继电器在线参数检测系统及质量预测方法研究
发布时间：2021-09-22 04:07
“工业4.0”时代已经到来,传统工业逐渐将实现以智能制造为目标。继电器作为核心的电气控制开关元件,仍将在其中担任重要的角色,那么,继电器生产企业就需要在新一轮制造业改革中率先完成升级。目前,继电器检测设备智能化、信息化及网络化程度不高,导致数据分散,加大了企业的管理难度。在继电器的质量检测方面,企业一般通过抽样检测,使用传统的统计过程控制方法对继电器的质量进行把控,具有时滞性。针对这些不足,本文分别对继电器在线参数检测系统和质量预测方法进行了研究。对继电器在线参数检测系统的研究,是分别从上位机和下位机两方面展开的。下位机以STM32F407为核心,基于uC/OS-Ⅲ实时操作系统开发,以模块化的方法设计并实现硬件部分,完成对继电器的各项参数的测量,其中本文对线圈电阻和二次吸合电压的测量提出了改进的方法。上位机基于Qt程序框架和Oracle数据库开发,实现了数据管理和参数设置等功能,具有友好的用户图形界面,基于TCP/IP协议,实现了上位机和下位机通过以太网进行通讯。最后,在对继电器在线参数检测系统进行了多次随机测量实验后,其测量结果的相对标准差和相对误差均小于5%,性能稳定,达到了预期的...
【文章来源】：厦门大学福建省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：99 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１．２Ｘｂａｒ－Ｒ控制图??
—ｍ??图２．９继电器生产流程??检测系统应该在不改变硬件的前提下，使参数检测系统能满足常规种类继电器的??测量范围，同时还需要保证测量的精准度。市面上的继电器检测仪器精度等级一??般在１．０－５．０级（１％？５％），而本文所设计的继电器在线参数检测系统目前尚处??于实验室阶段，未上升到产品级别，所以系统精确度（相对误差）在５％即可。??表２．１性能指标??指标名称?指标内容??线圈额定电压测量范围?０．５－５０?Ｖ??吸合／释放时间测量精度?０．０１?ｍｓ??线圈电阻测量范围?１０￣５?０００?Ｑ??接触电阻测量范围?１０？１００ｍＩ２??系统精密度（相对标准差）?公％??系统准确度（相对误差）?夂％??检测时间?ｌ￣５ｓ??通讯方式?以太网（有线、无线）??交互方式?触摸显示屏??１６??
到ｌＯｂｉｔ精度，并且具有ＨＳＰＩ、ＵＡＲＴ和Ｉ２Ｃ等常用通信接口。重要的是，用??户可以根据官方提供的ＳＤＫ进行二次开发，大大提高了开发效率。??图３．４给出ＥＳＰ－ＷＲＯＯＭ－０２Ｕ模组外围电路，其中该模组是通过ＯＰＴ管脚??的状态选择芯片的工作方式，当该管脚接低电平时，用户可以通过ＵＡＲＴ串口对??模组下载程序。由于检测系统的数据量并不大，本系统使用ＳＴＭ３２的ＵＡＲＴ串??口与ＥＳＰ模组通信，完成数据的透传。??ＤＧＮＤ??３．３Ｖ?３．３Ｖ?ＣＳ２９?三??ｔ?ｆ－ＨＨＴ??ｆ］Ｒ２５?１０６??Ｕ
【参考文献】：
期刊论文
[1]MapReduce Based Parallel Bayesian Network for Manufacturing Quality Control[J]. Mao-Kuan Zheng,Xin-Guo Ming,Xian-Yu Zhang,Guo-Ming Li. Chinese Journal of Mechanical Engineering. 2017(05)
[2]先进制造技术与模式对电磁继电器生产的意义——电磁继电器制造技术特征分析与创新思路[J]. 陈白帆,李野川,李江红,陈俊峰,张艺新. 机电元件. 2017(04)
[3]深度学习相关研究综述[J]. 张军阳,王慧丽,郭阳,扈啸. 计算机应用研究. 2018(07)
[4]“大数据+工业云”工业4.0时代的人机共融[J]. 孟凡勇. 电子技术与软件工程. 2016(20)
[5]在FPGA中实现嵌入式TCP/IP通信协议栈[J]. 路后兵. 单片机与嵌入式系统应用. 2014(11)
[6]基于Socket长短连接切换的C/S模型设计[J]. 陈艳军,温占考,周胜群. 电脑知识与技术. 2014(08)
[7]保护智能化的发展与智能继电器网络[J]. 薄志谦,张保会,董新洲,和敬涵,林湘宁,曾祥君,李斌. 电力系统保护与控制. 2013(02)
[8]智能电表用磁保持继电器的电磁系统仿真研究[J]. 邵冬阳. 电工电气. 2012(08)
[9]数据挖掘中决策树方法的研究[J]. 施蕾,唐艳琴,张欣星. 计算机与现代化. 2009(10)
[10]基于单片机的电磁继电器参数检测系统的研究[J]. 杜太行,齐玲,李雪,王金伟. 低压电器. 2009(17)
博士论文
[1]整车制造企业生产过程质量控制及评价方法研究[D]. 郭钧.武汉理工大学 2012
[2]继电器电寿命试验计算机测控技术与数据处理技术[D]. 杜太行.河北工业大学 2002
硕士论文
[1]基于人工神经网络的短期电力负荷预测研究[D]. 程宇也.浙江大学 2017
[2]基于深度置信网络的数据驱动故障诊断方法研究[D]. 葛强强.哈尔滨工业大学 2016
[3]基于STM32单片机的太阳能电池测试系统研究[D]. 刘勇为.华中科技大学 2016
[4]电磁继电器电气参数测试技术研究[D]. 沈江峰.河北工业大学 2015
[5]基于STM32的多通道液压伺服控制系统研究[D]. 黄鸿国.西南交通大学 2014
[6]基于STM32的电磁继电器综合参数检测仪[D]. 杨备备.杭州电子科技大学 2014
[7]电磁继电器触头相关参数的测量研究[D]. 李昕.河北工业大学 2012
[8]继电器二次吸合特性分析及其检测技术[D]. 李雪.河北工业大学 2011
[9]电连接器贮存可靠性加速寿命试验的研究[D]. 刘俊俊.浙江理工大学 2010
[10]基于ARM的智能继电器测试系统的设计与研究[D]. 冯晓.东华大学 2010
本文编号：3403108
【文章来源】：厦门大学福建省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：99 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１．２Ｘｂａｒ－Ｒ控制图??
—ｍ??图２．９继电器生产流程??检测系统应该在不改变硬件的前提下，使参数检测系统能满足常规种类继电器的??测量范围，同时还需要保证测量的精准度。市面上的继电器检测仪器精度等级一??般在１．０－５．０级（１％？５％），而本文所设计的继电器在线参数检测系统目前尚处??于实验室阶段，未上升到产品级别，所以系统精确度（相对误差）在５％即可。??表２．１性能指标??指标名称?指标内容??线圈额定电压测量范围?０．５－５０?Ｖ??吸合／释放时间测量精度?０．０１?ｍｓ??线圈电阻测量范围?１０￣５?０００?Ｑ??接触电阻测量范围?１０？１００ｍＩ２??系统精密度（相对标准差）?公％??系统准确度（相对误差）?夂％??检测时间?ｌ￣５ｓ??通讯方式?以太网（有线、无线）??交互方式?触摸显示屏??１６??
到ｌＯｂｉｔ精度，并且具有ＨＳＰＩ、ＵＡＲＴ和Ｉ２Ｃ等常用通信接口。重要的是，用??户可以根据官方提供的ＳＤＫ进行二次开发，大大提高了开发效率。??图３．４给出ＥＳＰ－ＷＲＯＯＭ－０２Ｕ模组外围电路，其中该模组是通过ＯＰＴ管脚??的状态选择芯片的工作方式，当该管脚接低电平时，用户可以通过ＵＡＲＴ串口对??模组下载程序。由于检测系统的数据量并不大，本系统使用ＳＴＭ３２的ＵＡＲＴ串??口与ＥＳＰ模组通信，完成数据的透传。??ＤＧＮＤ??３．３Ｖ?３．３Ｖ?ＣＳ２９?三??ｔ?ｆ－ＨＨＴ??ｆ］Ｒ２５?１０６??Ｕ
【参考文献】：
期刊论文
[1]MapReduce Based Parallel Bayesian Network for Manufacturing Quality Control[J]. Mao-Kuan Zheng,Xin-Guo Ming,Xian-Yu Zhang,Guo-Ming Li. Chinese Journal of Mechanical Engineering. 2017(05)
[2]先进制造技术与模式对电磁继电器生产的意义——电磁继电器制造技术特征分析与创新思路[J]. 陈白帆,李野川,李江红,陈俊峰,张艺新. 机电元件. 2017(04)
[3]深度学习相关研究综述[J]. 张军阳,王慧丽,郭阳,扈啸. 计算机应用研究. 2018(07)
[4]“大数据+工业云”工业4.0时代的人机共融[J]. 孟凡勇. 电子技术与软件工程. 2016(20)
[5]在FPGA中实现嵌入式TCP/IP通信协议栈[J]. 路后兵. 单片机与嵌入式系统应用. 2014(11)
[6]基于Socket长短连接切换的C/S模型设计[J]. 陈艳军,温占考,周胜群. 电脑知识与技术. 2014(08)
[7]保护智能化的发展与智能继电器网络[J]. 薄志谦,张保会,董新洲,和敬涵,林湘宁,曾祥君,李斌. 电力系统保护与控制. 2013(02)
[8]智能电表用磁保持继电器的电磁系统仿真研究[J]. 邵冬阳. 电工电气. 2012(08)
[9]数据挖掘中决策树方法的研究[J]. 施蕾,唐艳琴,张欣星. 计算机与现代化. 2009(10)
[10]基于单片机的电磁继电器参数检测系统的研究[J]. 杜太行,齐玲,李雪,王金伟. 低压电器. 2009(17)
博士论文
[1]整车制造企业生产过程质量控制及评价方法研究[D]. 郭钧.武汉理工大学 2012
[2]继电器电寿命试验计算机测控技术与数据处理技术[D]. 杜太行.河北工业大学 2002
硕士论文
[1]基于人工神经网络的短期电力负荷预测研究[D]. 程宇也.浙江大学 2017
[2]基于深度置信网络的数据驱动故障诊断方法研究[D]. 葛强强.哈尔滨工业大学 2016
[3]基于STM32单片机的太阳能电池测试系统研究[D]. 刘勇为.华中科技大学 2016
[4]电磁继电器电气参数测试技术研究[D]. 沈江峰.河北工业大学 2015
[5]基于STM32的多通道液压伺服控制系统研究[D]. 黄鸿国.西南交通大学 2014
[6]基于STM32的电磁继电器综合参数检测仪[D]. 杨备备.杭州电子科技大学 2014
[7]电磁继电器触头相关参数的测量研究[D]. 李昕.河北工业大学 2012
[8]继电器二次吸合特性分析及其检测技术[D]. 李雪.河北工业大学 2011
[9]电连接器贮存可靠性加速寿命试验的研究[D]. 刘俊俊.浙江理工大学 2010
[10]基于ARM的智能继电器测试系统的设计与研究[D]. 冯晓.东华大学 2010
本文编号：3403108
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