摘要 | 第3-5页 |
ABSTRACT | 第5-7页 |
第一章 绪论 | 第10-15页 |
1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
1.2 虚拟仪器可靠性研究现状 | 第11-12页 |
1.3 软测量技术的研究现状 | 第12-13页 |
1.4 研究任务和论文内容安排 | 第13-14页 |
参考文献 | 第14-15页 |
第二章 虚拟仪器与软测量技术 | 第15-26页 |
2.1 引言 | 第15-17页 |
2.2 软测量技术 | 第17-20页 |
2.2.1 软测量建模方法 | 第17-19页 |
2.2.2 软测量的应用 | 第19-20页 |
2.3 虚拟仪器技术 | 第20-23页 |
2.3.1 虚拟仪器的工作原理 | 第20-22页 |
2.3.2 虚拟仪器的功能特点 | 第22-23页 |
2.4 基于软测量技术的虚拟仪器的组建方案 | 第23-25页 |
参考文献 | 第25-26页 |
第三章 基于软测量-虚拟仪器技术的电流互感器测试系统设计 | 第26-40页 |
3.1 电流互感器测试系统设计背景和实现原理 | 第26-33页 |
3.1.1 设计背景 | 第26-27页 |
3.1.2 测试系统实现原理 | 第27-31页 |
3.1.3 二次绕组直流-交流表示转换的数学建模 | 第31-33页 |
3.2 电流互感器测试系统的虚拟仪器硬件设计 | 第33-35页 |
3.2.1 电源系统 | 第33-34页 |
3.2.2 测量主回路 | 第34页 |
3.2.3 数据采集系统 | 第34页 |
3.2.4 控制子系统 | 第34-35页 |
3.2.5 中央处理器系统 | 第35页 |
3.2.6 外围通用设备 | 第35页 |
3.3 电流互感器测试系统的软件实现 | 第35-39页 |
3.3.1 程序功能模块 | 第35-37页 |
3.3.2 数据采集和开关控制 | 第37页 |
3.3.3 数据处理 | 第37-39页 |
3.3.4 其他模块设计 | 第39页 |
3.4 小结 | 第39页 |
参考文献 | 第39-40页 |
第四章 虚拟仪器的可靠性分析 | 第40-68页 |
4.1 引言 | 第40页 |
4.2 可靠性指标及环境适应性技术 | 第40-45页 |
4.2.1 可靠性指标 | 第41-44页 |
4.2.2 环境适应性 | 第44-45页 |
4.3 软件可靠性技术 | 第45-49页 |
4.3.1 软件可靠性指标 | 第45-47页 |
4.3.2 软件可靠性设计 | 第47-49页 |
4.3.3 软件可靠性提高方法 | 第49页 |
4.4 虚拟仪器的可靠性分析方法及其在电流互感器测试系统中的应用 | 第49-65页 |
4.4.1 可靠性指标的分析与确定 | 第49-50页 |
4.4.2 建立可靠性模型 | 第50-59页 |
4.4.2.1 可靠性框图模型 | 第50-52页 |
4.4.2.2 电流互感器测试系统的硬件可靠性模型 | 第52-55页 |
4.4.2.3 电流互感器测试系统的软件可靠性模型 | 第55-58页 |
4.4.2.4 电流互感器测试系统的系统可靠性模型 | 第58-59页 |
4.4.3 可靠性指标分配 | 第59-60页 |
4.4.4 可靠性预计 | 第60-62页 |
4.4.4.1 可靠性预计概述 | 第60-61页 |
4.4.4.2 可靠性预计在电流互感器测试系统中的应用 | 第61-62页 |
4.4.5 故障模式、效应及危害性分析(FMEA) | 第62-63页 |
4.4.6 故障树分析(FAT) | 第63-64页 |
4.4.7 容差与漂移分析 | 第64-65页 |
4.5 小结 | 第65页 |
参考文献 | 第65-68页 |
第五章 基于电流互感器测试系统的可靠性设计及优化 | 第68-83页 |
5.1 电流互感器测试系统可靠性设计 | 第68-73页 |
5.1.1 元器件选择 | 第68页 |
5.1.2 元器件筛选 | 第68-69页 |
5.1.3 元器件的降额使用 | 第69页 |
5.1.4 电路可靠性设计 | 第69页 |
5.1.5 人为因素设计 | 第69页 |
5.1.6 软件可靠性测试 | 第69-70页 |
5.1.7 互感器剩磁系数计算方法优化 | 第70-73页 |
5.2 电流互感器测试系统环境适应性设计 | 第73-74页 |
5.2.1 热设计 | 第73页 |
5.2.2 电磁兼容性(EMC)设计 | 第73-74页 |
5.3 电流互感器测试系统基于CPSO-RBFNN的自适应校正研究 | 第74-81页 |
5.3.1 误差分析 | 第74-76页 |
5.3.2 径向基函数神经网络(RBFNN) | 第76页 |
5.3.3 粒子群算法(PSO)和协同粒子群算法(CPSO) | 第76-79页 |
5.3.4 CPSO-RBF神经网络在测试系统的自适应校正 | 第79-81页 |
5.4 小结 | 第81页 |
参考文献 | 第81-83页 |
第六章 结论与展望 | 第83-85页 |
6.1 结论 | 第83-84页 |
6.2 展望 | 第84-85页 |
致谢 | 第85-86页 |
攻读硕士学位期间已录用或已发表的学术论文 | 第86-88页 |