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HN2016智能sf6微水测试仪冷镜法露点仪 SF6分解产物测试仪 sf6冷镜式露点测试仪 5年保修
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露点 |
测量范围 |
－80 ℃～+20 ℃ |
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测量精度 |
±1℃（－80℃～＋20℃） |
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测量时间 （＋20℃） |
<3分钟。 |
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环境温度 |
－40℃～＋60℃ |
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一直以来,许多技术的厂商都致力于开发高度集成的雷达视觉技术，实现且不受环境噪音影响的效果。一架巨大的飞机在屏幕上只能呈现为一个点，那已经是过去的老旧雷达屏幕了。现如今，采用TI特毫米波技术的毫米波传感器，可以帮助我们看到具有详细轮廓的物体并对其进行分类，实现“眼见为实”。想象一下，一个灵敏的机器即使在充满灰尘、黑暗、雾气或下雨等恶劣条件下也能避开障碍;一个**系统，可以透过墙壁看到入侵者;一架无人机可以检测到肉眼看不到的高架电缆;一个安装在手术工具的微型雷达可以检测到生物质;又或者一个微型传感器可以监测动脉壁和声带运动。
1、连接SF6设备
将测量管道上螺纹端与开关接头连接好，用扳手拧紧，关闭测量管道上另一端的针型阀；
再把测试管道上的快速接头一端插入仪器上的采样口；
将排气管道连接到出气口。
后将开关接头与SF6电气设备测量接口连接好，用扳手拧紧；
2、检查电量
本仪器优先使用交流电。
使用直流电时，请查看右上角显示的电池电量，如果电量低于约20％，请关机充电后继续使用。
3、开始测量
打开仪测量管道上的针型阀，然后用面板上的流量阀调节流量，把流量调节到0.5L/M左右，开始测量SF6露点。
设备测量时间需要5～10分钟，其后每台设备需要3～5分钟。
4、存储数据
设备测量完成后，可以将数据保存在仪器中，按“确定”键调出操作菜单，具体操作方式见下节内容。FLIR红外相机可以在现场抓取高质量的红外热图，并且存贮在后台的计算机中，对于每一模的温度都做保存，并且通过后台的软件作出统计，对于生产的工艺作出的控制，大大提高压铸厂家的工艺稳定性和数据追溯能力。上图是一个现场的红外热像监控系统，通过安装在机械臂上的红外相机（安装在保护壳中），红外相机根据压铸系统中的PLC发出的命令抓图，并且传输到后台计算机中，做进一步的温度分布。借助FLIR在线红外相机强大的功能以及稳定性，这套系统已经在大量客户现场稳定工作了。
5、测量其他设备
一台设备测量后，关闭测量管道上的针型阀和微水仪上的调节阀。将转接头从SF6电气设备上取下。如果需要继续测量其他设备，按照上面步骤继续测量下一台设备。
6、测量结束
所有设备测量结束后，关闭仪器电源。
一、 菜单操作
在测量状态，通过确定键可以进入功能菜单，如图1。
关于振动波形部分，因为车辆行驶过程中道路路面不平整，振动随机发生，因此随机波更能真实得反映路况，当然一些车厂会采用标准正弦波的振动波形实验。回到温度-振动试验的模拟加载脉冲电流部分，标准中给出规范：100mA/10ms---0A/190ms，一个周期为200ms。因为电流较小，且短位置脉冲时间为10ms，因此普通的直流电源无法实现这样快速的测试。艾德克斯IT6400系列电源在正负极短路状态下，可按照标准参数编辑：100mA/10ms---0A/190ms，轻松模拟振动测试，并可做循环试验，测试波形如下。
1、保存数据
在测量状态，通过按“确定”键可以进入功能菜单，按“上”、“下”键选择“保存记录”菜单，按“确定”键，进入保存数据页面，保存数据时，可以根据设备进行编号。
设备编号多为六位，可以通过“上”、“下”键增加数值大小，“左”、“右”键调整数据位数。
输入编号后，按“确定”键，完成保存数据。按“返回”键可以返回上一页，此时不保存数据。
2、查看记录
在测量状态，通过按“确定”键可以进入功能菜单，按“上”、“下”键选择“查看记录”菜单，按“确定”键，进入查看记录页面。
显示时从后一个被保存的数据开始。
可以按“上”、“下”键翻看数据。在识别PLC信号方面，本文采用的是统计模式识别方法，这种方法计算量比较小，容易求解。本文针对文献[1]所提出的识别器模型，改进并设计了一种算法简单、计算量较小的信号识别器。在低信噪比的情况下，识别效果也是比较理想的。基于近似实际的电力线通信信道的仿真结果和比较试验显示出本文所改进和设计的识别器的有效性。1信号模型设r(t)为接收到的信号的复数模型：其中s(t)是调制信号的复数形式，n(t)是电力线信道的背景噪声，ωc是载波频率，θc是载波相位。
3、删除记录
在测量状态，通过按“确定”键可以进入功能菜单，按“上”、“下”键选择“删除记录”菜单，按“确定”键，可删除所有数据。
4、修改时间
在测量状态，通过按“确定”键可以进入功能菜单，按“上”、“下”键选择修改时间，按“确定”键，进入修改时间页面。
通过“上”、“下”键可以增加时间数值，“左”、“右”键可以减小时间数值。
输入小时、分钟、秒后，按“确定”键可以转到下一个修改域内。
电路板缺陷检测包括两部分:焊点缺陷检测和元器件检测，传统的检测采用人工检测方法，容易漏检、检测速度慢、检测时间长、成本高，已经逐渐不能够满足生产需要。设计一种搭载工业相机以取代人眼的机器视觉电路板检测系统，具有非常重要的现实意义。机器视觉检测技术是建立在图像处理算法的基础上，通过数字图像处理与模式识别的方法来实现，与传统的人工检测技术相比，提高了缺陷检测的效率和准确度。机器视觉系统一般采用CCD或CMOS工业相机摄取检测图像并转化为数字信号，再通过计算机软、硬件技术对图像数字信号进行处理，从而得到所需要的目标图像特征值，并由此实现零件识别或缺陷检测等多种功能。