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2024欢迎访问##合肥YKDR0.45-50-3电容器一览表
发布用户:yndlkj
发布时间:2024-05-17 03:18:01
2024欢迎访问##合肥YKDR0.45-50-3电容器一览表
湖南盈能电力科技有限公司,专业仪器仪表及自动化控制设备等。主要产品有:数字电测仪表,可编程智能仪表,显示型智能电量变送器,多功能电力仪表,网络电力仪表,微机电动机保护装置,凝露控制器、温湿度控制器、智能凝露温湿度控制器、关状态指示仪、关柜智能操控装置、电流互感器过电压保护器、断路器分合闸线圈保护装置、DJR铝合金加热器、EKT柜内空气调节器、GSN/DXN-T/Q高压带电显示、干式(油式)变压器温度控制仪、智能除湿装置等。
本公司全系列产品技术性能指标全部符合或优于 标准。公司本着“以人为本、诚信立业”的经营原则,为客户持续满意的产品及服务。
关于数采配置及现场测试应用的部分问题,是工作者在实践过程中时常会遇到的状况。为什么记录了许久但导出文件却发现没有数据,为什么采样数据文件找不到,为什么趋势图不显示,为什么设置了运算公式却没显示结果?本文为你详细讲解。事件数据与显示数据的区别事件数据将各测量周期采集的数据按照设定的记录周期进行记录。虽然记录了详细的数据,但是数据量较大。其记录的数据格式为.TEV,记录的数值为瞬时值,使用Excel打后的界面如所示。
如果示波器没有足够大的存储深度,则再高的采样率也无法充分发挥价值。ZDS4Plus标配512Mpts存储深度,哪怕面对4GSa/s的采样率,也能存储长达128ms的波形。“真正意义”测量如果不能对所有存储深度的每一个波形都进行测量,存储深度的价值也就是“波形不失真”这一基本要求而已,却无法更进一步地去自动挖掘出波形中存在的异常。只有具备“真正意义”参数测量统计功能,512Mpts的海量数据的价值才能被挖掘,否则如果只测其中的一个周期,海量的数据有何意义?不同于传统示波器只测一个周期,或通过抽样减少数据量再测量的模式,ZDS4Plus通过FPGA全硬件并行,基于原始采样率和512Mpts全存储深度,对每一帧波形每一周期进行测量统计,可在几百毫秒内实现对512Mpts数据的“真正意义”参数测量,测试项目可达51种,并且支持24种参数同时显示。
当今的制冷设备使用可转化成气体的冷却剂。尽管这种类型的冷却剂是有效制冷过程的基础,但可能会对环境造成危害。那么,如果我们可以使用固体材料而不是液体材料作为经济、环保的方式来对食品、饮料、甚至电子设备进行制冷呢?这正是卢森堡科学技术研究所(LIST)正在研究的课题。该研究所的研究人员利用FLIR红外热像仪深入研究这一课题。LIST的研究人员测量电热效应,并希望更好地了解其制冷应用的可用性。卢森堡科学技术研究所(LIST)是一家研究和技术机构,位于Esch-Belval镇的卢森堡新研究与创新园区的中心位置。
汽车换心行动是当下主流的趋势,汽车的动力来源将由电机取代传统的内燃机,今天我们就来一次别生面的“大手术”。电动汽车的——电机,它为汽车动力源,新能源汽车已成为当今 有发展前景的汽车,通过此次的“手术”会有颠覆性的改变。下面是纯电动汽车测试电机时的整个能量运行单元。静止时的充能过程:能量单向传输,通过电网——直流母线——蓄电池;在运动状态时:能量双向传输由蓄电池——直流母线——负载电机。
示波器作为电子工程师 常用的仪器,从 始的模拟示波器,到数字存储示波器和数字荧光示波器,以及越来越偏向专业化的类示波器,功能越来越丰富的同时,性能也发生着日新月异的变化,消费者在选择的时候有时候就可能看得眼花缭乱,那么如何选择适合自己的一款示波器呢?我们知道示波器三大核心指标是带宽、采样率、存储深度,然而在选择数字示波器时还有一个很重要的指标往往会被忽略,那就是我们今天要讲的波形刷新率,也称为波形捕获率。
特性:-适配器用于高速USB2.(兼容USB1.1和USB3.)-符合CAN规范2.A/B和FD1.-CANFD比特率用于数据域(64位)从4kbit/s至12Mbit/s-CAN比特率从4kbit/s至1Mbit/s-时间戳分辨率1μs-CAN总线连接经由D-Sub,9-pin(符合CiA12)-CANFD控制器的FPGA实施-NXPTJA144GTCAN收发器-电气隔离5V-CAN端子可通过焊接跳线-总线负载测量包括错误帧和过载帧-诱发错误发生功能用于进入和外出CAN报文-5-V供电CAN连接可通过焊接跳线连接,外部总线转换器。
在这个过程中,常常会出现问题,其中区主要的就是干扰问题,那我们又该如何解决这个问题,下面就来介绍几种常见的方法。习惯上我们把对电测系统或仪器的测量结果起影响作用的各种外部或内部的无用信号称为干扰。干扰造成的虚信号,不仅对设备本身造成损坏,甚至还会使整个控制系统因逻辑混乱造成控制失灵,形成生产事故,甚至停产。1干扰的类型按噪声干扰模式不同,分为共模干扰和差模干扰。共模干扰和差模干扰是一种比较常用的分类方法。