故障现象：2004款北京欧蓝德吉普车，搭载4C64发动机。发动机加速无力，且燃油耗油量大。 　　故障诊断与排除：根据上述故障现象，初步判断发动机某个汽缸没有工作，做断缸试验，发现1缸和4缸不工作，点火线圈1没有工作。 　　该车发动机点火系统电路图如图所示，该款发动机共有两个点火线圈，1缸和4缸共用点火线圈1，2缸和3缸共用点火线圈2，因为该车的l缸和4缸同时不工作，所以应该是点火线圈1没有工作。断开点火开关，拔下两个点火线圈上的多孔插头，然后打开点火开关，用试灯进行电路的测试（在检查电源供电电路时，应尽量使用试灯来检测）。用试灯测试点火线圈1的多孔插头中的第1脚白色线，试灯不亮。再测试点火

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汽车作为现代生活必不可少的交通工作，是衡量人们生活质量的重要参数，同时 汽车运转的情况，与交通安全、甚至与生命息息相关。发动机作为汽车运行的“心脏”, 是汽车运转的核心部件，同时也是汽车故障原因的主要来源，基于某合资品牌的某款 车为例，在质量方面无论在短占用期还是全三包周期，维修和索赔数据在行业中处于 上游水平，但是每年与发动机相关的三包花费需要一千多万人民币，三包花费占整车 三包花费的70%，发动机维修比例占整车维修比例的60%，并且专业汽车质量调研机构 数据显示，有20%的客户对发动机的燃油经济性、噪音和抖动、维护成本较高产生了抱 怨。现阶段，汽车企业的竞争是产品和服务的竞争，汽车故障诊断水平直接影响汽车 企业的质量及服务水平，与企业发展、形象紧密相连。随着科技的进步，人工智能， 云计算、大数据、移动网络等技术的兴起，为汽车发动机故障诊断带来新的发展思路， 智能化的故障诊断将提高诊断的准确性、可靠性、及时性。因此，针对汽车发动机建 立一个智能化的故障诊断模型对车辆安全，汽车企业的发展均有重要意义。 本文致力于研究基于人工智能的汽油发动机故障诊断模型。针对单一智能诊断方 法的局限性，

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      在飞机发动机的故障监测及诊断中，轴心轨迹是时域分析的重要内容之一，它可以直观地反映转子瞬时运动状态。但对于振动数据是振动加速度值而非位移数据的情况，由测得振动加速度数据求轴心轨迹，就要先对其进行两次积分得到位移数据。基于最小二乘法的积分波形修正算法，提出对振动加速度数据进行动态递推拟合去除趋势项，得到转子轴心轨迹，这为状态监测及诊断提供了依据。

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汽车动力模型，包括：整车模型，发动机模型，ECU模型，变速器模型等。(Basic example : Gasoline vehicle)