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汽車維修技能全程圖解

為了解決abs故障排除的問題，作者周曉飛 這樣論述：

～完全圖解汽車維修技能～ 熟悉汽車基本架構→了解汽修常識→符合新時期汽修工作需要與資訊 帶你先入門，後入行！   　　《汽車維修技能全程圖解》以圖解的方式系統地介紹六大章節： 　　．第一部分主要介紹汽車組成與維修基礎； 　　．第二部分描述汽車不同引擎系統與維修； 　　．第三部分介紹汽車離合器與變速箱的原理與維修； 　　．第四部分介紹汽車自動變速箱結構、原理與維修； 　　．第五部分介紹車身電器系統、原理與維修； 　　．第六部分介紹懸吊、轉向、煞車等底盤系統。 　　 　　本書將基本理論與維修實際應用相結合。 　　以實際維修應用為宗旨， 　　以短期提升實際技能為突出目標， 　　適於汽車維修人員閱

讀， 　　同時也可以作為相關企業的培訓用書和專業院校師生的參考用書。   本書特色   　　◎圖片搭配詳盡圖解，全面分析汽車組成及維修原理。 　　◎按照汽車結構與維修特點分6篇章編寫，表格清晰分析原理差異 　　◎由大安高工資深教師黃國淵審校，可供專業培訓使用，同時利於一般汽車愛好者自學。　　

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人工智能技術在船舶柴油機故障診斷的應用

為了解決abs故障排除的問題，作者鍾昀恩 這樣論述：

本研究針對船舶柴油機系統在運轉時，可能發生的常見故障進行研究，通過對其故障特點、故障模式部位、常見故障等方面的統一分析，歸納出發生該故障的異常現象並分析故障原因，為系統故障診斷與故障排除。本研究藉由某船提供之2800 TEU 貨櫃船 (Container Vessel) 實際運轉的方式進行各種故障分析包含燃油系統、空氣系統、滑油系統、冷卻水系統、排氣系統。首先利用故障樹分析(Fault Tree Analysis,FTA)方法結合專家知識與常見故障類型進行預處理，對其做故障樹分析，統整後繪製出樹狀圖，找出底事件即是故障原因，並將其設定標籤，作為故障的特徵參數，彙整成系統故障的數據集，再由K-

means演算法進行集群分析，找出相關的特徵或模式，第一種方法使用倒傳遞類神經網路(Back Propagation Neural Network)對故障特徵參數進行訓練和識別診斷，另一種方法使用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)對資料進行降維和特徵提取，不僅降低了計算量同時也提高了分類器的診斷精度。接著使用支持向量機(Support Vector Machine,SVM)訓練模型去進行分類與故障診斷，能夠有效提高診斷的準確率，具有很好的理論和實用價值。最後透過徑向基函數(Radial Basis Function,RBF)進行參數優化產生懲罰因子(

C)與核參數(gamma,σ)，實驗結果顯示確實提高支持向量機的準確率。

新型汽車底盤維修簡明教學圖解

為了解決abs故障排除的問題，作者李偉 這樣論述：

本書詳細講解新型汽車底盤構造，所選圖片以透視圖、剖視圖及原理示意圖等為主，可以讓讀者清晰地看到汽車底盤的內部構造，瞭解汽車底盤各個部件運作的原理。本書從實際出發，將發動機相關的新技術重新進行整合，具有較強的針對性和實操性。書中包含上百幅汽車電器精美圖片及維修圖片，提升維修技能，突出新技術和新方法。本書語言通俗、層次分明、條理清晰、圖表結合、簡單實用、易學易懂，並做到理論與實踐相結合，非常適合廣大汽車愛好者及汽車相關行業人員和學員使用。 李偉 2002年到2005長春光大汽車維修有限公司從事事故車維修；2005年至今在吉林交通職業技術學院從事、發動機、電器、自動變速器、底盤

、電噴、新能源等課程教學。 第1章 離合器 （1） 001 膜片式離合器結構 （1） 002 液壓助力式離合器操縱機構 （1） 003 離合器主缸結構 （1） 004 離合器分泵結構 （2） 005 新型CSC離合器結構 （2） 006 自調式離合器結構 （4） 007 自調式SAC離合器工作原理 （4） 008 雙片離合器結構 （7） 009 氣壓助力式操縱機構 （8） 010 離合器排氣 （9） 011 離合器自由行程調整 （10） 012 氣壓助力式離合器故障排除 （11） 013 離合器盤總成的減振部件故障 （13） 014 拆卸和安裝離合器壓盤（Sachs公司）

（15） 015 離合器拆裝 （17） 016 同軸分泵和適配器拆卸及檢修 （18） 017 離合器主泵拆卸 （19） 018 離合器壓盤、從動盤和同軸分泵檢修 （20） 第2章 手動變速器 （22） 019 手動變速器變速原理 （22） 020 二軸式5擋變速器結構及主要部件 （23） 021 二軸式變速器動力分析 （26） 022 二軸式變速器裝配 （28） 023 6擋手動變速結構 （36） 024 大眾奧迪6擋手動變速器動力分析 （38） 025 變速器的同步機構 （40） 026 手動變速器換擋撥叉機構 （41） 027 換擋拉索調整 （44） 028 三軸式變速器結構及主要部件

（44） 029 三軸式變速器動力分析 （47） 030 三軸式變速器拆裝 （51） 031 變速器常見故障判斷 （68） 第3章 萬向傳動裝置 （71） 032 等速萬向節結構 （71） 033 三銷式萬向節結構 （72） 034 十字軸式剛性萬向節結構 （72） 035 傳動軸結構 （73） 036 拆卸和安裝等速萬向傳動軸 （73） 037 拆卸和安裝三銷式萬向節 （75） 038 分解和組裝等速萬向節 （78） 039 檢查外等速萬向節 （80） 040 拆卸十字軸式萬向傳動裝置 （81） 041 萬向傳動裝置故障檢修 （83） 第4章 驅動橋 （87） 042 驅動橋的結構 （8

7） 043 雙聯驅動橋的結構 （88） 044 差速器的結構 （89） 045 半軸、橋殼的結構 （91） 046 電子分動器 （92） 047 主減速器與差速器拆裝調整 （95） 048 驅動橋的常見故障診斷 （102） 第5章 車橋 （105） 049 轉向橋的結構 （105） 050 轉向驅動橋的結構 （106） 051 車輪定位參數 （107） 052 車輪定位調整 （108） 053 貨車前束的檢查與調整 （123） 054 車橋常見故障診斷與排除 （123） 第6章 車輪與輪胎 （129） 055 車輪總成的結構 （129） 056 車輪的結構形式 （129） 057 輪胎結

構 （130） 058 輪胎規格 （131） 059 車輪的拆裝 （132） 060 輪胎的檢修 （133） 061 輪胎的拆裝 （135） 062 車輪動平衡檢測 （138） 第7章 懸架 （144） 063 懸架基本組成 （144） 064 多連杆懸架結構 （144） 065 減振器的結構 （147） 066 彈性元件的結構 （147） 067 後減振器拆裝 （149） 068 減振器分解 （151） 069 拆卸和安裝前減振支柱 （153） 070 雙管自調式減振器 （154） 071 磁流變液減振器結構 （162） 072 奧迪轎車四級空氣懸架結構 （163） 073 奧迪轎車四級空

氣懸架工作原理 （166） 074 奧迪轎車四級空氣懸架壓縮機安裝位置、結構及工作原理 （168） 075 奧迪轎車空氣懸架充氣與放氣 （170） 076 奧迪A8轎車空氣懸架特殊維修模式設定方法 （171） 077 奧迪A8轎車自我調整空氣懸架系統初始化 （171） 078 奧迪A6L、A8L、輝騰、途銳轎車空氣懸架匹配 （171） 079 瑞麒G6 CDC減振器工作原理 （172） 080 懸架系統常見故障與診斷 （173） 第8章 轉向系統 （177） 081 奧迪滾珠絲杠電動助力轉向系統的結構及原理 （177） 082 電動助力轉向系統的基本組成 （179） 083 大眾電動助力轉向

系統主要部件 （179） 084 大眾汽車電動助力轉向系統工作過程 （183） 085 寶馬汽車後輪轉向系統的結構 （186） 086 拆卸和安裝四輻方向盤 （187） 087 拆卸和安裝轉向柱 （188） 088 拆卸和安裝轉向中間軸 （190） 089 拆卸和安裝轉向器 （192） 090 拆卸和安裝轉向節主銷 （194） 091 檢查主銷 （194） 092 上海大眾轎車行駛跑偏 （195） 093 新帕薩特轎車儀錶盤上的黃色轉向故障燈報警 （197） 094 大眾轎車轉向角設置 （200） 095 大眾轎車動力轉向匹配設置 （201） 096 邁騰B7L轎車轉動方向盤時有“嗡嗡嗡”的異

響 （203） 第9章 制動系統 （205） 097 ABS防抱死制動系統的基本組成 （205） 098 氣動ABS的組成 （206） 099 氣動ABS氣壓調節器（壓力控制閥）工作過程 （206） 100 排氣制動系統組成 （209） 101 排氣制動系統電路圖分析及常見故障 （210） 102 電渦流緩速器結構 （211） 103 緩速器的工作原理 （212） 104 電渦流緩速器電路控制 （213） 105 EPB系統組成及系統部件 （214） 106 大眾汽車EPB電子駐車工作原理 （215） 107 制動摩擦襯塊磨損識別和間隙校正 （217） 108 邁騰汽車EPB電子控制系統電路

分析 （218） 109 邁騰轎車電子駐車基本設定的操作 （222） 110 邁騰電子機械式駐車制動器控制單元J540喚醒導線故障的檢修 （223） 111 邁騰轎車EPB故障燈閃爍但無故障碼 （225） 112 陶瓷制動器結構 （227） 113 拆卸和安裝前制動鉗 （228） 114 拆卸和安裝制動盤 （230） 115 拆卸和安裝後制動摩擦片 （230） 116 制動盤和制動摩擦片的檢查 （232） 117 寶馬轎車左、右前制動鉗（制動鉗已拆下）檢修 （234） 118 輪速感測器輸出電壓的檢查 （234） 119 東風天錦和天龍的制動器制動間隙自動調整 （235） 120 奇瑞瑞虎AB

S低速誤動作故障 （235） 121 制動系統的排氣 （237） 122 制動器總成拆裝 （238） 123 制動液換 （240）

應用深度學習於風力發電機早期故障預警機制

為了解決abs故障排除的問題，作者王皓威 這樣論述：

隨著氣候變遷，各國政府致力於減少碳排放，以降低對環境所造成的衝擊，再生能源相對於煤炭、石油、天然氣等短時間內無法再生的能源型態，可循環再生且具有永續的特性，成為世界各國極力發展的項目，因此，如何有效提升再生能源發電效率，成為至關重要的因素。本研究聚焦於風力發電機預測性維修，使用T公司位於台灣彰濱工業區共三十一支風力發電機組，2015年至2019年共五年的運轉資料，透過資料分析處理，運用本研究提出之方法，建立風機的早期故障預警機制。風機由許多零組件所構成，例如：齒輪箱、發電機、葉片等，其內部結構相當複雜，且通常在環境不佳的條件下運行，像是污染物質與潮濕氣候，皆不利於風機的運作，依照過往的預防性

維修與校正性維修的模式，效果是有限的，有鑑於此，本研究運用深度學習方法，以資料驅動(Data-driven)角度切入進行分析研究，在複雜的風機運作資料中，找出與風機故障具有高度關聯之零組件，提前發現故障前的預兆，並且進一步建立風機的早期故障預測模型，預知風機的健康狀況，協助維護人員進行決策，降低維運成本，增加風機穩定度，提升發電效率。具體言之，本研究先行使用隨機森林方法，利用其可解釋性的特性，輸出其特徵重要度，找出與故障高相關之特徵，排除與故障關聯度較低的特徵，進行資料降維，以利提升建立模型的效率，再使用深度學習長短期神經網路(LSTM)方法，進行時間序列資料記憶，組織故障發生前的歷史資訊，進

行風機未來健康狀態的預測，並且運用動態權重損失函數，針對資料類別不平衡的情形加以處理，增加風機故障預測模型之效能。最後，根據實驗結果，本研究建立之故障預測模型，提前一至六小時的平均預測準確度為99%、精確度為70%，而召回率達到77%之水平，說明本研究提出之風機故障預測具有良好的成效以及具有可用性，能夠在風機實際發生故障前進行預測，增加故障反應的時間，可以有效提升風機整體健康度，改善發電效率，建立風機早期故障預警機制，實踐風機之預測性維修。