洗衣机通讯故障检修指南：FC-FC0-FC1-FC2-FC3解析

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"FC-FC0-FC1-FC2-FC3检修手册" 这份文档是针对洗衣机中的FC系列故障的检修手册，由陈建勇于2018年9月5日起草。手册主要涵盖了FC、FC0、FC1、FC2、FC3等通信故障的定义、检修要求、注意事项和基本电路工作原理。 一、检修要求 1. 工具使用：维修人员必须熟练使用万用表进行检测。 2. 技能要求：熟悉洗衣机的基本供电系统结构。 3. 测量能力：掌握洗衣机电路分析和测量方法。 4. 维修定位：仅判断到具体部件故障，不做深层次的故障分析。 5. 鉴定检查：在进行故障判断前，需确保所有插接端子正确连接。 二、检修注意事项 1. FC故障可能涉及显示板、电源板、导线或驱动板，任何电源或信号中断都可能导致FC报警。 - FC：通讯故障。 - FC0：显示板或主控板与其自身的通讯故障。 - FC1：显示板或主控板与驱动板通讯故障。 - FC2：显示板或主控板与电源板通讯故障。 - FC3：显示板或主控板与烘干板通讯故障。 2. 低电压（低于190V）可能导致FC和F7故障，进水可能导致电器元件短路引发FC报警。 3. 插接端子氧化可能导致接触不良，应仔细检查。 4. 蟑螂粪便或蟑螂可能影响通讯接口和电路，清洁后观察机器是否正常运行，如有必要可放蟑螂药。 5. 强调准确查找故障源头，避免无效维修。 三、电路工作基本原理 洗衣机的电脑显示板、电源板和驱动板之间的通信是通过串行方式，借助导线组件来完成数据传输。显示板的MCU有一个数据发送端口和一个数据接收端口。当数据发送端口向电源板和驱动板发送数据，数据接收端口同时接收自身发送的数据和来自电源板、驱动板的数据。若未收到驱动板数据，报FC1；未收到电源板数据，报FC2；未收到自身发送的数据，报FC0。FC0报警通常由显示板接口电路故障引起，而导线组件和电源板接口异常也可能导致数据丢失，造成FC0报警。在实际操作中，首先要检查的通信要素是导线组件，如果出现FC0，意味着通信已中断，应停止进一步的操作。 这份手册对洗衣机的FC系列故障提供了全面的排查指南，对于维修人员来说具有很高的参考价值，有助于提高维修效率和准确性。

InformixClientSDK4.50FC3-Windows 64位-ibm.csdk.4.50.FC3.WIN.zip)

2022-01-26 上传
《Informix Client SDK 4.50 FC3 for Windows 64位详解》 IBM Informix Client SDK（客户端软件开发工具包）是Informix数据库系统的重要组成部分，它为开发者提供了全面的工具和库，用于构建与Informix数据库交互的...

基于MNIST 手写数字识别模型代码要有key(s) in state_dict: "fc3.weight", "fc3.bias"

2023-06-08 上传
self.fc1 = nn.Linear(16 * 4 * 4, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 10) def forward(self, x): x = F.relu(self.conv1(x)) x = self.pool1(x) x = F.relu(self.conv2(x)) x ...

如何·在模型训练的过程中使用L1或L2正则化方法对模型参数进行约束：class MLP(torch.nn.Module): def init(self): super(MLP, self).init() self.fc1 = torch.nn.Linear(178, 100) self.relu = torch.nn.ReLU() self.fc2 = torch.nn.Linear(100, 50) self.fc3 = torch.nn.Linear(50, 5) self.dropout = torch.nn.Dropout(p=0.1) # dropout训练 def forward(self, x): out = self.fc1(x) out = self.relu(out) out = self.fc2(out) out = self.relu(out) out = self.fc3(out) out = self.dropout(out) return out

2023-04-21 上传
例如，在上述代码中，在需要使用L2正则化约束的全连接层fc1和fc2后面添加如下代码： self.fc1 = torch.nn.Linear(178, 100) self.fc1.weight_decay = 0.01 # 加上L2正则化项 self.relu = torch.nn.ReLU() self.fc2 ...

class LeNet(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5) self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2) self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5) self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2) self.fc1 = nn.Linear(320, 50) self.fc2 = nn.Linear(50, 10) self.fc3 = nn.Linear(84, 10) def forward(self, x): x = F.relu(self.conv1(x)) x = self.pool1(x) x = F.relu(self.conv2(x)) x = self.pool2(x) x = x.view(-1, 320) x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x

2023-06-08 上传
- `x = F.relu(self.fc1(x))`：使用`self.fc1`进行全连接操作，然后使用ReLU激活函数。 - `x = F.relu(self.fc2(x))`：使用`self.fc2`进行全连接操作，然后使用ReLU激活函数。 - `x = self.fc3(x)`：使用`self.fc3`...

def forward(self, states: torch.FloatTensor): out1 = torch.relu(self.fc1(states)) out2 = torch.relu(self.fc2(states)) out = torch.relu(self.fc3(torch.cat([out1, out2], dim=-1))) out = torch.relu(self.fc4(out)) out = self.fc_out(out) return out

2023-07-09 上传
4. `out = torch.relu(self.fc3(torch.cat([out1, out2], dim=-1)))`：将`out1`和`out2`在最后一个维度上进行拼接，然后通过全连接层`self.fc3`进行线性变换，并应用ReLU激活函数得到`out`。 5. `out = torch.relu...

init（self）： super（LeNet， self）.init（） self.conv1 = nn.Conv2d（1， 6， 5） self.pool1 = nn.MaxPool2d（2， 2） self.conv2 = nn.Conv2d（6， 16， 5） self.pool2 = nn.MaxPool2d（2， 2） self.fc1 = nn.linear（16 * 4 * 4， 120） self.fc2 = nn.linear（120， 84） self.fc3 = nn.Linear（84， 10）init（self） 部分定义了什么

2023-05-15 上传
- nn.MaxPool2d表示一个二维最大池化层，池化核大小为2x2，即self.pool1; - self.conv2定义了第二个二维卷积层，输入通道为6，输出通道为16，卷积核大小为5x5; - self.pool2定义了第二个二维最大池化层，池化核大小...

[bag_play-9] process has died [pid 26537, exit code 1, cmd /opt/ros/melodic/lib/rosbag/play /home/xchu/data/ramlab_dataset/20220226_campus_road_day_ref.bag --clock -d 5 __name:=bag_play __log:=/home/djyx13/.ros/log/2e9a288c-fc3c-11ed-b99a-48210b35f82d/bag_play-9.log]. log file: /home/djyx13/.ros/log/2e9a288c-fc3c-11ed-b99a-48210b35f82d/bag_play-9*.log

2023-05-28 上传
这是一个进程意外退出的错误信息，可能是由于程序bug、资源不足或其他...cat /home/djyx13/.ros/log/2e9a288c-fc3c-11ed-b99a-48210b35f82d/bag_play-9.log ``` 如果你需要更多帮助，可以提供更多上下文或错误信息。

def forward(self, x): x = x.transpose(1, 2) x = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) x = F.relu(self.bn2(self.conv2(x))) x = F.relu(self.bn3(self.conv3(x))) x = self.bn4(self.conv4(x)) x = torch.max(x, 2, keepdim=True)[0] x = x.view(-1, 512) m = F.relu(self.fc_bn1_m(self.fc1_m(x))) m = F.relu(self.fc_bn2_m(self.fc2_m(m))) m = self.fc3_m(m) v = F.relu(self.fc_bn1_v(self.fc1_v(x))) v = F.relu(self.fc_bn2_v(self.fc2_v(v))) v = self.fc3_v(v) return m, v是什么意思

2023-07-10 上传
- `m = F.relu(self.fc_bn1_m(self.fc1_m(x)))`、`m = F.relu(self.fc_bn2_m(self.fc2_m(m)))`、`m = self.fc3_m(m)`：这几行代码表示对输入x进行多次线性变换、批标准化操作和ReLU激活函数进行非线性变换，得到最终...

features_list = list(vgg19.features.children()) self.conv2_2 = torch.nn.Sequential(*features_list[:13]) self.conv3_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[13:26]) self.conv4_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[26: 39]) self.conv5_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[39:-1]) self.tail_layer = features_list[-1] self.fc_layers = list(vgg19.classifier.children())[:-2] self.fc_layers = torch.nn.Sequential(*list(self.fc_layers)) self.extract_0 = torch.nn.Sequential( torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=8, stride=8), torch.nn.Conv2d(128, self.k, kernel_size=1, stride=1) ) self.extract_1 = torch.nn.Sequential( torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=4, stride=4), torch.nn.Conv2d(256, self.k, kernel_size=1, stride=1) )self.extract_2 = torch.nn.Sequential( torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), torch.nn.Conv2d(512, self.k, kernel_size=1, stride=1) ) self.extract_3 = torch.nn.Sequential( torch.nn.Conv2d(512, self.k, kernel_size=1, stride=1) ) self.fc0 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc1 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc2 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc3 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc4 = torch.nn.Linear(4096, 2 * k, bias=True) self.bn1 = torch.nn.BatchNorm1d(k) self.bn2 = torch.nn.BatchNorm1d(k) weight_init(self.fc0, self.fc1, self.fc2, self.fc3, self.fc4)

2023-05-22 上传
这段代码定义了一个名为 VGG19Encoder 的神经网络模型。它使用了预训练的 VGG19 模型的前四...- `weight_init(self.fc0, self.fc1, self.fc2, self.fc3, self.fc4)`：对所有全连接层进行权重初始化，以提高模型的性能。

如何在该模型中设置weight_decay参数，来实现正则化：class MLP(torch.nn.Module): def init(self): super(MLP, self).init() self.fc1 = torch.nn.Linear(178, 100) self.relu = torch.nn.ReLU() self.fc2 = torch.nn.Linear(100, 50) self.fc3 = torch.nn.Linear(50, 5) self.dropout = torch.nn.Dropout(p=0.1) # dropout训练 def forward(self, x): out = self.fc1(x) out = self.relu(out) out = self.fc2(out) out = self.relu(out) out = self.fc3(out) out = self.dropout(out) return out

2023-04-21 上传
对模型的前三个层（fc1、fc2、fc3）的权重使用weight_decay正则化项， 正则化项由regularization_loss方法返回。在训练时，将这个正则化项加入到损失函数中。具体做法可以参考以下代码： ``` model = MLP() ...
光阴故事。
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