汽车机电论文范文第1篇
摘要：在社会经济高速发展的今天，建筑工程行业在新时期的背景下空前繁荣，而在建筑工程施工当中，机电工程安装施工与管理工作对整体的工程具有实质性的保障作用。然而，在当前的建筑项目施工进行中，由于机电工程安装施工与管理质量所产生的问题影响较多，一旦管理工作处理不到位就会扰乱整体建筑项目的综合施工质量，也会为建筑项目留下不可预估的安全隐患。基于此，本文就将针对建筑机电工程安装施工与管理展开深入的探究。
关键词：建筑机电;安装施工;施工管理;管理措施
引言
在建筑工程建设过程中，机电工程是建设项目中不可缺少的重要组成部分，机电工程整体的建设质量安全将会深度影响到后续建筑投入运行后的使用情况。从另一方面来说，机电工程本身较为复杂，在实际的施工管理环节中存在较大的复杂性，尤其是施工管理质量，这对于整体建设项目的经济效益有着重要影响。面向建筑机电工程而言，其安装施工内容涵盖着多个项目，每个项目质量都将与最终的建筑机电综合质量有着巨大的关联。因此，必须要重视建筑机电工程安装施工与管理工作的探究，深入挖掘特点的同时提出管理策略，从而有效保障建筑机电安装施工与管理工作的顺利进行。
1建筑机电工程安装施工与管理的意义
在建筑工程施工环节当中必须要做好机电安装施工与管理工作。首先，因为建筑工程机电安装施工与管理存在一定的复杂性和困难程度，因此相关的施工管理人员必须要更为细致的去了解整体的工程特点与结构性能，并有效融合机电工程设备的实际安装情况，确切了解机电设备安装的具体工艺操作，在有效保障建筑机电工程安装施工管理工作能够有效展开的同时，构建起高效的建筑工程安装体系。
其次，在深入分析关于建筑机电工程安装施工与管理工作体系时，能够更为有效的保障整个机电工程中的各项资源应用状况，实现对于各项应用资源的合理化分配，并提高整体建筑机电工程结构稳定性。现阶段，我国的整体建筑工程施工水准在不断提升，行规模也在不断的扩大和延伸，这也促使机电工程中各项安装施工与管理工作开始变得复杂多变。也因此，相关的施工人员必须要懂得结合实际建筑机电工程运行的动态变化，合理规范的控制安装施工的各项管理环节，以此来有效推动建筑机电工程整体的运行稳定效果。
2建筑机电工程安装施工与管理的特点
较为传统的机电安装其实是一个较为宽泛的概念，在内容上不仅复杂且十分丰富，具有通用性强的特性。建筑机电工程安装在不同环节上涉及到对于各项设备的采购、设备安装、设备调试以及后续生产运营，再到工程整体竣工。而在实际的施工进程中，建筑机电工程安装会牵扯到关于新材料与新工艺的应用，这也促使机电安装现有的规模在不断的延伸扩大，不断推动着整体安装施工与管理的标准变得越来越严格。
在建筑工程当中，机电工程安装施工与管理是整个建筑工程的重要组成部分之一。建筑机电工程中的安装施工涵盖着给排水工程、空调通风工程、电气工程、防火卷闸、热电工程等，而细化整体覆盖范围包含公共区域、工业、民用等各类电气、取暖、设备自动化、控制系统的安装。
3现阶段建筑机电工程安装施工与管理的问题
3.1施工质量缺乏科学化管理
面向建筑機电设备的安装施工来说，这不仅是一项具有安装标准较高的施工工艺，更需要参与安装的施工人员具备专业的技术能力，并且在工程进行中必须专注认真，这样才能够有效保障机电设备的整体安装质量能够符合标准。一直以来，质量问题都是建筑机电工程安装施工当中较为严谨的问题，任何轻微的失误都可能给造成极大的安全隐患发生。但从目前现状来看，诸多施工人员由于过多的存在急功近利的心态，只想迅速的完成安装工作，以至于缺少对于后续的维护与管理，缺乏对于施工质量的科学化管理意识，导致后续的施工环节及运营变得困难不断。
3.2机电安装流程缺少规范性
建筑机电工程安装本身就是一项复杂且系统化的项目环节，因此在实际的施工环节中必须要尽量实现标准、科学、规范而精细化的施工控制管理。作为相关的施工人员来说，必须要严格的遵循具体的施工规范与标准执行，不能出现工序混乱错误的失误情况，要有效保障整体操作符合相关规范标准。此外，要尽最大可能的去降低在实际施工过程中可能存在的隐患与安全风险问题。当前，从部分的建筑机电工程安装流程上也不难看出，一些相关的施工人员在操作方式并不符合标准，整体呈现出机电安装流程缺少规范性的控制管理。
3.3机电项目施工人员素质需提升
首先，在建筑机电项目的施工与管理环节中，诸多施工人员自身缺少专业化的技术能力，并且在综合素养方面也存在不足。这是由于绝大多数的相关施工人员没有受到过专业化的课程进行培训，从而难以精确的掌握建筑机电安装流程上的细节，这也引发了众多施工隐患问题。
其次，面向建筑机电工程安装施工人员，相关施工人员是整个项目中最为重要的核心部分，如果相关施工人员缺乏丰富经验的同时也不具备较高的综合素养能力，将会造成整体施工质量难以得到有效保障。
4建筑机电工程安装施工与管理的有效策略
4.1完善整体施工质量管理
在实际的建筑施工缓解当中，质量管理是有效保持整体工程建设安全稳定的关键，对于整体工程安装具有着不可或缺的重要作用，而想要实现时效性的管理，施工质量体系建设就必须要重点从以下几个方面进行分析：
第一，要深度完善科学化的质量管理系统，实现全面控制能力，主要针对机电工程安装施工的不同环节进行质量把控，严格按照规范标准执行操作。
第二，要掌控好施工所应用到的各项设备质量以及各种原材料的质量检查，并对这两种做好全面的数据检验记录。
第三，要严格按照施工图纸审计标准展开相应的建筑机电工程安装施工流程。
第四，要有效完善相关质量督管理体系，构建专业化的质量检验人才队伍，提高检验人员自身的综合素质能力。
4.2构建机电工程施工与管理体制
首先，在建筑机电工程安装施工与管理环节中，要有效参照相关规定标准编制好人员职位，与各项工作体系安排固定专业人员坚守自身岗位，有效增强机电工程人员的岗位稳定性。
其次，要严格遵循国家的各项规定和标准，确切落实机电工程管理及各项施工全责部署范围。在实际现场施工环节中，要有效确定各个管理部门自身的管理职责，为机电工程系统化的施工管理体系做出结构上的完善，并强化日常的业务管理，顺利和有序的展开建筑机电工程安装施工与管理工作，以此来不断提升整体的管理水准。
4.3提高施工队伍管理素质能力
面向建筑机电工程来说，安装队伍是整体施工团队当中最为重要的一个组成部分。现阶段，为了能够有效保障安装施工可以顺利完成，建筑机电工程安装队伍就需要不断提高自身的综合素质能力，应不断强化并完善安装管理制度体系标准，时效性的保证相关安装施工人员能够在自身岗位工作当中，参照规则与质量标准顺利完成安装工作。
此外，应定期、定时对相关安装施工人员展开专业化的培训体系，不仅要培训人员技能，更要针对综合素质能力进行塑造，有效提高施工队伍整体的素质能力。而且，更为重要的是，要针对施工队伍管理层级人员，加强综合素质教育，从具体的施工环节到安全意识方面展开覆盖性的培训普及。
结束语：综上所述，建筑机电工程安装施工与管理工作在综合建筑领域中较为复杂，管理工作的执行不仅要涉及技术层面，更要针对质量安全进行把控。因此，要有效重视建筑机电工程安装施工与管理工作，有效促进建筑机电工程安装施工与管理工作的顺利进行。
参考文献：
[1]彭康杰.建筑机电工程中的安装施工管理措施探讨[J].现代物业：下旬刊，2011（7）：2.
[2]蒋一.建筑机电工程中的安装施工管理措施探讨[J].商品与质量，2015，000（051）：334.
[3]徐刚.建筑机电工程中的安装施工管理措施探讨[J].科学技术创新，2016.
[4]章小龙，李留正.探究建筑机电电气化安装工程施工管理[J].华东科技：学术版，2016.
汽车机电论文范文第2篇
摘要：介绍了机电设备故障诊断的一般方法，阐述了深度学习理论及其特点，分析了深度学习理论在机电设备故障诊断中的应用情况，包括深度学习故障诊断及预测的方法、深度学习故障诊断的一般流程、基于深度学习理论的故障诊断神经网络模型，最后对深度学习理论在机电故障诊断中的应用进行了展望。
关键词：大数据;深度学习;机电设备;状态监测;故障诊断
0 引言
随着核电厂机电设备集成化程度的提高，设备功能及结构越来越复杂，组件之间的联系越来越密切。同时，机电设备与由其组成的完整系统存在着强耦合关系，重要零部件损坏，将导致机电设备无法正常工作，最终导致系统失效，影响核电厂的安全稳定运行。对重要机电设备进行状态监测，对设备故障进行诊断，并对设备运行趋势进行预测，对于评估设备状态、开展设备运行维护、保障机电设备的安全运行具有重要意义。
随着传感器技术的发展以及物联网的普及，使得对机电设备的全面监测和故障诊断成为可能。核电厂需监测的机电设备规模大，每台装备设置的监测点多，振动等监测参数采样频率高，设备在役时间长，将形成海量的监测数据，由此将推动设备状态监测和诊断进入“大数据”时代。传统的基于特征提取的故障诊断技术，如专家系统、模糊诊断技术、神经网络技术难以应对海量数据的处理，为了提高机械设备的可靠性与安全性，在机电设备产生海量数据的背景下，需要不断研究新的故障诊断技术，以满足机电设备故障诊断与预测的需求[1-2]。
1 机电设备故障诊断的一般方法
机电设备运行过程中的监测数据蕴含机械设备丰富的内在信息，故障诊断技术通过分析机械运转过程中所采集的数据，掌握设备的运行状态，并对设备状态、故障类型、故障深度进行识别，针对具体情况为设备的诊断与维修提供决策依据。
故障诊断与预测技术主要分为基于知识的故障诊断方法、基于解析模型的故障诊断方法和基于信号处理的故障诊断方法[3]。基于知识的故障诊断方法将人工智能与故障诊断相结合，基于知识进行诊断推理，需要较多的经验知识或专家经验，相对较难实现。基于解析模型的故障诊断方法，要求基于机械设备故障机理建立数学模型，获取模型计算值与实际观测值之间的差值，并与事先建立好的决策函数进行对比，以确定设备是否发生故障，数学建模的过程相对困难，限制了该方法的实用性。基于信号处理的故障诊断方法对机械设备的测量数据进行信号处理，获得数据信号特征，从而进行故障诊断。随着信号处理方法的发展，该方法以其简便性和可解释性，获得了广泛运用。
2 深度学习理论概述
深度学习是机器学习的分支，具有强大的数据处理能力。近年来，在语音、图像、信号处理等方面应用广泛，获得了较好的效果，并逐步在故障诊断领域得到应用[4]。
区别于其他机器学习方法，深度学习具有以下特点：
（1）深度学习神经网络具有一定的模型结构深度，通常具有多个隐层网络。
（2）深度学习神经网络通过提取特征信息，对特征进行逐层组合，以实现识别功能。相比于人工构造数据特征，深度学习神经网络可以更加全面地对数据内涵进行表征。
通过构造恰当的网络结构，选择合适的输出层非线性变换函数，通过调整网络参数优化成本函数，实现输入到输出的拟合关系，完成网络训练。深度学习神经网络可以针对输入，根据学习到的规律进行推断，从而实现复杂的数据处理功能。
深度学习具有多隐层网络结构与自適应的特征提取能力，而能够挖掘数据深层次的固有规律，相对于传统方法更能精确刻画故障数据和故障类别之间的复杂映射关系。对于机电设备大数据的发展趋势，有必要研究基于深度学习理论的设备故障诊断及预测方法，以满足设备状态监测获取的多样性、非线性、高维数据的诊断分析需求。
3 深度学习理论在机电故障诊断中的应用
深度学习通过构建深层网络，模拟大脑学习过程，实现数据特征的自动提取、拟合输入输出的复杂映射关系，对设备故障进行诊断，预测机电设备的使用寿命。基于深度学习理论的设备故障诊断流程如图1所示。
3.1 深度学习故障诊断及预测方法
基于深度学习的故障诊断模型训练方法主要分为有监督学习、无监督学习、半监督混合学习等[5-6]。
3.1.1 有监督学习
有监督学习的训练集包括数据以及数据对应的标签。通过网络训练，获取数据与标签的映射关系。有监督学习可实现数据的分类、回归等功能。
3.1.2 无监督学习
无监督学习的训练集只包含数据，没有数据标签，可对缺乏先验知识的数据进行处理。通过无监督学习，可发现数据内在结构，实现数据聚类、数据压缩等功能。
3.1.3 半监督混合学习
半监督混合学习，是有监督学习和无监督学习相结合的学习方法，其样本数据由带标签和不带标签两种组成，先通过对带标签的数据进行学习，再通过对未带标签的数据进行预测，找到隐藏的结构以不断更新完善学习模型。半监督学习解决的问题主要是如何通过少量含有标签与大量不含标签的数据进行模型的训练和学习。
3.2 深度学习故障诊断及预测流程
基于机器深度学习的故障预测流程为：首先对装备传感器或试验数据进行收集与处理，然后研究机器深度学习理论形成网络模型，在此基础上对基于机器深度学习的故障模型进行训练，对装备故障进行特征识别，实现机电故障诊断。
3.2.1 数据采集
通过安装在机电设备上的各种传感器和数据采集系统，采集并监测设备状态信息，包括电流、电压、振动、位移、转速以及工艺参数，如压力、流量等。系统将设备正常运行及工艺瞬态的数据保存到历史数据库，当设备发生异常时，历史数据库保存状态异常期间的状态数据。
3.2.2 数据预处理
（1）无效剔除。由于存在工况变化、环境干扰、传感器松动等情况，监测数据中含有大量的噪点、停机、异常等脏数据，这些脏数据混杂于机电设备监测数据库中，导致监测数据质量降低，影响故障诊断效果。因此，需要根据机电设备运行特点，利用异常检测方法对无效数据进行自动识别和剔除。
（2）格式规整。设备监测系统长期运行，积累了大量数据，这些数据蕴含大量有用信息，同时形式多样，难以直接利用，需要采用数据长度匹配、时间节点对齐、数据格式统一等手段进行数据格式规整。
（3）采样同步。机电设备不同结构、不同转速下的不同零部件存在不同的频率响应特性，数据采集时需采用不同的采样频率和采样长度。但异步的采样策略无法进行有效的比较分析，为了简化分析，提高效率，通过采样同步方法，确定最大频谱分辨率，对其他数据进行重采样，以确保频谱分辨率一致。
（4）数据去均值。在对机电设备进行监测时，由于各种原因，测得的信号均值往往不为0。为了监测后续处理的计算工作量，对数据进行去均值处理。
（5）关联度分析。关联度分析可以找出关键变量发展变化的主要因素，为决策提供依据。需针对典型故障模式，进行数据关联度分析。通过关联度分析，构建实测数据与典型故障模式的映射关系。此外，考虑到设备运行工况复杂，过程参数多变，需要研究振动信号与过程参数之间的相关性。
（6）深度神经网络训练。针对机电设备故障诊断的特殊要求和应用场景，确定网络结构，构建深度学习网络模型。对经过采集和数据预处理的数据进行整理，形成训练集、验证集和测试集。将数据输入深度神经网络进行训练，以自动获取数据中蕴含的特征。使用验证集对网络性能进行评价，通过调整网络结构和超参数，完成故障数据和故障类别的拟合，从而实现机电设备故障诊断[7]。
3.3 基于深度学习的故障诊断网络模型
深度学习本质上是对数据特征进行逐层提取，其中高层特征由低层特征组合而成。常见的深度学习算法有：
3.3.1 自动编码机
自动编码机是三层的非监督神经网络，分为编码器与解码器两个部分，如图2所示。输出层可对输入信号进行重构，使得隐含层向量成为输入数据的一种特征表示。自动编码机可以单独使用，也可以通过非监督学习方式对深度神经网络进行逐层预训练，然后以监督学习方式微调整个深度神经网络，使网络具有识别故障类型的能力。自动编码机的使用方式需要根据机电设备监测诊断的具体情况而定。
3.3.2 卷积神经网络
卷积神经网络是一种前馈神经网络。通常其输入为原始信号，也可以使用提取的指标作为输入。卷积神经网络的基本结构包括两层[8]：其一为卷积层，每个神经元的输入与前一层的局部感受相连，用于提取前一层输出的局部特征;其二是池化层，利用最大池化或者平均池化的方式，对特征进行降维，提高识别结果的鲁棒性。
3.3.3 深度稀疏网络
深度神经网络通过构建深层次的模型，结合大量的训练数据，组合低层特征形成更加抽象的高层特征，从而刻画数据丰富的内在信息，最终提升分类精度。由于旋转机械信号存在稀疏特性，因此将稀疏因子引入到深度网络的建立中，形成深度稀疏网络，进而对机电设备进行故障诊断。
深度学习方法的目标在于分层次地学习特征，在每一层学习中高层次的特征是由低层次的特征学习构成的。在多层次的抽象过程中，自动学习特征可以使机器学习系统从原始数据中学习到从输入映射到输出的复杂函数，而不再需要人类完全手工提取特征这样一个繁重的过程。
4 结语
机电设备大数据具备规模大、速度快、类型杂、质量低、多模态、强关联、高通量等特征。传统的监测诊断算法需依赖大量信号处理知识与诊断经验，无法诊断机电设备大数据背下深藏的故障机理。而深度学习作为近几年来人工智能领域里最新最热门的技术，可以自适应地提取健康状况信号频谱中蕴含的故障信息，适用于表征机械数据内部隐藏的复杂多变的特性，能够更准确地识别机电设备健康状况，提升机电设备运维的可靠性。
[参考文献]
[1] 雷亚国，贾峰，周昕，等.基于深度学习理论的机械装备大数据健康监测方法[J].机械工程学报，2015，51（21）：49-56.
[2] 雷亚国，贾峰，孔德同，等.大数据下机械智能故障诊断的机遇与挑战[J].机械工程学报，2018，54（5）：94-104.
[3] 张士强.基于深度学习的故障诊断技术研究[D].哈尔滨：哈尔滨工业大学，2018.
[4] 吴立金，夏冉，詹红燕，等.基于深度学习的故障预测技术研究[J].计算机测量与控制，2018（2）：9-12.
[5] 赵文浩，阎威武.基于数据驱动的故障诊断研究[J].微计算机信息，2010，26（28）：104-106.
[6] 周志华.机器学习[M].北京：清华大学出版社，2016.
[7] 吴魁，王仙勇，孙浩，等.基于深度学习的故障检测方法[J].计算机测量与控制，2017，25（10）：43-47.
[8] 陳先昌.基于卷积神经网络的深度学习算法与应用研究[D].杭州：浙江工商大学，2013.
收稿日期：2020-04-03
作者简介：张健鹏（1985—），男，浙江义乌人，高级工程师，从事核电站机电设备、仪控系统设计工作。
汽车机电论文范文第3篇
摘 要：在我国，煤炭作为重要的能源，对我国国民经济的建设和发展起着重要作用。特别是煤炭工业的发展。在煤炭工业中，机电一体化让煤炭工业的经济效益得到了快速的提高。随着新的现代化设备在煤炭工业中的不断投入适应，对机电管理人员的业务素质也逐步提高。因此，研究煤矿机电技术的应用和管理便具有了现实意义。
关键词：煤矿；机电一体化技术；管理
0 引言
煤矿机电一体化技术应用在煤矿工业生产中，是现代化煤矿工业生产的需要，同时也对煤矿工业的机械化生产提出更高要求，特别是对井上和井下运输和提升系统的要求更高。当前，国外先进国家的煤矿井下运输系统以带式运输机为主，采用直流电源交流变频装置驱动，机械构架核心多为电力电子，大大提升了煤矿工业的生产效率，推动了经济发展。而我国则相对较为落后，这也为我国煤矿工业的发展提出了新的要求，提高煤矿机电管理技术对我国煤矿工业的发展意义重大。
1 煤矿机电一体化发展及产品概述
机电一体化集合了机械技术、微电子技术、光学技术、自动控制技术、计算机技术、信息技术等多种技术为一体的交叉综合技术，机电一体化的发展需要依赖各自技术的支持，但其发展又促进了各种技术的不断更新。
在我国，随着1970年第一套综合机械化采煤工作面在大同矿务局的试验开始，我国机电技术开始萌芽。到上世纪80年代，综合机械化采煤在我国得到了发展，随着煤矿机电一体化的发展，我国采煤机从液压牵引向电牵引发展。到上世纪90年代中期，随着采运支机械微机监控、故障诊断的研究和支架电液微机技术应用的研究，大功率电牵引采煤机得到了应用，开辟了我国煤矿工业发展的新时代。当前，虽然煤矿机电一体化在我国的研究和应用得到了较好的发展和应用，但和国外先进国家相比，加之我国煤矿工业发展起步较晚，在开发水平、技术管理、人才等方面都让差距逐渐扩大。
煤矿机电产品因其具有记忆、运算、控制等多种功能而让产品的性能得到提高，多功能化和智能化的发展让机电一体化产品应用范围得到拓展；在煤矿工业生产中，机电一体化产品逐步得到了广泛应用，在我国，电牵引采煤机、全数字直流提升机逐渐取代了进口机械。从生产设备上看，我国已经具备了计算机监控的挖进机、胶带运输机、矿井供电设备等机电产品；在安全生产领域，胶带机集中控制系统，皮带集中控制系统、井下胶带机地面远程集中控制系统等系统也逐渐在各大煤矿中得到应用，对井下关键设备和工作点的监控起到了很好的作用。特别是计算机网络管理系统的应用，让煤矿生产的设备自动化、智能化水平得到提高，为煤矿生产的安全、可靠、高效提供了有力的保障。
2 提高煤矿机电管理水平的对策
在我国，虽然煤矿机电一体化产品得到了一定的发展和应用，但因起步晚、技术等依旧跟不上实际的生产需要，因此，在煤矿工业生产中就需要提高煤矿机电管理水平，让煤矿机电一体化产品真正促进煤炭工业的发展。
2.1 更新观念
传统煤矿工业生产中，对机电设备的管理都延续了购买、应用的模式，领导对设备的了解不够，重视程度不够，技术人员也未将实际工作中的相关情况及时反馈，导致了机电产品在生产中的作用不能得到完全发挥。因此，在应用机电产品的过程中，首先是主管领导要重新观念，加强对产品性能和作用的了解，加强对技术人员的管理，从而提高其在生产中的作用。
2.2 统一管理
在矿井机电管理机构体系中，应让机电部门拥有独立的职权，且直接由领导分管，实行统一管理。如制定出相应的规则制度，编制工作计划，将一般机电管理部门的设备配件分配权、追查机电事故权下放到具体的部门中，让机电设备的管理走上科学化和规范化的道路。
2.3 标准化管理
机电一体化产品应用于煤矿工业，因其具有系统性，故需要以标准化的方式进行管理，这主要包括标准化的组织管理、标准化的质量管理、标准化的人员素质管理和标准化的工作规程管理。
机电标准化是煤矿矿井机电安全生产的基础，特别是一些地方煤矿，应逐步推进机电标准化进程，从标准化管理小组的领导开始，制定出标准化管理的目标和具体实施标准和进展时间。落实质量升级头面、机道、机房的达标工作，以薄弱环节的管理为重点而进行。同时，应以机电标准化奖惩机制来开展机电标准化活动，让标准化样板机电区、机房等成为示范，带动标准化管理的发展。
2.4 综合化管理
设备的管理将直接影响着设备的运行状态，因此，在机电设备管理中，首先就应抓好机电设备的管理，从设备的动态、建立保管设备档案、办理设备调拨转移制度以此来掌握机电设备的技术性能状态；通过编制审查设备购置、更新、整修等计划和过程来掌握设备的资金投入和运行情况。在工作中，各矿首先应建立起设备综合管理体系，制定和完善设备的管理制定，在人员分配和管理上，以流程化和标准化来进行管理，让设备管理工作走向制度化、规范化和正常化。
2.5 落实管理制度
机电设备的管理和使用不能光靠口号或制度来进行，而需要将制度具体落实到实际的煤炭生产过程中。特别是一些煤矿企业中规则制度制定后没有落到实处导致事故的发生已成为不可忽视的现象。这就需要在机电设备的操作、维修、综合平衡、质量检验、现场管理等方面通过制度的完善和落实来进行整改。在煤矿矿井机电管理中，设备、检查、维修、质检等工作是常规工作，也是基础工作，要保证这些工作真正落到实处，就需要以机电事故管理制度、设备现场管理、技术管理制度、综合平衡、版主经济核算制度来进行监督、维护，从而保障机电设备的正常运作。
3 对我国机电一体化技术的思考
3.1 观念和国外接轨
在我国，煤矿机电一体化技术或是产品的发展起步较晚，虽然在20世纪得到了发展，且机电产品也逐步在煤矿工业生产过程中的各个环节得到了广泛的应用，但和国外先进机电一体化水平相比，差距依旧很大。这就需要我们在利用机电一体化产品生产过程中，首先在观念上与国外先进国家保持一致，利用网络丰富的信息，随时关注世界先进国家机电一体化发展的特点和技术发展动态，让我们的脚步跟进先进国家；其次，我们也应跟进我国的现状，加大对机电一体化技术的研究和应用，让机体一体化产品更适于我国的生产需要。
3.2 推动机电标准化进程
机电一体化以计算机管理为核心，这就需要在机电一体化产品的标准化、规范化、通用化和系列化来跟进。计算机管理的优点就在于占用空间小、存储能力强、信心处理快，这都为机电一体化产品应用于煤矿工业生产打下了基础。在煤矿工业生产中，应尽量以功能强大的嵌入式计算机为主，让其工作性能保证机电设备的正常运作；对新开发的机电设备，应在通信功能和开放性和可靠性方面进行加强，让机电设备的通用化得到实现；同时，随着计算机智能技术的发展，机电一体化产品也应逐渐向智能化控制发展，这不仅能从资源上得到合理配置，对提高生产效率也大有裨益；最后，当我国暂没有相应的高新产品应用于生产时，应购进国外的高新技术产品，一方面应用于生产过程提高生产效率，另一方面加大对此类高新机电产品的研发，提高机电产品的研发能力，推动我国煤矿工业生产向现代化和自动化方向发展。
煤矿机电一体化技术的发展是煤矿综合自动化发展的基础和保障，也是煤矿企业信息化建设的重要技术支撑，煤矿机电一体化产品在煤矿工业生产中的采、挖、运的等方面的应用，推动了我国煤矿工业的发展，为我国经济发展做出了积极贡献。
参 考 文 献
[1] 关民举.浅析煤矿机电管理技术的应用及管理[J].时代报告，2011年9月上期.
[2] 李俊.煤矿机电技术管理在煤矿安全生产中的应用[J].硅，2010（03）.
[3] 王光武.煤矿机电技术管理的创新与实践[J].中小企业管理与科技，2009（4）.
汽车机电论文范文第4篇
摘要：机电一体化顾名思义就是将机械技术与电子技术相结合。充分发挥各自的长处，弥补各项技术的不足。因为机械强度较高，输出功率大，可以承受较大的载荷，但实现微小的运动比较困难，而在电子领域，利用传感器和计算机可以实现复杂的检测和控制，但只利用电子技术无法实现重载荷运动。将机械技术与电子技术相结合，是机械既能够像动物那样灵活动作，也能够像人类那样会思考判断，也就是说利用电子技术是运动机械实现灵活化和智能化。
关键词：PLC；矿井提升；机电一体化
文献标识码：A
当前，随着计算机、电力电子技术及自动控制理论等的发展，机电一体化正在大踏步走进煤矿，其中矿井提升是机电一体化在煤炭行业最完美的结合之一。它是通过PLC这种先进的控制器转化并充分实现在提升过程中提升要完成的启动加速、等速、减速、及爬行等阶段，其拖动力及速度将随之变化，每个阶段控制方式也不完全相同。
PLC即可编程逻辑控制器，它具有逻辑控制、模拟量闭环控制、数字量的智能控制、数据采集、监控、通信联网及集散控制。如今PLC都配有A／D、D／A转换及算术运算功能，有的还有PID功能，这些功能使PLC在模拟量闭环控制。运动控制、速度控制等方面具有了硬件基础；许多PLC具有输出和接收高速脉冲的功能，配合相应的传感器及伺服设备，PLC可实现数字量的智能控制；PLC配合可编程序终端设备，可实时显示采集到的现场数据及分析结果，为系统分析、研究工作提供依据，利用PLC自检信号可以实现系统监控；PLC具有较强有力通信功能，可以与计算机或其他智能装置进行通信机联网，从而能方便地实现集散控制。PLC的应用通常可分为顺序控制、运动控制、闭环过程控制、数据处理、通信联网。它具有抗干扰能力强，可靠性高；控制系统结构简单、通用性强、应用灵活；编程方便、易于使用；功能完善、扩展能力强；PLC控制系统设计、安装、调试方便、维修方便、维修工作量小；结构紧凑、体积小、重量轻、易于实现机电一体化。
基于PLC技术的矿井交流提升机电控系统控制电路组成结构如图所示，要由以下5部分组成：高压主电路(包括高压换向器、电动机、启动柜、动力制动电源)、主控PLC电路、提升行程检测与显示电路、提升速度检测、提升信号电路，其中高压主电路部分仍采用传统的继电器控制电路。
工作过程：当井口或井底通过信号通信电路发出开车信号后，开车条件具备。司机将制动手柄向前推离紧闸位置。主电动机松闸。司机将主令控制器的操作手柄推向正向(或反向)极端位置，主控PLC通过程序控制高压换向器首先得电，使高压信号送入主电动机定子绕组，主电动机接人全部转子电阻启动，然后依次切除8段电阻，实现自动加速，最后运行在自然机械特性上。交流提升机运行时，旋转编码器跟随主电动机转动，输出2列a／b相脉冲，分别接到主控PLC的高速计数器HSC0的a／b相脉冲输入端，由主控PLC根据a／b脉冲的相位关系，自动确定HSC0的加、减计数方式。根据HSC0的计数值，就可以计算出提升行程并显示。同时只根据旋转编码器输出的a相脉冲，主控PLC进行加计数。根据HSC1在恒定间隔时间内的计数值，就可以计算出提升速度。
下面是PLC控制软件主程序流程图如图所示。
(1)初始化子程序用于对高速计数器HSC0和HSC1进行以下操作：写控制字、定义工作模式、清零、写设定值、设置定时中断、连接中断、启动计数。
(2)制动油泵、润滑油泵、动力制动电源、五通阀电磁铁、四通阀电磁铁和安全阀电磁铁等的控制属于交流提升机安全运行所需辅助设备的控制。
(3)制动油过压信号、制动油过热信号和润滑油过压信号的显示控制用于交流提升机工作状态的显示控制。
(4)调绳闭锁回路是在调绳过程中起安全保护作用。双卷简提升机换水平调绳时，调绳转换开关1hk－3断开，使调绳连锁环节串入安全回路。正常运行时，1hk－3接通，调绳连锁不起作用。
(5)提升信号回路用于对交流提升电动机启动或减速作好准备。
(6)位置测量子程序用于测量提升机在矿井中的位置。
(7)行程显示子程序根据旋转编码器的脉冲个数来显示当前的行程位置。
(8)减速信号回路和减速信号铃用于减速控制并且发出铃声提示信号。
(9)自动换向工作回路和手动正反转工作回路分别用于自动和手动方式下对交流提升电动机进行正反转控制。
(10)安全回路用于防止和避免交流提升机发生意外事故。
(11)定时器控制回路和转子电阻通断控制用于交流提升电动机启动或减速时的转子电阻切换控制。
(12)动力制动回路用于动力制动电源的投入与切除控制。
(13)脚踏制动联锁和工作闸继电器用于交流提升电动机制动控制。
下面简述PLC在提升机运行过程中的重要环节(梯形图略)；
(1)安全回路通过连锁功能保证了提升机安全、可靠运行，当出现不正常工作状态时PLC输出断电信号，安全回路运行指示灯熄灭，安全闽电磁铁不得电，提升机进行安全制动。其中安全回路由主令控制器手柄零位连锁触电、工作闸制动手柄连锁触点、测速回路断线监视继电器KV的动合触点、过速保护继电器动合触点、常速保护继电器动合触点、高压油过压辅助动合触点、制动油过压输出动断触点、过卷开关松绳保护开关、闸瓦磨损保护开关、调绳开关调绳闭锁贿赂触电等触电、元件完成安全保护。
(2)控制回路工作过程。
开车前的准备条件：将制动手柄至全抱闸位置(通电)，主令控制器处于中间位置(接通)，个转换开关板至所需位置；主回路和辅助回路送电；启动油泵；如果安全回路正常，安全回路指示灯亮，解除安全制动。
提升机启动加速：当井口发来开车信号，将制动手柄至于松闸位置，电机启动并完成8级启动运行。
(3)等速阶段。
(4)正力减速阶段。
(5)低速爬行阶段。
(6)停车：当达到停车点时，换向开关被撞开，使工作闸继电器断电，自动实现工作制动，同时使提升机控制只能选择反向运转，实现自动换向，防止过卷。
这一伟大的革新，大大减少了过去继电器一接触器控制方式下大量硬件接线而带来的诸多麻烦，进一步提高提升机的安全性和可靠性，控制系统的工艺性和灵活性加强，可以说真正完成了一次控制技术的飞跃，也为微机控制应用技术在矿井生产、安全运营风环节的应用普及奠定了必要的基础。综上所述，矿井提升机电控技术对油田和矿山后期开发具有使用和推广的价值。
致谢：本文得到陕西能源职业技术学院丁侯娥同志的支持和帮助，在此表示感谢。
汽车机电论文范文第5篇
摘要：科技的持续发展促进了机电设备的技术优化，逐步实现了机电设备自动化，为工业产业的发展产生了强有力的驱动。然而在内因及外因的双重作用下，机电设备利用过程中易产生故障问题，因此，机电设备维修中需要通过故障诊断技术应用价值发挥，依托于故障的快捷诊断实现故障的高效与妥善排除，以此保障机电设备的正常运行，防止工业企业因机电设备故障因素而出现人员伤亡及经济损失。基于此，该文简要阐述了机电设备故障诊断技术，分析了诱发机电设备故障的原因，介绍了几种机电设备维修中常用的故障诊断技术，并总结了机电设备维修中故障诊断技术的应用要点。
关键词：机电设备故障诊断专家系统数据处理
传统机电设备维修是以模糊理论作为故障诊断方法的应用基础，以设备数据分析为重点，所应用的故障诊断技术主要是多传感融合技术、特征矢量技术等，这些技术应用过程中易受外部因素干扰，若是传感器可靠性不佳、无法实现完整与全面的信号收集，或是存在电磁场干扰均会影响诊断结果的精准性。此外，诊断人员的理论知识深厚与否、综合技术高低也是故障诊断的重要影响因子，因而机电设备维修中要科学选用故障诊断技术，明确故障诊断技术应用要点，从而精准、快速实现机电设备故障的排查与解决。
1 机电设备故障诊断技术
机电设备故障诊断技术是指通过检测机电设备排查潜在的安全风险因素，利用相匹配的故障诊断技术对机电设备的运行故障进行处理与解决，从而使机电设备能够在安全、稳定的状态下持续运行[1]。相较于传统故障诊断技术而言，机电设备故障诊断技术的优势在于无需拆卸机电设备，可在相对简化的检测流程支持下，快捷化、低工作量的完成机电设备的故障检测。同时，机电设备故障诊断技术的应用，既可实现机电设备运行状态的全面检测，也可对其承受力情况、性能特点展开精准评价，利于为检测人员的故障预防与处理提供可靠数据参考，可使机电设备检测工作主动性更强、预防性更高。
2 机电设备产生故障的原因
2.1超负荷运转
机电设备生产运营过程中，若是设备的设计参数阈值被突破会影响设备的正常运行[2]。比如：设备长时间超负荷运转，便会使机电设備因疲劳应用诱发故障问题，这会导致机电设备无法正常发挥功能。
2.2零部件磨损老化
机电设备日常应用中，机电设备运行工时达到一定额度后，会在内因及外因协同作用展现下导致部分零件出现磨损严重或老化变形问题，若未能及时处理与更换这些零件，可能会引发设备故障，从而影响其正常运行。
2.3操作与维护不规范
机电设备应用过程中，若是操控设备人员的操作行为不够规范，会为设备留下安全隐患。同时，机电设备若未能定期维护与保养，或是所应用维护保养方式不恰当，也可能导致零部件受损，从而引发机电设备故障问题。
3 机电设备维修中常用的故障诊断技术
3.1振动诊断技术
振动诊断技术在机电设备维修中应用率最高，主要用于机电设备零件受损变形或开裂后所引发的振动问题的处理[3]。此技术应用过程中需要于机电设备的适合位置处加装振动传感器，通过此装置记录设备故障参数，对这些数据进行详细分析后，以收集与处理后的数据为基础绘制数据图表，以这一图表为依据诊断机电设备的故障问题，判断设备故障点，了解元器件故障的具体成因，并针对性做出故障维修处理对策。由于机电设备出现异常振动情况的影响因素众多，并且故障问题的表现也并不一致，因而利用振动诊断技术时存在一定难度。
3.2无损检测诊断技术
机电设备故障维修中，无损检测诊断技术的应用优势在于对设备无损伤，可通過机电设备内部元器件的检测、连接及接触情况分析而得出精准的故障诊断结果，可就此判断出故障发生程度，并针对性实施对应性故障处理对策。无损检测技术涵盖技术类型众多，常用的有超声波、射线技术，还有磁粉技术、渗透技术，此外，涡流检测技术也属于无损检测诊断技术的范畴[4]。
3.3红外诊断技术
物体温度于零度时便会产生红外辐射能量，其温度越高所散发的红外辐射能量越高，红外诊断技术便是利用这一原理，通过检测红外辐射能量高低判断机电设备是否存在故障[5]。红外诊断技术应用时，先是依托于此技术得到机电设备热量图，而后通过信号转换，在计算机系统支持下对机电设备的温度分布情况进行统计与展示，从而根据温度情况得出机电设备故障问题的判断结果。机电设备故障诊断中，红外诊断技术的应用需要以红外故障诊断设备作为支持。当前阶段，常用的红外故障诊断设备主要有两类，一类是红外温度测试设备，另一类是红外热像设备。
4 机电设备维修中故障诊断技术的应用要点
4.1根据历史故障记录实现故障高效排查
机电设备故障诊断技术应用过程中要注重于分析以往设备出现的故障问题，了解具体的故障点、故障现象以及故障解决对策。应针对易出现故障的元器件、应用系统展开重点监测与维护，详细检查重要部件、关键连接节点，通过故障现象的详细对比分析排查分析故障。可根据以往相似故障表现而快捷确定故障点，并参照以往故障解决方式高效完成故障解决方案的制定与实施，从而缩短机电设备停机时间，减少机电设备故障所带来的不利影响。
4.2重点排查关键点位的温度与压力
作为机电设备正常运转的重要结构，轴承、传动装置应作为故障诊断技术应用的重点对象，需要在多元化故障诊断技术的应用下全面检测这些关键部位，实时动态地进行数据监测与分析，通过与历史数据的对比分析，快速判断出机电设备存在的故障问题。通过针对重要结构件实施温度监测、压力检测等诊断措施，可更具主动性地实现故障的高效诊断，提升故障诊断技术应用与现代化机电设备故障维修需求的契合性，确保能于第一时间发现故障，并实现及时的故障处理与解决。
4.3应用专家系统
机电设备的内部结构复杂、零部件较为精密，因而故障诊断技术应用中对诊断人员的专业知识及技能要求较高。为保障故障诊断技术的有效应用，获得更为精准的故障诊断结果，可通过专家系统[6]的应用，为故障排查提供丰富的经验参照，可根据机电设备的综合应用状况于最短时间内排查出故障点，分析出故障原因，也可利用专家思维对机电设备故障展开分析与思考，从而实现故障预防与解决方案的合理制定。
4.4合理处理数据并把握维修重点
4.4.1加强故障诊断数据处理
机电设备故障诊断过程中，可依托于故障诊断数据的合理处理而实现故障的科学分析，并据此明确故障诱发原因，总结故障类型，了解故障特点，并针对性采取对应性故障处理对策，制定契合性故障预防与维修处理方案，并可以数据为依据实现故障维修技术的逐步优化，从而促进机电设备检修效率提升。
4.4.2做出合理维修诊断应对
故障诊断技术应用过程中，要把握以下六点内容，一是利用零部件更新、新材料应用等简单处理方式解决易发性故障。二是科学确定机电设备维修及预防性诊断周期。三是机电设备异常发生时应立即中止设备运行。四是突发性事故处理中应于第一时间切断事故部件的连接，以降低所产生的损失。五是温度及压强等方面出现突发性危险信号时，需要立即关停操作程序，防止意外事故发生。六是定期检查与维护机电设备，及时针对排查出的问题实施妥善处理。
4.5确保故障诊断技术应用流程规范落实
由于故障诊断技术应用是机电设备维修的重点所在，因而需要做到技术应用流程的科学梳理与规范实施。
4.5.1深入分析机电设备结构
应将机电设备结构分析作为故障诊断技术落实的基础，密切监测机电设备运行状况，了解设备工作状态，通过检测结果分析判断故障点并确定故障所属类型。比如：机电设备检修中维修人员应了解各个机械零件的性能及特点，并针对性利用不同故障诊断方法进行故障排查，以此保障机电设备的安全与平稳运行。
4.5.2科学调试电气系统
机电设备维修中，应重视电气系统调试工作，通过与其他机电产品功能的有机融合而增强电气系统调试工作的有效性。针对由于多方因素导致的机电设备质量降低问题，需要加大机电设备维护力度，以使之尽可能以正常的状态持续运转。
4.6制订科学全面的系统实施方案
由于机电设备维修工作复杂性较强，因而要在运行环境把握、机电设备运行状况了解的基础上优化与完善系统实施方案，通过故障应用规范性提升，降低故障问题发生率。
4.6.1优化技术、加强检测、重视培训管理
机电设备维修过程中，应结合机电设备状态针对性调整设备诊断与维修技术，以增强故障诊断技术与机电设备维修工作需求间的契合性。同时，维修人员应全面排查并合理调试电气设备，注重于诊断检修质量的有效提升，应加强对机电设备故障诊断人员的技术培训与管理，通过专业知识理论知识深化、診断与维修技术提升，促进机电设备维修质效提高。
4.6.2规范操作、定期检测、完善重要部件保护机制
机电设备应用、诊断检测、维修处理过程中，所有人员均要做到严谨、规范，确保操作符合规定程序要求，以此降低各环节中诱发故障问题的隐患。同时，检测人员需要通过定期性的故障诊断排查与维护检测，确保故障隐患可得到及时发现。应制定针对重要部件的保护机制，减少意外因素对零件性能展现带来的影响。在细节把控的基础上，通过精细诊断、有效维修保障机电设备运行效益的最大化发挥。
5结语
工业企业在日常管理中应将机电设备维修作为重点，通过故障诊断技术的科学选择与利用，在振动诊断技术、无损检测诊断技术、红外诊断技术的合理应用下，快捷化、精准性排查出机电设备的故障点、明确具体的故障原因，从而通过可行性维修解决方案的合理制定，做到机电设备故障的及时排除。在故障诊断技术应用过程中，要注重于技术应用要点的把握，根据历史故障记录实现故障高效排查、重点排查关键点位的温度与压力、应用专家系统、合理处理数据并把握维修重点、确保故障诊断技术应用流程规范落实、制定科学全面的系统实施方案，从这几方面着手保障故障诊断技术的有效应用。
参考文献
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[2] 王东荣.机电一体化设备故障诊断技术分析[J].内蒙古煤炭经济，2020（8）：115-116.
[3] 王晓蕾，姬治岗.煤矿机械设备故障分析与诊断技术及发展趋势[J].科学技术与工程，2020，20（12）：4621-4630.
[4] 王超.冲击环境下船舶机电自动控制设备运行故障诊断方法[J].舰船科学技术，2020，42（18）：163-165.
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