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神经网络和虚拟仪器技术的在线互动式UPS故障诊断中的应用研究

中文摘要第1-4页
Abstract第4-8页
第一章 绪论第8-10页
   ·课题背景第8页
   ·本课题实现的目标和意义第8-9页
   ·本文的工作内容和结构安排第9-10页
第二章 UPS 系统概述第10-18页
   ·UPS 系统概述第10页
   ·UPS 发展过程第10-11页
   ·UPS 的分类第11-14页
   ·UPS 的发展趋势第14-16页
     ·智能化、网络化第14-15页
     ·数字化第15页
     ·高频化第15-16页
     ·并联冗余技术第16页
     ·绿色化第16页
   ·UPS 前景第16-17页
   ·本章小结第17-18页
第三章 神经网络和虚拟仪器理论第18-31页
   ·人工神经网络理论第18-25页
     ·BP 神经网络原理第19页
     ·BP 神经网络学习算法第19-24页
     ·BP 神经网络小结第24-25页
   ·虚拟仪器及VEE第25-30页
     ·虚拟仪器概念第25-26页
     ·虚拟仪器的硬件系统第26-27页
     ·虚拟仪器的软件系统第27-28页
     ·VEE 软件系统概述第28-30页
   ·本章小结第30-31页
第四章 故障诊断系统的总体结构设计第31-41页
   ·系统设计目标第31页
   ·硬件系统设计第31-36页
     ·控制器主电路设计第32-36页
     ·电路设计总结第36页
   ·软件系统设计第36-40页
     ·PIC 程序开发环境简介第37页
     ·PIC 程序整体架构第37-38页
     ·PIC 控制程序结构描述第38-40页
   ·系统设计总结第40-41页
第五章 基于虚拟仪器和神经网络的系统设计第41-64页
   ·Agilent VEE Pro 软件介绍第41-43页
     ·主要技术指标第41-42页
     ·VEE 的特色第42-43页
   ·自动测试软件部分第43-45页
     ·系统主要模块第43-44页
     ·系统流程第44-45页
   ·仪器的连接与配置第45-47页
   ·虚拟仪器主要模块的设计第47-52页
     ·主界面第47-48页
     ·参数配置模块第48-49页
     ·系统自检模块第49-50页
     ·数据采集及处理第50页
     ·数据存储模块第50-52页
   ·神经网络的系统设计第52-62页
     ·系统整体设计第52-54页
     ·基于BP 算法的网络设计第54-60页
     ·人机界面设计第60页
     ·系统实现第60-62页
   ·实际测试结果第62-63页
   ·本章小结第63-64页
第六章 总结与展望第64-65页
参考文献第65-68页
附录 A Microchip PIC16F877A第68-70页
附录 B 在线互动式UPS 介绍第70-73页
攻读学位期间公开发表的论文第73-74页
致谢第74页

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