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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。
在同一供电系统中，不允许一部分电气设备采用保护接地，而另一部分电气设备采用保护接零的法。A如上图A，设备D1采用保护接零，设备D2采用保护接地，是不允许的。同一供电系统中，要么都采用接零保护，要么都采用接地保护。为什么呢？如果有的接零，有的接地，若保护接地设备的一相碰壳时，而设备的容量又较大，熔断体的额定电流或保护元件的动作电流值也较大，接地电流不足以熔断熔断体或保护电器动作切断电源。B如图B，接地电流就会通过大地流回中性线，使零线电位升高，导致保护接零设备金属外壳带电，人若触及这些运行中设备的外壳，将会触电。
总之这种 不足十元钱的充电宝，不论是使用安全性亦或性能指标均存在巨大隐患。所以当大家外出时，不妨提前准备一只正规的充电宝备用为好。节电器轻则上当受骗重则触犯法律在一些城镇店铺或者农村集市中，部分摊主会伺机向人们推销所谓可以省电的节电器。为了能打动和说服围观者，他们多会使用“精心”过的电度表等道具表演一番。其实这些节电器，绝大多数都是利用人们贪图小利之想法而炮制出来的货，根本不会起到所谓的节电效果，反而还存在一定的安全隐患。
从而在1s内发生溢出的次数(即溢出率)可由公式所示：从而波特率的计算公式由公式所示：在实际应用时，通常是先确定波特率，后根据波特率求T1定时初值，因此式又可写为：电路详解3串行通信实验电路图下面就对所示电路进行详细说明。系统部分(时钟电路、复位电路等)讲已经讲过，在此不再叙述。我们重点来了解下与计算机通信的RS-232接口电路。可以看到，在电路图中，有TXD和RXD两个接收和发送指示状态灯，此外用了一个叫MAX3232的芯片，那它是用来实现什么的呢?首先我们要知道计算机上的串口是具有RS-232标准的串行接口，而RS-232的标准中定义了其电气特性：高电平“1”信号电压的范围为-15V~-3V，低电平“0”信号电压的范围为+3V~+15V。
测量不同介质和使用环境要选用不同的压力表一般介质，如空气、水、蒸汽、油等，可用Y型普通压力表，其外壳为黑色。通常有轴向压力表、径向压力表、轴向带边和径向带边几种常见类型；对某些介质需用专用压力表，如氨类用YA型氨用压力表，其外壳为黄色；氧气用YO氧用压力表，其外壳为天蓝色；氧气压力表、 压力表应严格禁油，万一表内被油沾污时，可用注射器向簧管内注入 ；清洗干净后方能使用。对于强腐蚀介质及有腐蚀性气体环境，如稀 、 气等的压力测量，除采用隔离法测量外，也可选择YB系列全不锈钢压力表，但全不锈钢压力表不适用于外界有腐蚀性介质，如氯、等环境。
位软元件的组合也能数值，通过Kn和起始位软元件的组合来表示，在PLC程序中经常看到MOVd100K4M0，MOVd100K2M0我们 数值就是D0，Kn表示位数以4为单位，K1M0表示M0、MMM3。MOVd100K2M0数据长度不足的高位部分不被传送。了解这些我们再说下，PLC基本的数据类型：2进制数、8进制数、10进制数、16进制数。2进制数，PLC中内部数据方式，它是 基本的存储和运算的方式，所有的10机制、16进制在PLC中都要转化为2进制，在触摸屏等上位机会自动抓换成10进制显示。
用万用表就可以很方便的测量出家里的零线火线，只要你用数字万用表，钳型万用表，指针机械万用表的交流电压档就可以。万用表量程关到到交流电压档(应该所以的万用 般选择200V档，有的钳型表没有200V档可以选再大一点量程。指针万用表档位要小点可以选10V100V)再用红黑表笔分别插在V/COM里(平时测量家电220V电压的插孔)将黑表笔线绕在左手里2-3圈(看图)当然越多越好，注意了：此时黑表笔金属针千万不要碰到手，以防电击然后就可以测试了，右收拿红表笔分别测插座或者零火线，你记下2次测量的结果，之间肯定有个一大一小的电压，测得大的电压就是火线，小电压值当然是零线了，如果测地线肯定是没更小的电压甚至没电压(要看你家的地线接了没有)通过零线和火线的电压的测量值区别，一目了然。
运动目标 运动目标的 ，即通过目标的有效表达，在图像序列中寻找与目标模板 相似候选目标区位置的过程。简单说，就是在序列图像中为目标。运动目标的有效表达除了对运动目标建模外，目标 中常用到的目标特性表达主要包括：视觉特征(图像边缘、轮廓、形状、纹理、区域)、统计特征(直方图、各种矩特征)、变换系数特征(傅里叶描绘子、自回归模型)、代数特征(图像矩阵的奇异值)等。除了使用单一特征外，也可通过融合多个特征来提高 的可靠性，目前主流的方法有：基于区域匹配 算法、基于轮廓匹配 算法、基于特征匹配 算法。