Press "Enter" to skip to content

Pedaqogika esas maket

42 – Топливный насос – неисправность

Коды ошибок Mitsubishi

Все ошибки Mitsubishi AIRTREK, ASX, CARISMA,COLT, DELICA, DIAMANTE, DION, ECLIPSE, ENDEAVOR, GALANT, GRANDIS, GTO, i-MiEV, IO, L200, LANCER, LANCER CLASSIC, LANCER EVO, MINICA, MIRAGE, MONTERO, OUTLANDER, PAJERO, PAJERO SPORT, SPACE STAR, SPACE WAGON, TOWN BOX

FUSO, FUSO Canter, FUSO Fighter, FUSO Super Great

Ошибки Mitsubishi по протоколу OBDI. Самодиагностика.

11 – Датчик кислорода – неисправность

12 – Датчик массового расхода воздуха – неисправность

13 – Датчик температуры впускного воздуха – неисправность

14 – Датчик положения дроссельной заслонки (TPS) – неисправность

15 – Датчик положения двигателя на холостом ходу – неисправность

21 – Датчик температуры охлаждающей жидкости – неисправность

22 – Датчик положения коленчатого вала – неисправность

23 – Датчик положения распределительного вала – неисправность

24 – Датчик скорости автомобиля – неисправность

25 – Датчик барометрического давления – неисправность

31 – Датчик детонации – неисправность

32 – Датчик абсолютного давления – неисправность

36 – Неисправность сигнала регулировки времени зажигания

39 – Датчик кислорода – неисправность

41 – Неисправность форсунки / форсунок

42 – Топливный насос – неисправность

43 – Система отработавших газов (EGR) – неисправность

44 – Катушка зажигания (цилиндры № 1 и № 4) – неисправность

52 – Катушка зажигания (цилиндры № 2 и № 5) – неисправность

53 – Катушка зажигания (цилиндры № 3 и № 6) – неисправность

55 – Управление холостым ходом (IAC) – неисправность датчика положения клапана

59 – Кислородный датчик (задний) – неисправность

61 – Модуль управления трансмиссией – снижение мощности – некорректный сигнал

62 – Система VIC – неисправность датчика положения клапана

71 – Неисправность электромагнитного вакуумного клапана управления тягой (Traction Control)

72 – Неисправность соленоида вентиляционного клапана системы управления тягой (Traction Control)

pedaqogika esas maket

Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.

PEDAQOGKA ELM –NZR – METODK JURNAL Ylmaa verilmidir : 25.02.2017 Çapa imzalanmdr : 03.03.2017 Kaz format :70×100 1/16. Çap vrqi : 6,5. Tiraj : 300 ____________________ “TOFQ-M” nriyyat 2017

  • Page 2 and 3: ————— ELM-NZR-METODK JURN
  • Page 4 and 5: ————— ELM-NZR-METODK JURN
  • Page 6 and 7: ———————– PEDAQOGKA –
  • Page 8 and 9: ———————– PEDAQOGKA –
  • Page 10 and 11: ———————– PEDAQOGKA –
  • Page 12 and 13: ———————– PEDAQOGKA –
  • Page 14 and 15: ———————– PEDAQOGKA –
  • Page 16 and 17: ———————– PEDAQOGKA –
  • Page 18 and 19: ———————– PEDAQOGKA –
  • Page 20 and 21: ———————– PEDAQOGKA –
  • Page 22 and 23: ———————– PEDAQOGKA –
  • Page 24 and 25: ———————– PEDAQOGKA –
  • Page 26 and 27: ———————– PEDAQOGKA –
  • Page 28 and 29: ———————– PEDAQOGKA –
  • Page 30 and 31: ———————– PEDAQOGKA –
  • Page 32 and 33: ———————– PEDAQOGKA –
  • Page 34 and 35: ———————– PEDAQOGKA –
  • Page 36 and 37: ———————– PEDAQOGKA –
  • Page 38 and 39: ———————– PEDAQOGKA –
  • Page 40 and 41: ———————– PEDAQOGKA –
  • Page 42 and 43: ———————– PEDAQOGKA –
  • Page 44 and 45: ———————– PEDAQOGKA –
  • Page 46 and 47: ———————– PEDAQOGKA –
  • Page 48 and 49: ———————– PEDAQOGKA –
  • Page 50 and 51: ———————– PEDAQOGKA –
  • Page 52 and 53: ———————– PEDAQOGKA –
  • Page 54 and 55: ———————– PEDAQOGKA –
  • Page 56 and 57: ———————– PEDAQOGKA –
  • Page 58 and 59: ———————– PEDAQOGKA –
  • Page 60 and 61: ———————– PEDAQOGKA –
  • Page 62 and 63: ———————– PEDAQOGKA –
  • Page 64 and 65: ———————– PEDAQOGKA –
  • Page 66 and 67: ———————– PEDAQOGKA –
  • Page 68 and 69: ———————– PEDAQOGKA –
  • Page 70 and 71: ———————– PEDAQOGKA –
  • Page 72 and 73: ———————– PEDAQOGKA –
  • Page 74 and 75: ———————– PEDAQOGKA –
  • Page 76 and 77: ———————– PEDAQOGKA –
  • Page 78 and 79: ———————– PEDAQOGKA –
  • Page 80 and 81: ———————– PEDAQOGKA –
  • Page 82 and 83: ———————– PEDAQOGKA –
  • Page 84: ———————– PEDAQOGKA –

SAS – объединенные наборы данных

Несколько наборов данных SAS могут быть объединены для получения одного набора данных с помощью оператора SET . Общее количество наблюдений в объединенном наборе данных является суммой количества наблюдений в исходных наборах данных. Порядок наблюдений является последовательным. За всеми наблюдениями из первого набора данных следуют все наблюдения из второго набора данных и т. Д.

В идеале все объединяющие наборы данных имеют одинаковые переменные, но в случае, если у них разное количество переменных, в результате появляются все переменные с пропущенными значениями для меньшего набора данных.

Синтаксис

Основной синтаксис для оператора SET в SAS –

SET data-set 1 data-set 2 data-set 3. ;

Ниже приведено описание используемых параметров:

  • data-set1, data-set2 – это имена наборов данных, записанные одно за другим.

data-set1, data-set2 – это имена наборов данных, записанные одно за другим.

пример

Рассмотрим данные о сотрудниках организации, которые доступны в двух разных наборах данных: один для ИТ-отдела, а другой для не-ИТ-отдела. Чтобы получить полную информацию обо всех сотрудниках, мы объединяем оба набора данных с помощью инструкции SET, показанной ниже.

DATA ITDEPT; INPUT empid name $ salary ; DATALINES; 1 Rick 623.3 3 Mike 611.5 6 Tusar 578.6 ; RUN; DATA NON_ITDEPT; INPUT empid name $ salary ; DATALINES; 2 Dan 515.2 4 Ryan 729.1 5 Gary 843.25 7 Pranab 632.8 8 Rasmi 722.5 RUN; DATA All_Dept; SET ITDEPT NON_ITDEPT; RUN; PROC PRINT DATA = All_Dept; RUN;

Когда приведенный выше код выполняется, мы получаем следующий вывод.

Сценарии

Когда у нас много вариаций в наборах данных для конкатенации, результат переменных может отличаться, но общее количество наблюдений в объединенном наборе данных всегда является суммой наблюдений в каждом наборе данных. Ниже мы рассмотрим множество сценариев этого варианта.

Разное количество переменных

Если один из исходных наборов данных имеет большее количество переменных, чем другой, тогда наборы данных по-прежнему объединяются, но в меньшем наборе данных эти переменные отображаются как отсутствующие.

пример

В приведенном ниже примере первый набор данных имеет дополнительную переменную с именем DOJ. В результате значение DOJ для второго набора данных будет отображаться как отсутствующее.

DATA ITDEPT; INPUT empid name $ salary DOJ date9. ; DATALINES; 1 Rick 623.3 02APR2001 3 Mike 611.5 21OCT2000 6 Tusar 578.6 01MAR2009 ; RUN; DATA NON_ITDEPT; INPUT empid name $ salary ; DATALINES; 2 Dan 515.2 4 Ryan 729.1 5 Gary 843.25 7 Pranab 632.8 8 Rasmi 722.5 RUN; DATA All_Dept; SET ITDEPT NON_ITDEPT; RUN; PROC PRINT DATA = All_Dept; RUN;

Когда приведенный выше код выполняется, мы получаем следующий вывод.

Другое имя переменной

В этом сценарии наборы данных имеют одинаковое количество переменных, но имя переменной отличается между ними. В этом случае нормальная конкатенация произведет все переменные в наборе результатов и даст недостающие результаты для двух переменных, которые отличаются. Хотя мы не можем изменить имя переменной в исходных наборах данных, мы можем применить функцию RENAME в объединенном наборе данных, который мы создаем. Это даст тот же результат, что и при обычной конкатенации, но, конечно, с одним новым именем переменной вместо двух разных имен переменных, присутствующих в исходном наборе данных.

пример

В приведенном ниже примере набора данных ITDEPT имеет имя переменной ename, тогда как набор данных NON_ITDEPT имеет имя переменной empname. Но обе эти переменные представляют один и тот же тип (символ). Мы применяем функцию RENAME в операторе SET, как показано ниже.

DATA ITDEPT; INPUT empid ename $ salary ; DATALINES; 1 Rick 623.3 3 Mike 611.5 6 Tusar 578.6 ; RUN; DATA NON_ITDEPT; INPUT empid empname $ salary ; DATALINES; 2 Dan 515.2 4 Ryan 729.1 5 Gary 843.25 7 Pranab 632.8 8 Rasmi 722.5 RUN; DATA All_Dept; SET ITDEPT(RENAME =(ename = Employee) ) NON_ITDEPT(RENAME =(empname = Employee) ); RUN; PROC PRINT DATA = All_Dept; RUN;

Когда приведенный выше код выполняется, мы получаем следующий вывод.

Различные переменные длины

Если длины переменных в двух наборах данных отличаются, то объединенный набор данных будет иметь значения, в которых некоторые данные усекаются для переменной с меньшей длиной. Это происходит, если первый набор данных имеет меньшую длину. Чтобы решить эту проблему, мы применяем большую длину к обоим наборам данных, как показано ниже.

пример

В приведенном ниже примере переменная ename имеет длину 5 в первом наборе данных и 7 во втором. При конкатенации мы применяем оператор LENGTH в конкатенированном наборе данных, чтобы установить длину ename равной 7.

DATA ITDEPT; INPUT empid 1-2 ename $ 3-7 salary 8-14 ; DATALINES; 1 Rick 623.3 3 Mike 611.5 6 Tusar 578.6 ; RUN; DATA NON_ITDEPT; INPUT empid 1-2 ename $ 3-9 salary 10-16 ; DATALINES; 2 Dan 515.2 4 Ryan 729.1 5 Gary 843.25 7 Pranab 632.8 8 Rasmi 722.5 RUN; DATA All_Dept; LENGTH ename $ 7 ; SET ITDEPT NON_ITDEPT ; RUN; PROC PRINT DATA = All_Dept; RUN;

Когда приведенный выше код выполняется, мы получаем следующий вывод.

Comments are closed, but trackbacks and pingbacks are open.