汽车故障诊断中的数据流分析技术

现代汽车技术日新月异,故障检测与诊断技术也不断推陈出新,维修技术人员只有掌握现代汽车数据流故障诊断技术,才能高效低成本地排除各种日益复杂多变的汽车故障。文章通过对汽车故障诊断与数据流分析技术进行论述,探索现代汽车维修理论及方法。     

数据流技术在汽车维修中的应用

汽车维修过程中,仅仅依靠读故障码就确定故障点,已经有严重的局限性,惟有熟悉系统工作原理,善用数据流分析,方能准确找到故障根源。通过多年的工作经验,并参考大量国内外有关汽车维修技术资料,探讨了数据流技术在汽车维修中应用与发展。     

基于故障码和数据流的汽车故障诊断技术

故障码和数据流是现代汽车故障诊断与排除的重要依据,有效利用故障码和数据流信息分析问题就显得至关重要,本文通过案例分析说明,探讨故障码和数据流在汽车故障诊断技术中的运用。     

迈腾发动机爆震燃烧故障解析

一辆一汽大众迈腾汽车,车辆有异响,特别是在原地加速时声音很大,并且伴有行车无力的症状。经过对机械部分检测,没有问题,再通过诊断仪检测,对数据流进行分析,在发生故障时,爆震延迟角数据流不正常。因此判断问题出现在汽油油品的问题。     

基于数据流异常挖掘的入侵检测系统设计

通过对入侵检测和数据流异常挖掘技术的研究,把数据流异常挖掘应用到入侵检测,成为目前入侵检测新的有效方法和研究热点.对基于数据流异常挖掘的入侵检测系统模型进行了设计,并对数据流异常挖掘算法进行了设计和实现,通过实验分析,取得了较好的效果.     

报废回收汽车零部件再利用的无损检测技术

报废回收汽车合格零部件的再利用是废旧汽车回收拆解产业发展的必然趋势,也是发展资源节约型社会的切实要求,其前提是具备先进的检测技术以确保再利用零部件的质量.无损检测技术已经成为产品质量控制的重要手段.文中以报废回收汽车零部件再利用的无损检测技术为切入点,梳理了射线检测、超声检测、磁粉检测、电磁涡流检测和渗透检测这5种常用的无损检测方式以及几种无损检测新技术的应用范围和特点,指出发展更加自动化和智能化的传统检测方法、设计更加合理的检测评价体系、交叉使用多种检测手段、发展检测新技术是汽车零部件无损检测技术的发展趋势.文中结论为报废回收汽车零部件再利用无损检测技术的深入研究提供了可资借鉴的方向.     

数据流在汽车维修中的应用

随着电子技术在汽车上的广泛应用,汽车中的电子设备越来越多,维修工作变得更专业化、更复杂化.但目前大多数汽车维修人员仍然依赖于查阅故障代码来解决问题,其结果是维修效率不高,重复性劳动增加.那么,熟悉系统工作原理,善用数据流和示波嚣进行分析,是现代汽车维修人员应具备的基本素质.能够读懂数据流,并进行一系列的分析将会给实际工作带来很多帮助.本文通过对动态数据流和维修工作中应用案例的介绍,希望能够有一定的借鉴和启发.     

浅谈汽车检测技术发展

汽车技术发源于国外.汽车检测技术的发展也是从国外开始的。随着现代电子技术、计算机技术的出现和进步.促使汽车检测技术得到了飞速发展。目前.人们已经能够利用各种先进的仪器设备对汽车性能进行检测,达到安全、迅速、准确地诊断故障、评价性能、确定维修方案等目的。为此,本文首先讨论了汽车检测技术规范化,接着分析了汽车检测诊断技术向人工智能专家系统发展﹑检测设备标准化﹑光电技术和计算机处理技术的运用﹑适应新标准法规,开发新的汽车检测设备,最后研究了车辆轮胎测试技术。因此本文具有深刻的理论意义和广泛的实际应用。     

数据流挖掘研究

数据流挖掘技术是数据挖掘领域的新研究方向之一。本文介绍了数据流基本特点以及数据流模型的基础上,对流行的数据流处理技术和现有数据流挖掘算法进行了总结,并进一步提出了数据流挖掘技术的研究方向和前景。     

高维数据流的聚类离群点检测算法研究

针对基于聚类的离群点检测算法在处理高维数据流时效率和精确度低的问题,提出一种高维数据流的聚类离群点检测（CODHD-Stream）算法。该算法首先采用滑动窗口技术对数据流划分,然后通过属性约简算法对高维数据集降维;其次运用基于距离的信息熵过滤机制的 K-means 聚类算法将数据集划分成微聚类,并检测微聚类的离群点。通过实验结果分析表明:该算法可以有效提高高维数据流中离群点检测的效率和准确度。     

汽车电控发动机故障的诊断与排除

本文针对汽车电控发动机的故障进行了研究和分析,并给出了相关故障诊断与排除的方法,对电控发动机故障诊断中利用故障诊断仪读取数据流技术进行了重点分析。     

基于数据流分析的电控发动机故障诊断应用研究

在电控发动机故障诊断过程中,汽车故障诊断仪除了具有"读取故障码"和"清除故障码"的功能外,还具有对电控系统各种传感器和执行器进行动态数据读取功能(数据流分析)。本文对电控发动机数据流产生的机理和特性、数据流分析的方法和显示方式进行了阐述,结合实例分析了静态数据流和动态数据流分析在电控发动机故障诊断中的应用。     

基于数据流挖掘技术的入侵检测模型与算法

针对目前基于数据流关联规则挖掘技术的入侵检测系统响应速度不够快和检测精度不够高的问题,提出一个基于数据流最大频繁模式的入侵检测系统模型MMFIID-DS;设计各种剪枝策略,挖掘经过训练学习后的正常数据集、异常数据集和当前检测数据流的最大频繁项集,建立系统的正常行为模式、异常行为模式和用户行为模式,达到极大缩小搜索空间的目的,提高系统的响应速度;结合误用检测和异常检测2种入侵检测方法进行实时在线检测入侵,提高系统的检测精度。理论与实验结果表明:MMFIID-DS入侵检测系统具有较好的性能。     

基于统计的自适应窗数据流离群点检测算法

使用滑动窗口的统计方法进行数据流离群点检测,是一种有效的在低纬度下进行离群点查找的方法,但是该法无法处理数据密度不均匀的数据流.据此提出一种自适应的基于统计的数据流动态检测算法.首先利用局部数据欧式空间中距离的数学期望和方差找到一个合适的k阶邻域,然后对这个k阶邻域内数据点的欧式距离和进行基于统计的离群点检测,实现自动适应数据流中稀疏段和稠密段的密度变化.理论和实验结果均表明,该算法可以有效地解决数据流离群点检测问题.     

数据流挖掘算法在网络安全中的应用研究

入侵检测技术是网络安全中的核心技术,把数据流中频繁项集的挖掘应用于入侵检测系统中正常和异常数据分析已是当前网络安全中的一个重要发展方向.流入网络流中的数据高速并且无限到达,所以利用传统多遍扫描数据库的挖掘技术来构建入侵检测模型已受到局限.针对频繁模式多维的特点,提出了一种新型数据结构SW.Tree,并给出了一种高效的挖掘网络访问数据流的挖掘算法,把这种算法应用于网络入侵检测模型中频繁模式的挖掘,取得了较好的成效.     

基于数据流频繁模式挖掘的入侵检测模型

计算机网络入侵通常具有高频度特性,因此,识别是否正常访问,对数据流中重复元素的挖掘,给出频度指标,是一种重要的依据.提出一种基于数据流频繁模式的改进型AFP算法,该算法采用滑动窗口树技术,单遍扫描数据流及时捕获网络上的最新模式信息,并将该算法应用在入侵检测模型中正常数据和异常数据的在线挖掘.解决了有限存储和无限数据流的矛盾.实验结果表明,该模型有较高的报警率和较低的误报率.     

一种数据流异常并行挖掘算法

研究了一种面向入侵检测的数据流异常并行挖掘算法,通过对数据流的信息统计和比较,可以得到数据流的异常信息,结合入侵检测特征库,可以判断是否是入侵信息。     

一种抗噪的概念漂移数据流分类方法

隐含概念漂移的数据流分类问题是数据挖掘领域研究的热点之一,而实际数据中的噪音会直接影响概念漂移检测及分类质量,因此具有良好抗噪性能的数据流分类方法具有重要的研究和应用价值.随机决策树的集成模型是一种有效的数据流分类模型,为此本文基于随机决策树,引入Hoeffding Bounds不等式来检测和区分概念漂移和噪音,根据检测结果动态调整滑动窗口的大小和漂移检测周期,并提出一种增量式的集成分类方法ICDC,实验结果表明,本文算法在含噪音数据流上处理概念漂移是有效的.     

浅谈如何利用数据流功能诊断电控发动机故障

使用故障诊断仪对发动机单元进行诊断时,并根据发动机电控单元的故障代码进行维修,这样的方法在大部分的情况下是可行的,但是单靠这样很容易造成判断失误,所以最可行的办法是用诊断仪对数据流进行检测,根据静态和动态数据流来分析发动机的故障。本文首先介绍了数据流检测的要求,然后主要谈了怎样利用静态和动态数据流分析电控发动机故障。     

基于近似等深柱状图的数据流并行聚集算法

针对数据流并行聚集问题,提出了一种不同于关系数据和时间序列数据处理的并行聚集方法.为解决已经划分出的数据流元组无法再现的特点,提出能够感知数据流变化的采样算法对数据流采样.利用近似等深柱状图技术描述采样数据的分布特征,平均分配数据流量.使用时间聚集森林结构计算时间窗聚集.通过验证采样个数对并行聚集的影响,数据分布对近似划分向量算法性能的影响,测试数据流量与并行聚集加速比的关系,证明本算法能够高效地计算数据流聚集查询.