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儀表常見故障

  • 基帶EOC常見故障排除手冊

    EOC常見故障排除手冊

    標簽： EOC 基帶 故障排除

    上傳時間： 2013-11-16

    上傳用戶：563686540

  • Si4432在無線抄表設備上的應用

    Si4432在無線抄表設備上的應用

    標簽： 4432 Si 無線抄表 設備

    上傳時間： 2013-10-31

    上傳用戶：onewq

  • GPRS無線抄表終端

    GPRS無線抄表終端

    標簽： GPRS 無線抄表

    上傳時間： 2013-11-15

    上傳用戶：金宜

  • 自動抄表的低功耗無線網(wǎng)絡設計與實現(xiàn)

    由于近些年來智能電網(wǎng)的大力發(fā)展需求出現(xiàn)了各種自動抄表系統(tǒng)的應用方案，但各有不足之處未能真正在我國廣泛采用。為了實現(xiàn)智能電網(wǎng)自動抄表系統(tǒng)的真正應用，設計了一種易于實現(xiàn)的、網(wǎng)絡開銷小并低功耗的無線網(wǎng)絡，它采用ARM和MCU作為自動抄表系統(tǒng)的無線集中器硬件平臺，并搭配Sub-GHz的射頻收發(fā)模塊，集中器與節(jié)點設備之間采用自定義協(xié)議的自動組網(wǎng)形式， 可實現(xiàn)50個節(jié)點自動靈活組網(wǎng)，而且網(wǎng)絡開銷小只占用4 k存儲空間。整個系統(tǒng)具有實用性和應用性強的特點。

    標簽： 自動抄表 低功耗 無線 網(wǎng)絡設計

    上傳時間： 2013-10-17

    上傳用戶：fqscfqj

  • L波段表

    L波段表

    標簽： L波段

    上傳時間： 2014-12-29

    上傳用戶：aa7821634

  • 基于GSM的遠程抄表終端設計

    介紹了遠程抄表系統(tǒng)終端的硬件結構與軟件流程設計，STC89C52單片機作為主控單元，TC35i作為GSM通信模塊，實現(xiàn)電表數(shù)據(jù)的采集和遠程無線傳輸。該系統(tǒng)具有成本低廉，運行高效可靠的特點，可實現(xiàn)遠程抄表要求，解決了人工抄表效率低，準確率低的問題，具有巨大的市場發(fā)展?jié)摿Α?

    標簽： GSM 遠程抄表 終端設計

    上傳時間： 2013-10-15

    上傳用戶：RQB123

  • 基于GMPLS光網(wǎng)絡的分布式多層故障定位方法

    在GMPLS光網(wǎng)絡中，為了在故障定位時減少定位數(shù)障據(jù)鏈路故障的信令開銷，避免不必要的網(wǎng)絡資源浪費，降低網(wǎng)絡資源的阻塞率，提出了一種分布式多層故障定位方法。該方法在現(xiàn)有的單層故障定位方案的基礎上，通過雙向數(shù)據(jù)鏈路故障通知的方法，避免了一些不必要的故障相關操作，減少了網(wǎng)絡節(jié)點的負擔，提高了網(wǎng)絡資源的利用率。

    標簽： GMPLS 光網(wǎng)絡 分布式 多層

    上傳時間： 2013-10-13

    上傳用戶：wweqas

  • PING大包丟包網(wǎng)絡故障分析案例、解決方案

    1.1. 故障描述 1. 故障環(huán)境 2. 故障描述 1.2. 故障分析 1. 分析方法 2. 部署科來網(wǎng)絡分析系統(tǒng) 3. 分析數(shù)據(jù)包 4. 分析結論 1.3. 總結

    標簽： PING 丟包 網(wǎng)絡 故障分析

    上傳時間： 2013-10-11

    上傳用戶：jisujeke

  • 基于改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡的牽引變流器故障診斷

    在變流器故障診斷系統(tǒng)中，通過MATLAB對牽引變流器建立故障仿真模型，提取故障特征，對輸入輸出數(shù)據(jù)進行標幺化和模糊化的處理，并基于改進的動量BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法，完成對變流器開關管開路的診斷，誤差滿足要求范圍，結果表明：該算法收斂迅速，能避免陷入局部極值，而且準確率很高，是一種快速有效的方法。

    標簽： BP神經(jīng)網(wǎng)絡 牽引變流器 故障診斷

    上傳時間： 2013-11-09

    上傳用戶：familiarsmile

  • 基于小波包分析和Elman神經(jīng)網(wǎng)的故障診斷方法

    由非線性電力電子裝置組成的電路發(fā)生故障時，故障特征信息不易提取和識別。對此提出一種基于小波包分析和Elman神經(jīng)網(wǎng)的電力電子裝置故障診斷的方法，先運用小波包分析法提取電路在不同故障狀態(tài)下電壓及電流信號的特征信息，然后對數(shù)據(jù)進行歸一化處理并作為Elman神經(jīng)網(wǎng)的輸入，由具有智能學習功能的神經(jīng)元故障分類器完成故障識別和定位。以12脈沖整流電路為例，在Matlab軟件下建立電路模型進行仿真實驗，結果表明該方法能快速、準確的完成故障診斷。

    標簽： Elman 分 故障診斷

    上傳時間： 2013-11-11

    上傳用戶：zjf3110

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