一种地铁车辆高防护等级司机室电气柜设计研究

目前地铁车辆功能越来越多,设备更新换代也越来越快,对地铁车辆上电气柜的要求也越来越高,不但需求电气柜有充足和合理的维护空间,还需要电气柜具有一定的防护等级.基于模块化设计原则,设计了一种提高了空间利用率的高防护等级的司机室电气柜结构,通过密封性能试验和振动冲击试验,验证了设计方案满足IP53的密封等级要求与铁道车辆设备冲击和振动试验标准要求.设计方案可以为地铁车辆高防护等级的电气柜设计与应用提供参考.     

应用SINUMERIK的数控机床强电控制柜设计

数控机床强电控制柜设计将影响数控机床可靠性。文章从提高电气柜防护等级措施、保持电气柜内合适温度的措施、防止电磁干拢的相关措施三个方面论述数控机床电气柜设计的规范要求.     

基于FPGA的内燃机车电气柜监测系统

电气柜是内燃机车电气线路的中枢神经,也是机车故障的高发部位.根据布尔代数解析法设计了可靠的电气柜控制元件检测电路.采用可编程门阵列(FPGA)芯片Altera CycloneⅡ EP2C20,在芯片中嵌入32位软处理器NiosⅡ,并移植了uC/OS-Ⅱ操作系统,开发出一套灵活、可编程的机车电气柜监测系统.     

对75131型电动轮矿车电气柜防雨帘装置的研究与应用

75131型电动轮矿车作为司家营铁矿运输的主要设备,负责完成公司下达的各项运输任务,但是随着每年夏季雨季的到来,电动轮矿车在运行过程中,电气柜前端不断的吸入雨水及湿气,造成电气柜报警频繁,严重影响了电气柜内电器元件的使用寿命,容易造成内部短路,晶闸管,散热电阻,电路板烧毁,造成车辆故障停车,无法进行正常运转,为了有效的防止雨水和湿气进入电气柜内部,避免内部电气元件的损坏,保证了车辆的正常运行,所以有必要进行电动轮矿车电气柜防雨帘装置的研究和应用,以保障电动轮矿车的正常运转。     

FANUC Oi-C系统的数控机床电气柜散热分析

针对数控机床电气柜的散热设计这一容易被机床设计者忽略的环节,通过对数控机床电气柜的3种散热方式进行比较分析,并以FANUC Oi-C数控系统为例,根据计算结果解决了数控机床电气柜散热方案的选型问题,适合在数控机床整体设计或机床改造中使用,对生产实际应用具有参考价值.     

浅谈非标电气柜从设计到使用的质量管理

非标电气柜的质量好坏是整个工程总承包项目正常运行的关键环节,如果非标电气柜在交付给业主前出现质量问题,将直接影响到整个工程总承包项目的顺利运行。本文根据作者自身实际的一些工作经验,着重介绍非标电气柜从设计生产到试运行过程中质量把控的几个要点,简单描述了非标电气柜从设计生产到调试过程中质量控制的具体方法。     

FANUC 0i-C系统的数控机床电气柜散热分析

针对数控机床电气柜的散热设计这一容易被机床设计者忽略的环节,通过对数控机床电气柜的3种散热方式进行比较分析,并以FANUC 0i-C数控系统为例,根据计算结果解决了数控机床电气柜散热方案的选型问题,适合在数控机床整体设计或机床改造中使用,对生产实际应用具有参考价值。     

努力提高数控电气柜的质量减少数控机床的故障率

本文以SIEMENS数控系统的电气柜为例，列举了数控电气柜内种种不正确和错误的安装的事例，是无意识地造成故障的“源”，呼吁我国的数控机床制造商及电气柜制造商要把提高数控电气柜的质量作为最重要的事情来抓，严格参照SIEMENS的工艺，制定好电气和机械的工艺施工方案，认认真真地去做，一定能够在数控电柜的制作和布线等方面有一个极大的改观，从而大大地降低数控机床的故障率。     

集成水冷式制冷系统在数控机床的应用

数控机床的电气柜污染和温升问题导致故障频发.介绍了一种集成水冷式制冷系统的原理及构造,并在高档数控机床中应用,针对实际应用中出现的问题进行了研究.     

关于钻机司钻房电气柜正压防爆系统的若干思考

司钻房一般位于钻井离井口较近位置，属于一级二区危险区域，为确保房体内大量电气设备和人员安全，顺利完成各项钻井工艺，必须对司钻房电气柜采取正确防爆措施。本文主要从原理、设计及安全等方面浅析正压印豫系统在司钻电气柜中的应用情况，表明正压防爆系统能够较好满足司钻电气柜防爆要求。     

利用集成数据提高生产能力

Knoll机床制造公司在机床电气柜的设计中使用了Eplan Cabinet软件,利用这一软件,能够实现自动化的机床布线设计和板材防护罩设计。将设计的结果用Eplan Electric P8软件再进行一次转换,能够进一步缩短电气系统的研发时间。在这些工具软件中,电气工程师们可以使用软件平台内的宏和现成模块。     

基于改进设计故障模式集成的PECVD优化设计

设计故障模式及后果分析(DFMEA)能够在设计阶段充分考虑故障模式对产品功能的影响,从而提高产品设计的可靠度与安全性。但现有DFMEA的研究和应用缺少对多重条件约束的考量。基于此提出了优先理想矩阵与DFMEA集成的模型,将性能、成本、时间及其改进的余地运用到FMEA的严重性评价中。并且将此方法应用到等离子体增强化学气相沉积(Plasma Enhanced Chemical Vapor Deposition,PECVD)的设计中,提出了PECVD优化设计的流程和DFMEA计算模板。结果表明,此方法能够有效的进行PECVD故障原因与影响分析,及其系统优化设计。     

司机室模块化电气柜在低地板车辆的应用

司机室电气柜是列车控制系统与机械的承载体,是列车控制系统的重要组成部分。为了达到柜内设备的快速检修及维护．同时减轻车间装配压力,低地板车辆司机室电气柜采用模块化的设计理念。在CATIA环境中对电气柜的机械结构进行建模,完成电气设备的安装及布线,最后完成模块的设计并指导车间生产。     

基于RLMD和WSET的变转速下滚动轴承故障诊断

在变转速工况下,对起重机、风机等重载设备中滚动轴承的故障诊断不够准确。针对这一问题,提出了一种基于鲁棒局部均值分解(RLMD)和同步提取小波变换(WSET)的故障诊断方法。首先,以振动信号分析为基础,研究了变转速下的滚动轴承的故障特征频率,对RLMD和WSET公式进行了推导;利用RLMD对滚动轴承振动信号进行了模式分解,以最大互相关系数原则选取了最佳分量;然后,对选取的分量进行了WSET,获得了能量集中的时频表示,从时频平面中提取了故障特征曲线,并将其与理论故障特征频率曲线进行了比较,从而进行了变转速下的故障诊断;最后,研究设计了多分量信号的数值模拟仿真实验,进行了轴承-齿轮故障综合试验台变转速滚动轴承的故障诊断。研究结果表明：所提出的方法能够很好地消除噪声的影响,获得准确的故障特征频率曲线,在变转速滚动轴承故障诊断中具有有效性。     

一种基于FMEA的故障网络图自动构建方法研究

针对复杂机电系统故障网络图(FG)模型构建问题,对失效模式和效果分析(FMEA)的方法进行了研究,对FMEA故障模式关联影响和逻辑关系进行了分析,对故障关联矩阵和其形式化表达之间的关系进行了归纳,提出了一种基于FMEA的从故障关联矩阵到FG模型的自动构建方法。利用大型空压机组进行了层次结构分解和故障模式影响的故障网络图的自动构建试验。研究结果表明:该方法能够有效提高FG构建的准确性和效率,可用于对复杂机电系统故障诊断建立准确的FG模型。     

一种内燃机滚动轴承故障诊断方法

滚动轴承是内燃机旋转连接处重要的零部件之一,其发生故障时会导致整个机器无法运转。论文首先系统研究了调制密度分布(MID)的算法原理,其次通过仿真信号在理论上对其应用效果进行了分析,最后从外圈故障振动信号中分解出相关模态分量,并从其包络谱中识别故障特征频率。仿真分析和外圈模拟点蚀故障试验表明,该方法能够有效提取滚动轴承故障特征。     

基于MSE和PNN的机械装备滚动轴承故障判别

针对机械装备中滚动轴承易发生故障,振动信号具有非线性非稳定的特点,提出采用多尺度熵(Multiscale Entropy,MSE)和概率神经网络(Probabilistic Neural Network,PNN)对不同类型故障和不同故障程度的滚动轴承进行故障判别的方法。该方法首先对滚动轴承故障信号进行多尺度熵分析,提取故障特征,建立特征向量,然后,选择概率神经网络作为多故障分类器,对提取的故障特征进行分类,识别出滚动轴承故障,通过实验表明:该方法能够对滚动轴承各种故障情况进行有效的分析和判别。     

基于时频特性和PCA-RBF神经网络的齿轮箱故障诊断

针对齿轮箱故障诊断中仅单方面从时域、频域和时频域提取特征向量,导致特征指标具有很大片面性的问题,提出了一种基于时频特性和PCA-RBF神经网络的齿轮箱故障诊断方法。首先利用统计分析和总体经验模态分解(EEMD)方法,构造高维混合域初始特征向量;然后通过主成分分析法(PCA)对高维初始特征向量进行降维和简化;最后将经过PCA处理的主特征向量输入到径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络中实现故障的识别。实验结果表明,采用该方法能够有效识别齿轮箱的故障。     

便携式加固计算机结构综合防护设计研究

机箱作为电子设备正常稳定工作的基础设施,对电子元器件免于各种不良因素的影响具有重要保护作用。深入探讨一种下翻便携式紧凑型外设部件互连标准(CPCI)加固计算机的综合防护设计,主要从热设计、电磁兼容和抗振3个方面逐步介绍了该机的设计方案和思路,并通过试验进行验证。试验结果表明,该加固计算机质量轻,体积小,且具备优良的三防(防热、防磁和抗振)性能,能够在恶劣的环境中稳定可靠地运行。     

基于MVMD-FRFT的滚动轴承早期故障特征提取研究

滚动轴承的振动信号具有非平稳、非线性的特点,造成其早期故障信号的特征提取困难,针对这一问题,对滚动轴承状态监测中常用的特征提取方法进行了研究,提出了一种基于多元变分模态分解(MVMD)和分数阶傅里叶变换(FRFT)的特征提取方法,并将其应用于滚动轴承的故障诊断中。利用MVMD算法将多传感器同时采集的多通道振动信号进行了同步分解,有效地提高了多通道数据融合处理能力,同时得到了若干个固有模态函数(IMF)分量;依据相关系数法从分解后得到的IMF分量中选取了包含故障信息最多的分量作为最优分量,利用FRFT对最优分量进行了滤波,降低了噪声对微弱故障信号的干扰;对滤波后的信号进行了1.5维包络谱解调,通过分析滤波后信号的包络谱,提取了滚动轴承的故障特征。研究结果表明:应用MVMD和FRFT相结合的方法能够有效地避免模态混叠现象,充分地利用故障特征信息,削弱低频信号与噪声的干扰,从而有效地提取出了滚动轴承的故障特征信息。