式规则[7]：

IF x1=0 AND x2=0 THEN y=0

IF x1=0 AND x2=1 THEN y=1

IF x1=1 AND x2=0 THEN y=1

IF x1=1 AND x2=1 THEN y=0

基于这种网络知识表示结构，其BP网络结构如图2所示。

网络通常由输入层、隐层和输出层组成。网络第一层为输入层，由信号源节点组成，传递信号到隐层；第二层为隐层，隐层节点的变换函数是中心点对称且衰减的非负线性函数；第三层为输出层，一般是简单的线性函数，对输入模式做出响应。理论上已证实，在网络隐含层节点根据需要庙宇的前提下，三层前向神经网络可以实现以任意精度逼近任意连续函数的功能。

对于三层神经网络，其隐层节点和输出层节点输出为：

Hj=f[■wijxi-θj]，i=1，2，…，N；j=1，2，…，L

yk=g[■TjkHj-λk]，j=1，2，…，L；k=1，2，…，M

1.3 隐层神经元数 神经网络输入和输出神经元个数的确定可以根据实际需求而定，隐层神经元个数的确定对网络的能力也有直接的影响，个数太少，则神经网络的认知能力较差，影响其收敛程度和泛化能力，个数太多，则增加了计算量，降慢了网络的收敛速度，通常用以下几个公式来确定隐层神经元数：

l=■+a，a∈[1，10]，p

式中：l为隐层神经元数；n为输入层神经元数；m为输出层神经元数；p为样本总数。

2 故障诊断实例

以某型装备导弹测试车为例，说明神经网络在装备故障诊断过程中的学习和自适应过程。该装备故障知识表示如表1所示。左侧为装备故障征兆，右侧为装备故障原因。图中所示故障征兆与故障原因为对应关系，左侧故障征兆必然由右侧某一或多个故障原因引起。因此，故障征兆为神经网络的输入，由x1、x2…x9表示，如表2 所示。神经网络接收故障原因后，通过运算、诊断、判别，最终输出引起某一故障征兆的原因，由y1、y2…y8来表示。

2.1 故障诊断流程 故障诊断流程如图3所示。根据专家整理的故障征兆、故障原因知识，对知识进行区别、分类，形成神经网络知识库。并通过已知的学习样本对神经网络进行训练。故障诊断时，对故障现象进行知识表示，输入诊断系统，经过神经网络运算得出相应故障原因结果，由系统解释机制最终解释出来，到达输出端，提供给用户。如果系统诊断不到故障原因（即，无解），得出相应的结论，把该结论反馈至知识库存储，并更新网络知识库。

针对该型装备，我们选择8个样本进行网络系统训练，其中，xi=0表示无故障现象，xi=1表示故障现象；yj=0表示无故障原因，yj=1表示故障原因。神经网络训练知识表示样本，如表3。神经网络训练过程中，通过误差反向传播，不断自动学习，修改各个节点的连接权值和相应节点的阈值，一旦误差小于规定的ξ时，网络就会停止训练。网络训练完成后，就可得到固定的连接权值和相应节点的阈值。

2.2 故障诊断结果 根据网络训练结果进行诊断，把故障征兆输入系统，系统调用已经训练好的各层的连接权值和相应节点的阀值进行向前计算，最终得出训练结果，由输出端提供给用户。在实际输出与理想输出之间有差别，实际输出值可以无限接近理想输出值，但往往不能完全相同。如表4所示。

3 结论

本文研究了模糊神经网络的原理和实现形式，提出了基于神经网络的故障诊断系统构建原则，并以某型装备故障为例，进行了实验。实验结果表明：人工神经网络故障诊断可以克服以往传统装备故障诊断不足，提高装备故障诊断效率，体现出了重要的意义和价值，代表着一个新的发展方向。

参考文献：

[1]杨迎化，唐大全，卢建华.神经网络在智能故障诊断技术中的应用及其发展趋势[J].测控技术学报，2003，22（9）：1-5.

[2]陈维，陈永革，赵强.基于BP神经网络的装备故障诊断专家系统研究[J].指挥控制与仿真，2008，30（4）103-106.

[3]王改良，武妍.用入侵的自适应遗传算法训练人工神经网络[J].红外与毫米波学报，2010，29（2）136-139.

[4]汪振兴，刘臣宇，李丽等.基于改进BP神经网络的某型装备故障诊断专家系统[J].计算机与现代化，2010，174（2）200-206.

[5]王凡重.基于小波神经网络和支持向量机的电机故障诊断与研究[D].太原理工大学硕士学位论文，2011.

故障诊断范文第3篇

关键词：采煤机；故障诊断；预测

伴随着工业化生产的不断深入，重大型的机电设备系统也越来越自动化，其系统的结构也逐渐的向着更加复杂的方向变化，规模也变得更大。对于我国的大型煤矿厂来说，其与机电设备的联系也越来越紧密，这就从本质上加大了机电设备出现故障的可能性，而且往往这种故障会给煤矿的正常工作带来一定的影响。在煤炭的生产过程中，采煤机无疑是一个重要的机械，其地位和作用是无可替代的。采煤机的工作环境一般都比较差，再加上采煤机自身的组成十分复杂，这就导致了采煤机故障的出现是十分频繁的，而但凡发生问题就会给采煤工作带来恶劣影响。因此，对采煤机进行故障的诊断和故障的预测分析十分重要且必要。

1 采煤机的主要结构

采煤机是煤矿产业中的核心机械，其主要负责装煤和落煤的工作。对于下双滚筒采煤机来说，其主要包括附属装置机构、电气装置机构以及牵引和截割装置机构。其中，电气装置机构是采煤机的主要动力来源，主要任务就是负责牵引和采煤机的转动。在电气装置中，所有的电机都是具有防爆功能的电动机，电子水冷技术也运用在其中，其目的就在于提高采煤机的生产效率，并且保证采煤机运行的安全性。促使采煤机沿着工作面行走是采煤机牵引装置的最主要的功能，这可以保障将煤及时的运走。采煤机的截割装置的主要工作方式就是通过上下左右摇臂来刮取更多的更深层的煤，滚筒的驱动是由截割电动机来完成的。

2 采煤机的具体工作方式

在采煤机的实际工作之中，大致可以分为两种采煤工作面：普采工作面和综采工作面。在一般的情况下，单滚筒的采煤机是普采工作面通常采用的工作设备，而综采工作面的工作设备一般是双滚筒采煤机。其中，单滚筒的采煤机其最大的优势就是可以提高采煤机工作面的利用效率，其对于生产能力的提高十分有效。对于双滚筒的采煤机来说，其形式是在两端各自分别安装一个滚筒，这两个滚筒分为前滚筒和后滚筒，两者的工作区域有明显的分工，前滚筒主要在上面割煤顶，而后滚筒则主要负责在下割底煤。

3 采煤机的常见故障分析

（1）采煤机的轴承故障。采煤机牵引行走链轮的载荷不均匀以及其较大的负荷很容易导致支承轴承出现磨损，甚至导致滚动体出现破裂等。在实际的采煤过程中，由于摇臂的升降十分频繁就会导致摇臂部分的各个传动轴出现较大的受力情况，这就很容易导致轴承出现损伤，这些都是在实际的采煤工作过程中轴承部位市场会出现的问题。其中，轴承过载是导致轴承故障的主要原因，不理想以及系统出现污染、支承座出现变形和错误的安装轴承都是采煤机轴承故障的成因。除此之外，采煤机轴承的制造问题和设计问题以及轴承的自身问题都会从本质上造成采煤机的轴承故障。（2）采煤机的液压系统故障。采煤机的液压系统故障是采煤机故障中出现频率最高。采煤机的牵引部位液压系统虽然有各种保护装置，比如过载保护和自动调速装置等，但依然不可避免的出现很多的故障问题。液压系统自身的构造十分的复杂，故障出现的具体部位以及故障的原因和现象也尤为复杂，因而在诊断和维修等方面面临较大困难。再加上采煤机的工作环境大多比较恶劣，如果将采煤机的液压系统拆开进行彻底的检查，极易造成采煤机液压系统的二次污染，这也就是故障在诊断中不能彻底检查的原因所在。油液污染是液压系统出现故障的重要原因，也是十分常见的故障成因，如果有杂质混入到油液中就会导致液压马达、泵异常的泄露和磨损，这就会导致最终的液压系统产生流量的欠缺，使得压力下降，温度升高，继而致使液压系统产生故障。（3）采煤机其他机械系统的故障。在采煤机的实际工作中，各种故障的出现都会给煤矿的工作带啦影响。采煤机其他机械系统的故障也是比较常见的，比如联结松动则会使采煤机的载荷出现一定的变化，使得采煤机的某一个或者是多个部件承受比较大的荷载，不断的恶化，最终出现机件的损伤甚至是断裂。采煤机的齿轮传动系统和联结处的故障也是在采煤机故障中经常发生的，对于采煤作业的产生的影响也是不能忽略的。另外，采煤机机械系统的安装以及使用和制造和采煤机零件自身的制造缺陷都是导致采煤机系统故障的重要原因。

4 采煤机故障诊断以及其故障预测

（1）采煤机的温度监督和预测。采煤机的机械设备在正常的工作中会出现温度的上升，在产生摩擦发生故障之后其相应区域的温度就会有明显的升高。对采煤机进行温度检测可以使用一些温度的传感器，这些传感器对温度的变化十分敏感，在温度上升到一定的高度后就会产生特定的警报，给相关的工作人员提醒。在实际的工作中，温度监督不仅仅可以应用在一个特定的区域和特定的装备，而且还可以较长时间的对多个领域的设备进行温度的集中检测与监督，同时也可以对温度进行数据记录，从而有效的掌握温度的变化情况，更好的掌握机械的运行状况。（2）采煤机的专家系统。采煤机的故障一般来说比较隐蔽而且比较复杂，在传统的工作中，采用的诊断方式要想得出结论需要有一个漫长的过程，在短时间内很难得出结论，而且还经常出现一定的误差，出现错误的判断。采煤机专家系统建立和运行的基础在当前具有一定的先进性，其指的是获得了一定的专家的知识的系统，并且可以以此为基础来对故障进行分析诊断。采煤机的专家系统内的数据一般是由两个重要的部分组成，即经验知识部分和事实知识部分，其中的经验知识部分包括了大量的判别规则，主要偏向于理论化。而事实部分的知识则偏向于智能化，由特定领域的专家根据大家广泛认同的事实来进行诊断。（3）采煤机铁谱分析。首先需要建立一个强磁场和高梯度的环境，在此环境下引入油，在重力和磁场力的共同作用下，油流中大小不同的磨屑颗粒就会按照一定的顺序沉积下来，一般来说，上层是颗粒较大的，而下层是颗粒较小的磨屑；其次，将这些沉积下来的磨屑制作成透明的谱片，进而使用显微镜装置对此进行观察；再次，可以利用光密度计测仪测量并记录下来磨屑数量的相关数据，并且通过所得到的磨屑数量以及其形状的信息来具体的分析采煤机设备的具体磨损情况，以及其具体的磨损部位，采用该方法还可以将造成磨损的源头查找出来，从而对采煤机的机械设备进行诊断和及时的保护。

5 结束语

总而言之，采煤机作为采煤工作中的核心设备，故障的出现十分频繁，而一旦出现故障就会对煤矿工作带来诸多负面影响。而采煤机的内部构造复杂，集机械、电气以及液压为一体，体积也较大，故障出现之后常常会导致整个采煤工业的中断，给煤矿企业带来难以估量的经济损失。随着煤炭工业的不断发展，采煤机的功能也有了一定的补充，这就导致其结构更加复杂，同时，其对应的故障诊断和故障预测技术也应该有更好的发展和创新，充分的了解采煤机的内部结构和工作原理，尽量减少其在实际的运转过程中出现较大的故障，从而促进整个煤矿工业的和谐稳定发展，这也是促进我国经济发展的一个方面。通过文章对采煤机故障诊断和故障预测的分析，希望可以引起相关工作人员的重视。

参考文献

[1]赵体兵，董贺.采煤机故障诊断与故障预测研究[J].中国机械，2014 （11）：146.

[2]贺建设.采煤机故障诊断与故障预测研究[J].科技风，2014（18）：560-562.

故障诊断范文第4篇

1.网络故障诊断

网络故障诊断以网络原理、网络配置和网络运行的知识为基础。从故障现象出发，以网络诊断工具为手段获取诊断信息，确定网络故障点，查找问题的根源，排除故障，恢复网络正常运行。

网络故障通常有以下几种可能：物理层中物理设备相互连接失败或者硬件及线路本身的问题；数据链路层的网络设备的接口配置问题；网络层网络协议配置或操作错误；传输层的设备性能或通信拥塞问题；上三层网络应用程序错误。诊断网络故障的过程应该沿着OSI七层模型从物理层开始向上进行。首先检查物理层，然后检查数据链路层，以此类推，设法确定通信失败的故障点，直到系统通信正常为止。

2.局域网或广域网分析仪在内的多种工具

网络故障以某种症状表现出来，故障症状包括一般性的（象用户不能接入某个服务器）和较特殊的（如路由器不在路由表中）。对每一个症状使用特定的故障诊断工具和方法都能查找出一个或多个故障原因。

3.一般故障排除

一般故障排除模式如下：第一步，当分析网络故障时，要确定故障的具体现象，然后确定造成这种故障现象的原因的类型。第二步，广泛的从网络管理系统、协议分析跟踪、路由器诊断命令的输出报告或软件说明书中收集有用的信息。第三步，根据收集到的情况考虑可能的故障原因。第四步，根据最后的可能的故障原因建立一个诊断计划。第五步，执行诊断计划，认真做好每一步测试和观察，直到故障症状消失。第六步，每改变一个参数都要确认其结果。

二、网络故障分层诊断技术

1.物理层及其诊断

物理层的故障主要表现在设备的物理连接方式是否恰当；连接电缆是否正确；MODEM、CSU/DSU等设备的配置及操作是否正确。

2.数据链路层及其诊断

查找和排除数据链路层的故障，需要查看路由器的配置，检查连接端口的共享同一数据链路层的封装情况。每对接口要和与其通信的设备有相同的封装。通过查看路由器的配置检查其封装情况。

3.网络层及其诊断

排除网络层故障的基本方法是：沿着从源到目标的路径，查看路由器路由表，同时检查路由器接口的IP地址。如果路由没有在路由表中出现，应该通过检查来确定是否已经输入适当的静态路由、默认路由或者动态路由。然后手工配置一些丢失的路由，或者排除一些动态路由选择过程的故障，包括RIP或者IGRP路由协议出现的故障。

三、路由器接口故障排除

1.串口故障排除

串口出现连通性问题时，分析它的屏幕输出报告内容。串口报告可能组合有以下几种：1.串口运行、线路协议运行，这是完全的工作条件。该串口和线路协议已经初始化，并正在交换协议的存活信息。2.串口运行、线路协议关闭，这个显示说明路由器与提供载波检测信号的设备连接，表明载波信号出现在本地和远程之间，但没有正确交换连接两端的协议存活信息。可能的故障发生在路由器配置问题、调制解调器操作问题、租用线路干扰或远程路由器故障，数字式调制解调器的时钟问题，通过链路连接的两个串口不在同一子网上，都会出现这个报告。3.串口和线路协议都关闭，可能是电信部门的线路故障、电缆故障或者是调制解调器故障。4.串口管理性关闭和线路协议关闭，如果信息包丢失有规律性增加，表明通过该接口传输的通信量超过接口所能处理的通信量。解决的办法是增加线路容量。查找其他原因发生的信息包丢失，查看输出报告中的输入输出保持队列的状态。

2.以太接口故障排除

以太接口的典型故障问题是：带宽的过分利用；碰撞冲突次数频繁；使用不兼容的类型。可以查看该接口的吞吐量、碰冲突、信息包丢失、和类型的有关内容等。

1）通过查看接口的吞吐量可以检测网络的利用。如果网络广播信息包的百分比很高，网络性能开始下降。光纤网转换到以太网段的信息包可能会淹没以太口。互联网发生这种情况可以采用优化接口的措施，禁用快速转换，并且调整缓冲区和保持队列。

2）两个接口试图同时传输信息包到以太电缆上时，将发生碰。以太网要求冲突次数很少，不同的网络要求是不同的，一般情况发现冲突每秒有3、5次就应该查找冲突的原因了。碰冲突产生拥塞，碰冲突的原因通常是由于敷设的电缆过长、过分利用、或者“聋”节点。以太网络在物理设计和敷设电缆系统管理方面应有所考虑，超规范敷设电缆可能引起更多的冲突发生。

3）如果接口和线路协议报告运行状态，并且节点的物理连接都完好，可是不能通信。引起问题的原因也可能是两个节点使用了不兼容的类型。解决问题的办法是重新配置使用相同类型。如果要求使用不同类型的同一网络的两个设备互相通信，可以在路由器接口使用子接口，并为每个子接口指定不同的封装类型。

四、物理故障与逻辑故障

1.物理故障

物理故障指的是设备或线路损坏、插头松动、线路受到严重电磁干扰等情况。比如说，网络管理人员发现网络某条线路突然中断，首先用ping或fping检查线路在网管中心这边是否连通。

另一种情况，比如两个路由器Router直接连接，这时应该让一台路由器的出口连接另一台路由器的入口，而这台路由器的入口连接另一路由器的出口才行。当然，集线器Hub、交换机、多路复用器也必须连接正确，否则也会导致网络中断。

2.逻辑故障

逻辑故障中最常见的情况就是配置错误。配置错误可能是路由器端口参数设定有误，或路由器路由配置错误以至于路由循环或找不到远端地址，或者是路由掩码设置错误等。

逻辑故障的另一类就是一些重要进程或端口关闭，以及系统的负载过高。这时只需重新启动该端口，就可以恢复线路的连通了。还有一种常见情况是路由器的负载过高，表现为路由器CPU温度太高、CPU利用率太高，以及内存剩余太少等，如果因此影响网络服务质量。

故障诊断范文第5篇

关键词：汽车故障 诊断方法

1 汽车故障

汽车故障就是指汽车部分或完全不能工作的情况，或是汽车零件本身以及零件之间配合状态不正常。

1.1 汽车故障类型

从知识表示的方便性出发，汽车故障主要包括以下两种：①汽车异响故障，如发动机异响、传动系异响等。这类故障的特点是一个故障部位会有几个不确定的故障。这些不确定性主要涉及到两点：一是在故障现象个数上是不确定的，二是在故障现象是否明显上不确定的，这些不确定，使它的知识表示与其他类型不一样。②汽车功能故障，如果发生了这样的故障，通常会有某些功能上的丧失或不完善的情况，如发动机不能启动、汽车制动跑偏等。这类故障的特点是两、三个故障现象事实上发生在一个故障部位，实际上，汽车使用者或维修人员是不难查出这类故障的。

1.2 汽车常见故障

常见故障是指汽车在行驶的时候可以及时排除的故障或无法排除的局部故障，严重故障是指汽车在行驶的时候不能排除的完全故障，致命故障是指造成汽车重大损坏的故障。

①汽车性能异常。这种故障主要是指汽车的动力性和经济性不好，这样就会造成很低的汽车最高行驶速度，也不具备较好的加速性能，耗油量明显的增多，在汽车里坐着也不舒服，过大的振动和噪声影响汽车使用者和其他人，汽车操纵上不具备良好的稳定性，很容易跑偏等。②汽车使用工况异常。汽车在使用过程中可能会出现一些突发的异常状况，要对这些可能发生的异常状况做好及时的预防措施，例如，如果汽车在运行的过程中出现突然熄火的情况，冬季发动机熄火后无法再发动，运行过程中突然不能进行中转了，还有更严重的情况就是汽车爆胎和汽车自燃起火等。这类异常的症状表现的比较明显，造成这种故障的原因并不简单那，主要是忽略了汽车内部的一些故障，最后转变成了突发性的故障。③汽车异常响声。汽车在运行中的种种故障，一般情况下都会通过异常响声的形式引起驾驶员和乘坐者的注意，有经验的驾驶员或者是车上的乘客，都能够通过声音产生的部位、频率、音色等找到汽车故障，如果这种响声比较沉闷并且伴有较强烈的抖振，说明发生了较厉害的故障，需要及时停车、使发动机的转速变小，也可以直接关闭发动机去查看故障部位，分析故障原因，有时候我们虽然听到了异常的声音，能够判断的确有某些部位产生了故障，但是汽车仍然能够正常行驶，所以不能当即找出是哪里发生了故障，故障原因是什么，出现这种情况时，要将汽车驶回基地或者是附近的汽车维修部门，让专业的维修人员查找故障并进行维修。④汽车异味。汽车在运行过程中最要注意的就是是否有异味出现，人可以通过鼻子的嗅觉闻到异味的存在。如果出现了异味，首先确定这异味是不是来自汽车，汽车异味主要有制动器和离合器上的非金属摩擦材料发出的焦臭味，蓄电池电解液的特殊臭味，汽车电气系统和导线烧毁的焦糊味。还有就是漏机油的烧焦味以及异常的汽油味，这些方面都要倍加注意。⑤汽车过热。这主要是指汽车各部的温度都要比正常使用温度要高。发动机温度过高，最显著的表现就是散热器开锅，汽车过热只有通过进一步的检查才能找出产生故障的原因，如果是因为行使的时间太久了，通常情况下还能正常使用。如果是内部机构故障，就要尽快对其进行故障诊断，及时采取排除故障的措施。⑥排气烟色异常。我们可以通过发动机排气的烟色来判断发动机是不是在正常运行，如果没有正常运行，发生了怎样的故障。当其处于正常工作状态时，排气烟色也是正常的颜色，如果排气烟色异常，那么说明发动机出现了不正常工作的情况。如果发动机烧机油排气呈蓝色，那么这是在警示我们要对发动机进行维修；发动机燃烧不完全排气呈黑色，如果燃油中或汽缸中有水，发动机排气呈白色，此时就要严格检查燃油或发动机。⑦汽车渗漏。主要包括燃油渗漏、机油渗漏、制动液渗漏、油渗漏等，以及电气系统渗漏蓄电池液和电气系统漏电等。汽车渗漏非常容易导致汽车过热和损坏机构的情况出现。⑧汽车外观失常。有时候我们会发现虽然汽车停放在平坦的地面上，但是却发现外观出现某种程度的歪斜，表现为外观失常。这时就要求我们仔细检查汽车轮胎气压是不是正常、是否出现了车架和悬架损坏的情况等。

1.3 汽车故障产生的原因

汽车故障的发生，是因为汽车在使用过程中，由于汽车零件的失效，其失效的主要形式是磨损、腐蚀、断裂、变形和老化等，使汽车的某些技术指标(如汽车的动力性、经济性、可靠性和安全性等)下降到允许限度以下时，汽车技术状况也就逐渐地或突然地发生变化，此时，汽车不能正常使用，就会发生故障。故障直接影响到汽车的零部件或总成甚至整个汽车的使用寿命，同时还影响到汽车燃料、油的消耗、运输效益和效率高低以及行车安全等问题。

2 汽车故障诊断的概念