Austin Metro 于 1980 年 10 月首次推出,最初仅在英国市场销售,随后于 1981 年初出口到欧洲市场。配备 998 cc 和 1275 cc 发动机,提供低压缩和经济型版本。车身采用计算机设计,由计算机控制的机器人组装和焊接。“A-Plus”发动机和变速箱组件与 Mini 系列的类似,尽管它有很大改进,以耐用性和经济性为首要考虑因素。驱动通过前轮进行,发动机/变速箱单元横向安装在汽车前部。最重要的设计特点是螺栓固定前翼、自清洁分电器接触点、完全封闭的曲轴箱通风系统、前置铝制散热器、双回路制动系统和 Hydragas 悬架。仪表盘很全面,包括安全带警告灯、刹车片磨损警告灯和手刹警告灯。后来,该系列又增加了豪华版 Vanden Plas、运动版 MG 和 MG Turbo 以及 1.0 和 1.3 Vans。从 1985 年开始,该系列包括 5 门和 3 门版本。
一些警告灯是按压测试灯。通过将灯泡推入以检查辅助测试电路来测试灯泡。图 17-1 所示的电路包括一个测试继电器。当继电器触点处于所示位置时,电流从开关流向灯有两种可能的路径。这是一个额外的安全功能。通电测试继电器完成串联电路并检查所有接线和灯泡。图 17-1 所示的电路还包括一个调光继电器。通过通电调光继电器,电路被改变为包含与灯串联的电阻器。在某些安装中,多个电路通过调光继电器连接,并且所有警告灯可能同时变暗。热电偶系统热电偶火灾警告系统的工作原理与热开关系统完全不同。热电偶取决于温度上升的速率,当发动机缓慢过热或发生短路时不会发出警告。该系统由继电器盒、警告灯和热电偶组成。这些装置的接线系统可分为以下电路:
然而,大约 20 秒后,湍流从中度增加到严重。在“导航模式”下以 0.78 马赫 (M0.78) 的速度选择开启的自动驾驶仪 (AP) 断开连接,飞机迅速爬升至指定高度以上。随后,强烈的冰雹开始影响飞机。两名机组人员都注意到,自动驾驶仪断开连接时主警告灯亮起,但由于冰雹的噪音,两名飞行员都没有听到相关的音频警告。FO 手动驾驶飞机,选择发动机点火开启,将速度设置为 M.076 以应对湍流,并打开驾驶舱顶灯。机长将导航显示器 (ND) 上的距离选择器改为 40 海里,以检查交通防撞系统 (TCAS) 上的冲突交通,监控主飞行显示器 (PFD) 上的飞机速度,监控副驾驶的侧杆输入并取消主警告灯。在整个过程中,PF 试图重新获得 FL340 并保持航迹。然而,飞机偏离了其指定巡航高度 1,300 英尺以上至 300 英尺以下,滚转至不超过 18° 的倾斜角。垂直速度指示器 (VSI) 上的指示证实,至少有一次爬升或下降率超过每分钟 5,900 英尺。
然而,大约 20 秒后,湍流从中度增加到严重。在“导航模式”下以 0.78 马赫 (M0.78) 的速度选择开启的自动驾驶仪 (AP) 断开连接,飞机迅速爬升至指定高度以上。随后,强烈的冰雹开始影响飞机。两名机组人员都注意到,自动驾驶仪断开连接时主警告灯亮起,但由于冰雹的噪音,两名飞行员都没有听到相关的音频警告。FO 手动驾驶飞机,选择发动机点火开启,将速度设置为 M.076 以应对湍流,并打开驾驶舱顶灯。机长将导航显示器 (ND) 上的距离选择器改为 40 海里,以检查交通防撞系统 (TCAS) 上的冲突交通,监控主飞行显示器 (PFD) 上的飞机速度,监控副驾驶的侧杆输入并取消主警告灯。在整个过程中,PF 试图重新获得 FL340 并保持航迹。然而,飞机偏离了其指定巡航高度 1,300 英尺以上至 300 英尺以下,滚转至不超过 18° 的倾斜角。垂直速度指示器 (VSI) 上的指示证实,至少有一次爬升或下降率超过每分钟 5,900 英尺。
案例编号:S1408000384修订版c发布日期:2023年2月症状/车辆问题:停止在开启的警告灯,智能电池传感器(IBS)充电状态(SOC)不准确,电池充电消息,IBS相关的诊断故障代码(DTC)或电池警告灯上存在讨论:IBS测量IBS的VOLTAGE和电压。从这些核心测量值中,它估计电池的其他特征,例如SOC和电池内部电阻。本文档提供了有关IBS的添加信息,以避免不正确且不必要的IBS更换。对于大多数IBS返回,IBS工程团队和供应商都没有发现返回零件的问题。请确保索赔叙事列表并参考本文档中提到的任何DTC,并陈述IBS替换时设置的DTC。没有DTC的车辆不需要替换IBS。注意:在大多数情况下,如果双向连接被循环(即重置/重新启动模块),则IBS可以从功能软件缺陷中自我恢复。IBS然后将再次正常运行;它将需要一个静止(车辆完全入睡)〜2至4小时才能将SOC校准为连接的电池。
联合公用事业公司现在正在寻求了解他们将来可以从哪些其他车辆见解中受益。通过对他们的车辆数据有更深入的技术理解,车队经理将能够在维护方法中更加主动和预防。例如,当车队经理完全了解柴油颗粒过滤器(DPF)的功能,以及可能导致车辆停机时间和额外维护成本的因素时,他们将有能力更好地发现DPF易于失败的DPF的早期警告信号。例如:DPF重新恢复事件的高度计数可能表明车辆的驱动不足以清洁DPF,这可能导致它填充并引起发动机警告灯,甚至是DPF故障。
虽然通常可以用一些人类可理解的规则来近似深度神经网络的输入输出关系,但双下降现象的发现表明,这种近似不能准确捕捉深度神经网络的工作机制。双下降表明深度神经网络通常通过在数据点之间平滑插值而不是提取一些高级规则来运行。因此,在复杂的现实世界数据上训练的神经网络本质上很难解释,如果被要求进行推断,则容易失败。为了说明我们如何能够信任人工智能,尽管存在这些问题,我们探索了自我解释人工智能的概念,它既提供预测,也提供解释。我们还认为,人工智能系统应该使用适用性领域分析和异常检测技术来包含一个“警告灯”,以便在要求模型在其训练分布之外进行推断时警告用户。