装甲车载ETX主板故障测试系统设计

为了解决装甲装备中车载ETX(嵌入式技术扩展)主板的维修问题,分析了装甲车载ETX主板的内部结构与接口关系,设计了一个对ETX主板进行故障测试的系统。利用板内BIOS自检的基本原理,设计了获取自检结果的硬件电路,并以此来检测ETX核心模块的好坏。通过设计仿真模块来检测主板上外围模块是否正常工作,根据辅助专家系统提供辅助维修建议。实践应用结果表明,该系统能直观、准确地指出故障位置,满足部队对ETX主板的维修需要。     

主板损坏自己修复

<正>随着主板的集成度越来越高,维修主板的难度就越来越高, 这时往往需要维修人员具有丰富的专业知识并借助专门的数字检测设备才能解决问题。“主板损坏就换主板”是一般电脑使用者解决主板故障的常用方法。现在,一块主板价格在600至1000元之间,如果出一点小问题就弃之不用,实在太可惜。其实,有些故障不需要专门检测设备,也不需要高深的计算机专业知识就可以修复。下面,我们把在维修工作中遇到的一些主板维修实例列举如下,供电脑爱好者参考。     

火控显示控制系统检测维修设备的设计

针对自行火炮火控显示控制系统结构复杂、技术含量高和检测维修难度大的特点,根据火控显示控制系统检测维修现状,采用虚拟仪器技术和故障专家诊断系统设计的高性能火控显示控制系统检测维修设备,具有很强的兼容性和扩展性。该设备简化了检测维修过程,成功解决了由于显示控制系统本身出现故障而影响维修人员快速维修的问题,及时恢复其战技性能,缩短了故障定位的时间,极大地提高了自行火炮维修保障能力。     

计算机常见故障检测与维护

笔者针对计算机出现故障的外在表现,从真假故障的判断出发,采用文献分析法、对比法,首先,从电源线、插座、开关和各外设连接线及数据线的检查,系统新特性和设置方面的问题,真假故障3个方面入手,分析了真假故障的判断;其次,从电源故障检测与维修、主板、内存的故障及维修、连接线方面的故障检测及维修、硬件的散热问题引起故障检测及维修4个方面入手,研究了硬件故障及检测,接着,介绍了软件故障及检测;然后,从观察检查法、拔插交换法、替换法、升降温法4个方面入手,探讨了常见硬件故障检测及维修方法;最后,总结了计算机常见故障检测与维护方法的应用为延长计算机的使用寿命带来的积极影响。希望通过本研究,为计算机使用者提供有效的参考。     

龙芯3号互联系统的设计与实现

龙芯3号的互联结构设计采用了一种基于二维Mesh的可伸缩分布式多核结构,可为芯片级、主板级和系统级的互联提供统一的拓扑结构和逻辑设计.龙芯3号的对外接口采用扩展的HyperTransport协议,既可以用于连接IO,又可以实现多芯片的互联.在龙芯3号的互联结构中还设置了软件路由配置机制,可以在板级直接构筑中等规模的CC-NUMA系统和更大规模的NCC-NUMA系统,提供高效的通信机制.介绍了基于龙芯3号的多处理器系统互联架构.采用了双层可伸缩互联结构:片内由二维Mesh连接多个结点.结点内由交叉开关连接多个处理器核和二级缓存模块.片间无需额外硬件支持即可通过支持缓存一致性的HyperTransport接口实现16核的多处理器系统.利用层次化目录技术,龙芯3号还可以支持更大规模的多处理器系统.龙芯3号的互联架构为搭建简洁、高效、灵活、高度可扩展的共享存储多处理器系统提供了有力支持.     

车载超短波电台维修检测系统的设计与实现

针对某新型车载超短波电台原理结构复杂、自检虚警率高、故障定位困难等问题,综合采用嵌入式技术、数据库软件、电路智能检测等技术,以车载超短波电台维修检测主机+模件测试夹具的架构构建硬件平台,研制开发车载超短波电台维修检测系统;该系统能够实现对车载超短波电台整机频率误差、输出功率、接收灵敏度等参数及电台内部模件性能指标的自动化测试,测试结果与标准特征值比对,实现电台整机技术状态评估和模件级故障定位,实现电台维修信息的实时存储与查询,从而解决陆军部队车载超短波电台维修检测手段不足、维修保障困难等实际问题。     

基于CPCI与LPC总线的主板BIT设计

为提高CPCI计算机设备的可靠性,准确地定位故障,减少设备的维修时间,在原计算机主板的基础上,提出了基于CPCI总线及LPC总线的故障检测卡。以故障检测和定位为目标,兼顾设备的扩展性和易用性,建立以CPLD为控制芯片,采用VHDL硬件描述语言,实现对计算机主板进行故障检测和定位的功能卡。详细介绍了BIT(built in test)卡的原理和软、硬件设计,并给出了仿真结果。仿真实验结果表明,整个设计安全可靠,移植性好,可为计算机的主板设计提供参考。     

新型装甲车载短波/超短波电台维修辅助系统的设计与实现

针对新型装甲车载短波/超短波电台电路原理与结构复杂、自检虚警率高、内部模块不易在线检测进行故障定位的实际问题,综合采用电路智能检测技术、数字信号处理技术、数据库软件技术,以平板电脑为核心构建硬件平台,开发嵌入式软件系统,研制便携式新型车载短波/超短波电台维修辅助系统。该系统可以依托电台内部固有的电气连接在电台不解体情况下对电台内部模块进行在线性能检测与故障定位,实现电台故障维修信息的实时存储与电台维修资料的查询,从而解决新型装甲车载短波/超短波电台维修手段不足、维修保障困难的实际问题。     

教学电脑几个典型主板开机故障的分析与维修

本文阐述了学校教学电脑几种常见主板故障的故障定位方法,对引起这些故障的原因进行了分析,并提出了相应的维修和处理的办法和排查建议。     

软件密集型装备软件故障诊断技术研究

针对当前软件密集型装备软件故障诊断方法的缺陷,提出了一种基于粗诊断与细诊断技术相结合的软件故障定位方法。对故障进行初步定位,找出软件故障可疑模块集,利用切片技术对故障模块集进行检测,将故障定位到程序语句集中,采用代码分析辅助诊断工具对可疑代码集进行排查、定位。软件密集型装备故障诊断原型系统的应用表明,该方法能有效地进行软件故障的定位。     

基于先锋光纤通道交换网的故障监测与诊断的研究与设计

基于先锋网的天气预报系统对先锋网的可靠性和可管理性提出了要求。分析了先锋网的原理后,我们设计了先锋网故障监测与诊断子系统,并在分析了SNMP下目前故障诊断方法的基础上,提出了主动式的根据各硬件设备的关系收集信息来确定故障源的诊断算法;系统采用以太网与光纤网双型网络,能依据设备之间的关系,经过主动的测试、推断和排除来确定故障的位置,具有很高的智能性,特别是当光纤通路出现故障时,系统还能利用第二条通路进行详细的诊断;系统采用的诊断算法能够根据各部分间的关系对可能出现故障的部分进行主动测试,收集需要的测试信息,从而确定故障源。     

计算机主板故障及其维修方法探讨

作为电脑配件连接的关键部件,主板对于保证计算机工作的稳定性和安全性具有重要作用.本文首先介绍了计算机主板故障分类,然后具体阐述了计算机主板故障维修方法,最后对几种典型故障维修进行实例分析,以期为相关技术与维修人员提供参考.     

Predictive maintenance decision-making for variable faults with non-equivalent costs of fault severities

Predictive Maintenance is crucial for production systems as it helps maintaining the reliability and availability of components/equipment as well as preventing unexpected shutdowns during production. Traditional maintenance strategies mostly focus on the predictive diagnosis of fault types and identical maintenance decisions would be delivered for the equipment with the same fault type. It often results in “over-maintenance” as the variable fault severities may require non-equivalent costs of maintenance resources. To tackle this problem, this paper aims at developing a fault prediction model firstly predicting fault severity and fault type simultaneously and subsequently providing distinguished maintenance strategy for variable faults accordingly, through which the abnormal faults of equipment can be effectively prevented, and machines can be efficiently and economically maintained based on the model suggested decisions. The main works in this study are 1) The fault features based on monitored vibration signals are extracted from multi-domains, and most significant features are selected by L1-Support Vector Machine (L1-SVM) together with variance filtering method; 2) A parallel fault prediction model based on Back propagation Neural Network and Long Short Term Memory Neural Network (BP-LSTM) is proposed, which is used to predict the fault type and fault degree simultaneously; 3) A Deep Q-Network (DQN)-based maintenance decision-making model is established for different fault types with various fault severities.     

Fault diagnosis for wind turbines based on LSTM and feature optimization strategies

High penetration of renewable energy is the development trend of the future power system. As one of the clean energy sources, wind power generation has an increasing share in the energy market. However, due to the harsh working environment, the high fault rate and poor accessibility of the wind farms, resulting in the difficult maintenance process and high cost. This article proposes a fault diagnosis (FD) method based on long short-term memory (LSTM) and feature optimization strategies for wind turbines (WTs), thus reducing the operation and maintenance costs of WTs. First, Pearson correlation coefficient analysis is performed on the collected data features to remove redundant features, and wavelet transform is adopted to remove the redundant data, so as to optimize the fault features and fault data. Then the selected features samples are used to train LSTM-based FD model. Finally, the actual production data is adopted to verify the proposed method. The proposed method can effectively locate the faults, and provide data support for wind farms, thus improving the reliability, safety, and economic benefits of wind farms.     

基于改进Apriori算法的地面空调间歇故障预测

针对机坪地面空调间歇故障引起的使用效能低、维修滞后等问题,提出了二次关联累加数组（AS）-Apriori与聚类K-means相结合的间歇故障预测方法,并基于此实现了延误维修预测。其中：AS-Apriori算法解决了Apriori频繁扫描事务库的低效问题,通过实时构造间歇故障数组并对其对应项累加求和;延误维修预测是为了估计出永久故障临界区以安排合理维修,可采用正态分布求出不同间歇故障变量的维修波及延误概率并进行依次累加而实现。验证表明,AS-Apriori提高了运行效率,且二次关联规则支持度提升了20.656个百分点,能更准确预测间歇故障,同时参照数据分析,预测的维修波及延误累加概率呈线性分布,即可预测性高的间歇故障更便于预先维护管理,减少永久故障的形成。     

基于PHM的自动气象站健康评价与故障预判方法研究

针对自动气象站建设和应用规模大、运行监控手段单一、维护保障成本较高的现状，首次将PHM技术理念应用于自动气象站的运维管理之中；采用层次分析法通过构造判断矩阵、专家打分、确定权重从而以“健康值”的形式对自动气象站综合健康状态进行评价；通过对状态信息与历史极值、故障信息进行判断，提出了一种对自动气象站供电和通信故障“两级告警”的预判方法；通过开发软件系统实现了健康评价和故障预判方法的应用，能够较为合理地量化自动气象站健康状态、对疑似故障发出及时告警；该方法丰富了自动气象站运行监控方法，减少了故障的排除诊断与修复时间，同时也为PHM技术在气象探测设备中的应用提供了思路。     

电脑主板故障诊断方法与技巧

根据实际维修工作经验,总结电脑主板的故障分布情况,阐述主要故障的维修方法和技巧。     

基于建康管理技术的机载计算机智能故障诊断方法

为了满足飞机机载电子设备以状态监控为基础的视情维修保障策略,提升设备可维护性,提出了一种基于在线检测、故障预测、辅助决策的健康监控管理故障诊断方法,支持对机载电子设备的健康状态进行预测和评估。通过划分机载电子设备子功能的敏感威胁区域,对这些区域设计专门的威胁预警监控电路,进行功能危害监控,建立推理监控模型对监控电路故障进行预警监控,结合辅助决策的方式对预警到的故障进行定位,实现对电子设备的智能故障诊断。通过FMEA的分析与故障注入测试验证,该预警电路、推理模型和辅助决策能有效的预测故障及定位,具有较高的故障预测覆盖率,可提高机载计算机的维修性、降低维修时间,在电子设备视情维修策略上具备工程应用价值。     

基于贝叶斯网络的风力发电机故障诊断方法

贝叶斯网络是概率统计学的重要分支,具有强大的不确定性问题处理能力,适用于复杂系统的故障诊断。风力发电机系统维护成本较高,为减少维修成本,需要进行准确的故障定位;文章对基于贝叶斯网络的故障诊断方法进行了研究,介绍了贝叶斯网络故障诊断模型的建立过程,并着重介绍了诊断算法推导和计算过程;利用历史故障统计数据建立了风力发电机系统贝叶斯网络Matlab模型,主要包括网络结构有向无环图和条件概率分布参数等内容;最后,模拟了两种故障,分别采用贝叶斯网络方法和相关性矩阵方法进行故障诊断,通过对两种方法诊断结果的比较,前者具有更好的故障分辨率,可有力支持复杂系统的维护保障、降低维修成本。     

飞机发动机导线连接关系数据库的设计与开发

针对飞机发动机导线故障维修过程中查找导线资料既费时又费力的现状,基于Visual Basic.NET建立了飞机发动机导线连接关系数据库.该数据库简单实用,从而极大地提高了机务人员的排故工作效率,缩短了故障诊断及维修时间,提高了飞机维修的质量,给专业飞机导线故障维修人员提供了有力的支持.