1、“.....每个元器件的应力因子及失效率转化模型,智能电能表的结构信息等。智能电能表可靠性试验方法研究综述及展望原稿。提高电能表可靠性的方法和措施加强异常监测全性能小到大由下而上的综合过程。智能电能表各元器件的失效率水平是进行智能电能表可靠性预测的最基本数据,其精确度水平直接影响电能表可靠性预测值的精确度。需要指出的是,这里所指的元器件失效率水平是及失效率转化模型,智能电能表的结构信息等。摘要智能电能表是高级测量体系建设中的重要组成部分,具有计量电能消耗采集用电信息及传输数据等功能,其可靠性对于电网公司来说非常关键。元器件应力预测智能电能表可靠性试验方法研究综述及展望原稿流采样误差超差实时召测不成功电量突变低压集抄系统采集数据与现场不符等......”。

2、“.....但归根结底是产品可靠性差,元器件承受不住安装现场多应力作用的严酷考验,而失去原有的性能。智能率水平是进行智能电能表可靠性预测的最基本数据,其精确度水平直接影响电能表可靠性预测值的精确度。需要指出的是,这里所指的元器件失效率水平是元器件在实际使用条件下的失效率,即考虑各种工作应力集周期相较长数据相对滞后。关键词智能电能表可靠性试验解决措施智能电能表运行现状现场运行智能电能表及计量自动化终端故障类型包括外壳变黄变脆液晶屏显示缺角或无法显示计量准确度失准无法通信录像中捕捉试验异常现象,并通过图像比对技术,完成试验过程异常现象监测功能。智能电能表可靠性试验方法研究综述及展望原稿。元器件应力预测方法基于元器件应力法的智能电能表可靠性预测方法......”。

3、“.....但是采集周期相较长数据相对滞后。提高电能表可靠性的方法和措施加强异常监测全性能智能检测系统可以在样品试验过程中监测试验异常现象。异常现象包括样品试验过程中发生的闪络在智能电能表可靠性结构模型的基础上,通过对智能电能表元器件可靠性数据进行整合,依次求出电能表各模块和整表的可靠性预测值,是个由局部到整体由小到大由下而上的综合过程。智能电能表各元器件的失智能电能表可靠性试验方法远程数据统计分析随着电网智能化水平的提高,电力用户已基本实现全采集全覆盖,智能电能表的运行状态可以通过采集终端采集回主站,因此智能电能表的现场数据统计变得更加方便模型多应力寿命模型复合应力模型等......”。

4、“.....直接决定数据的外推效果。加速模型可分为物理加速模型与经验加速模型,物理加速模型是根据产品的失效机理得出,经验加速模型是对同类型产品大量实验后根据实验结果总结得到的。根温度机械电压湿度等影响下的情况。因此,在智能电能表可靠性预测中,应充分考虑各种应力对元器件可靠性的影响,所需信息包括每类型元器件的数量,每个元器件在参考条件下的失效率,每个元器件的应力因在智能电能表可靠性结构模型的基础上,通过对智能电能表元器件可靠性数据进行整合,依次求出电能表各模块和整表的可靠性预测值,是个由局部到整体由小到大由下而上的综合过程......”。

5、“.....电能表出现的问题多样化,但归根结底是产品可靠性差,元器件承受不住安装现场多应力作用的严酷考验,而失去原有的性能。智能于大数据理念,利用数学建模对电能表投运时间运行状况失效时间等数据进行比对分析,从而得到电能表的寿命可靠性关系曲线。该方法可以得到所有在线运行的表计数据,具有数据量大采集方便的优势,但是采智能电能表可靠性试验方法研究综述及展望原稿法通信交流采样误差超差实时召测不成功电量突变低压集抄系统采集数据与现场不符等。电能表出现的问题多样化,但归根结底是产品可靠性差,元器件承受不住安装现场多应力作用的严酷考验,而失去原有的性流采样误差超差实时召测不成功电量突变低压集抄系统采集数据与现场不符等。电能表出现的问题多样化,但归根结底是产品可靠性差......”。

6、“.....而失去原有的性能。智能与艾林模型属于物理加速模型,幂律模型逆幂律模型指数加速模型模型属于经验加速模型。常见的多应力加速模型有温度与电应力加速模型温度与湿度应力寿命模型温度与振动应力加速传感器获得实时温度湿度等信息,同步记录样品完整试验过程,通过动态图像视频捕捉技术从试验录像中捕捉试验异常现象,并通过图像比对技术,完成试验过程异常现象监测功能。智能电能表可靠性试验方法远据应力个数,加速模型可分为单应力模型多应力模型。常见单应力加速模型包括模型幂律模型逆幂律模型指数加速模型模型及艾林模型。其中模在智能电能表可靠性结构模型的基础上,通过对智能电能表元器件可靠性数据进行整合,依次求出电能表各模块和整表的可靠性预测值......”。

7、“.....智能电能表各元器件的失电能表可靠性试验方法研究综述及展望原稿。加速退化试验加速模型,又称加速方程,用于建立寿命特征与应力水平之间的关系。加速模型在加速试验建模中扮演着十分重要的角色,是高应力与额定工作盈利集周期相较长数据相对滞后。关键词智能电能表可靠性试验解决措施智能电能表运行现状现场运行智能电能表及计量自动化终端故障类型包括外壳变黄变脆液晶屏显示缺角或无法显示计量准确度失准无法通信便。通过对采集数据进行统计,基于大数据理念,利用数学建模对电能表投运时间运行状况失效时间等数据进行比对分析,从而得到电能表的寿命可靠性关系曲线。该方法可以得到所有在线运行的表计数据,具有程数据统计分析随着电网智能化水平的提高......”。

8、“.....智能电能表的运行状态可以通过采集终端采集回主站,因此智能电能表的现场数据统计变得更加方便。通过对采集数据进行统计,智能电能表可靠性试验方法研究综述及展望原稿流采样误差超差实时召测不成功电量突变低压集抄系统采集数据与现场不符等。电能表出现的问题多样化,但归根结底是产品可靠性差,元器件承受不住安装现场多应力作用的严酷考验,而失去原有的性能。智能智能检测系统可以在样品试验过程中监测试验异常现象。异常现象包括样品试验过程中发生的闪络破坏性放电或击穿样机死机重启无法运行等。通过安装在试验台上方的传感器集成装置和高清摄像头,结合环境监集周期相较长数据相对滞后......”。

9、“.....即考虑各种工作应力温度机械电压湿度等影响下的情况。因此,在智能电能表可靠性预测中,应充分考虑各种应力对元器件可靠性的影响,所需信息包括每类型元器件的数量,方法基于元器件应力法的智能电能表可靠性预测方法,是在智能电能表可靠性结构模型的基础上,通过对智能电能表元器件可靠性数据进行整合,依次求出电能表各模块和整表的可靠性预测值,是个由局部到整体温度机械电压湿度等影响下的情况。因此,在智能电能表可靠性预测中,应充分考虑各种应力对元器件可靠性的影响,所需信息包括每类型元器件的数量,每个元器件在参考条件下的失效率,每个元器件的应力因在智能电能表可靠性结构模型的基础上......”。