湖南盈能电力科技有限公司是一家专注于智能化、高科技产品研发、、销及服务为一体的科技型企业。 专业从事生产销高低压电器为主,产品在电力电网、工业控制、机械设备和公共设施中都被广泛的采用。
公司核心产品有成套配电柜,高压断路器、关、电力变压器,微机保护装置,火灾监控,小型断路器、塑壳式断路器、智能型剩余漏电断路器,式框架断路器、浪涌保护器、控制与保护关 、双电源自动切换关、启式关,控制变压器、交流接触器、热过载继电器,电力仪表,关电源等系列。yndl1381
公司秉承着“专业、诚信、值得信赖”的经营理念。以合理的价格,完善的服务,的产品。以客户需要为导向,以提高客户生产效率及质量为目标,不断引进选进技术同产品,为客户带来更为的现场解决方案。 我们的专业和不断地,我们的诚信和 服务,得到了各行业客户的一致肯定好评,为企业赢得了 卓越商誉。 “客户信赖,的品牌商”是我们企业追求的目标。我们也时刻以此来严格要求自已,期待在 关键时候为您为的现场解决方案以及完善的产品和服务。盈能电力科技公司致力打造 电气销服务品牌,愿与各界同仁志士竭诚合作,共同发展,共创美好未来!
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实际使用中,通电阻和关断电阻需要进行关速度与短路保护能力等性能的折衷,良好的设计值在2.2~5.1欧范围,因此实际关峰值电流在4~10A范围。驱动电源电路设计2.1电源拓扑设计该电源的输入是新能源乘用车常规的12V电源,该电源通常波动范围是8~16V,而驱动电源的输出需要相对稳定。需要设计多组宽压输入、定压输出的隔离电源。本设计把电源分成两级:前级电源实现宽压输入、定压输出功能,后级实现隔离功能,结构见.:电源拓扑示意图该结构的好处是:前级电源无需解决隔离问题,可以采用常规的SEPIC或buck-boost非隔离拓扑,而且前级电源的输出是无需隔离的低压定压,在布局布线中无需考虑各组电源间的爬电距离和电气间隙问题。ENOB=(SINAD-1.76dB)/6.2,其中1.76为理想ADC的量化噪声,6.2为将log2转化为log1的系数比。很明显,SINAD越大,ENOB越大,而提升SINAD的方法就是重点关注与测试精度有关的电路。在数字示波器的架构中,与测试精度有关的电路有:前端采集电路、ADC采样电路。被测信号经前端采集电路进行调理后传输给ADC进行采样。其中前端采集电路及ADC采样电路对ENOB有较大影响,实际工作时,偏置误差,非线性误差,增益误差,随机噪声,甚至还有ADC交织引起的噪声都会增大ENOB。ENOB说明了什么ENOB是衡量ADC性能的标尺,若示波器ENOB指标好,那么偏置误差、增益误差、非线性度等都较小,同时带宽噪声也较低。如果主要被测信号是正弦波信号,那么ENOB就需要重点关注。通常示波器都由前端电路衰减器、放大器等信号调理电路、ADC采样电路组成,在设计的时候,会在前端采用各种射频技术,各种频率响应方式,实现的频响平坦度,以便ADC采样时失真,增大ENOB指标。如何判断ENOB的大小3.11.底噪示波器在不同垂直档位及偏置下的底噪大小是评估示波器测量质量的一个重要依据,通过观测底噪大小,可以判断前端采集电路和ADC采样电路设计的优劣,因为示波器的底噪会增加额外的抖动并较小设计裕量,对测试结果造成较大的影响。
尽管这种通道数量长期来一直被市场广泛接受,但这是不是仍适合当今的嵌入式系统呢?对示波器商和嵌入式系统设计人员来说,这是一个值得思考的问题。商必需知道其的是不是客户实际需要的、愿意付费购的测试功能。设计人员则需要适合作业的工具。混合信号示波器在1993年 问世,拥有两条模拟通道,配以8条或16条数字通道。之后几年内,主流MSO作为嵌入式系统设计人员的必备调试工具,通道数量基本上锁定在2条或4条模拟通道,外加16条数字通道。为了保证您现在和将来都能选购到满足自己使用需求的高质量红外热像仪,FLIR列出了选购研发用红外热像仪的七大须知。它能引导您明确项目需求,帮助您选择特定应用的热像仪。基于7点建议的讨论通过指导您创建需求文件,帮助您缩小红外热像仪的选择范围,为您的 终选购指明方向。第1点:您要测量什么温度?红外热像仪的常见应用就是测量所研究物体的温度变化。测量温度时需考虑的两点是:所测物体的温度范围和希望获得的温度分辨率。因为显示给 分之一分贝的功率或分数赫兹的频率并不意味着该仪器具有测量这些细微变化的能力。通常这些显示的位数远远超过了仪器在这一水平的测量能力。要充分了解一个射频仪器的测量能力,往往要参考说明书或数据表。前后一致的定义可以减少您测量中可能出现的混淆。以下是您在使用中会经常看到的一些关键术语:分辨率-仪器所能可靠检测到的改变;重复性-在同样条件下多次进行同一测量获得相同结果的能力;不确定性-对被测量的准确值缺乏认知部分的量化;精度-仪器在一定误差范围内测量一个参数实际/值的能力。在类内识别方面,HOKC等人[1]使用小波变换方法成功识别出了BPSK和4PSK信号;POLYDOROSA和KIMK[2]提出了似然比调制识别器,它成功地识别了BPSK和QPSK信号。在类间识别方面,KANNANR和RIDS[3]使用离散小波变换成功识别出DPSK、PSK和MSK;HAZZAA[4]等人提出基于特征的方法成功识别出FSK、ASK、PSK、QAM等信号,但是所设计的识别器计算量比较大。