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时序和布局约束是实现设计要求的关键因素。本文是介绍其使用方法的入门读物。完成RTL设计只是FPGA设计量产准备工作中的一部分。接下来的挑战是确保设计满足芯片内的时序和性能要求。为此,您经常需要定义时序和布局约束。我们了解一下在基于赛灵思FPGA和SoC设计系统时如何创建和使用这两种约束。时序约束基本的时序约束定义了系统时钟的工作频率。然而,更的约束能建立时钟路径之间的关系。
HN380B水内冷发电机绝缘电阻测试仪
水内冷绝缘特性测试仪HN380 2500v变压器特性参数测试仪产品用途
水内冷发电机绝缘电阻测试仪 于水内冷发电机的测量试验,也可用于试验室或现场做绝缘测试试验。输出电流大于75mA。输出电压5000V。内含微电流测量系统 、数字升压系统 。用一条高压线和一条信号线连接试品即可测量。测量自动进行,结果由大屏幕液晶显示,并将结果进行存储。
内冷发电机绝缘电阻测试仪 技术参数
HN380B水内冷发电机绝缘电阻测试仪于水内冷发电机的测量试验,同时也可用于试验室或现场做绝缘测试试验。输出电流大于45mA。可达75mA。输出电压2500V和5000V两档。内含高精度微电流测量系统、数字升压系统。只需要用一条高压线和一条信号线连接试品即可测量。测量自动进行,结果由大屏幕液晶显示,并将结果进行存储。
一、主要特点
1. 采用32位微控制器控制,全中文操作界面,操作方便。
2. 适用于测量水内冷发电机的绝缘电阻、吸收比(R60s/R15s)和极化指数(R10min/R1min)的测试。自动计算吸收比和极化指数,可自动显示R15s、R60s、R10min、收比(R60s/R15s)和极化指数(R10min/R1min),并自动储存15秒、1分钟、10分钟的数据便于。在这种情况下,因为可见光受到影响,我们人眼看不到整个环境中的状况,需要用红外成像技术,来帮助我们消防战士们掌握火场内的情况。火灾预防/探测,防患于未燃持续监测仓库探测废料仓中的火灾风险CATS6实现消防用红外热像仪从高科技产品变成消防救援必备工具早些时候,由于红外热像仪的费用比较昂贵,成本较高,国内与国外的消防员都不敢大胆使用。但随着红外热像技术的普及和发展,红外热像仪在欧美,已经变成每辆消防车的必备一起。
3. 输出电流大,短路电流大于45mA。输出电压2500V和5000V两档,可测高达2万兆的绝缘电阻。不需对水极化电势进行补偿调节。(备选)
4. 高压发生模块采用全封闭技术,内部有保护电阻,**可靠。
5. 抗干扰能力强,能满足超高压变电站现场操作。
6. 测试完毕自动放电,并实时监控放电过程。
功能及特点二.
技术条件及指标
准确度: ±10%
测量范围:0.1M~200GΩ
试验电压:2500V ;5000V
短路电流:≧25mA
测量时间:1分钟~10分钟(与测量方式有关)
电 源:180~270VAC ,50Hz/60Hz±1% (市电或发电机供电)
工作环境:温度-10~40℃,相对湿度20~80%一个由意大利、菲律宾人员组成的研究小组一直在使用FLIR的红外热像仪来研究位于菲律宾的令人惊叹的普林塞萨港地下河洞穴系统中的蝙蝠的行为。研究人员希望这项技术能够让他们更深入地了解蝙蝠群的规模和特性,而且掌握了这项技术也将有助于他们在未来多年保护这些物种。普林塞萨港地下河位于巴拉望岛中西部海岸菲律宾群岛的西南部,是世界上长的地下河。该地区包括世界上令人印象深刻的洞穴系统之一,该洞穴系统已被联合国教科文组织列为世界遗产。
1. 电源电压:AC220 ± 10%
2. 输出电压:DC2500V /5000V± 10% 选配项
3. 量 程:0.0000Ω ~ 1000GΩ
4. 环境温度:-10℃ ~ +40℃
5. 环境湿度:≤75%RH实时频谱功能界面显示其中,荧光频谱图是基于频谱统计的二维图谱。在荧光频谱图中,横轴代表频率,纵轴代表幅度,像素点的色彩代表该频率点的幅度统计次数,如所示。通过荧光频谱图和无缝瀑布图对实现信号实现无丢失显示,实时频谱功能可以发现瞬态信号并显示信号的实时变化。荧光频谱原理示意图荧光频谱图的应用荧光频谱将一段时间内所统计的各个频率及相应幅度出现的次数转化为颜色,通过颜色揭示信号的概率。一般而言,荧光频谱图默认设置能够满足绝大数的信号显示要求。
6. 测量精度:0Ω ~ 2000MΩ 10%
2000MΩ ~ 1000GΩ 10%
7. 电压纹波:测试电压纹波含量不大于3%
9. 测量方式:实时测量,开始每秒钟进行一次测量显示;自动计算吸收比、极化指数。
10. 显示方式:128X64位液晶显示被测电阻值、吸收比、极 化指数。自动显示测试时间。
11..绝缘电阻:仪表本体与交流电源初级引线之间的绝缘电阻1000MΩ
12. 负载能力:
水内冷绝缘特性测试仪HN380 2500v变压器特性参数测试仪目前常用的方法是使用双狄拉克模型。该模型假定概率密度函数两侧的尾部是服从高斯分布的,高斯分布很容易模拟,并且可以向下推算出较低的概率分布。总抖动是RJ和DJ概率密度函数的卷积。业界对于高斯分布能否地描绘随机抖动直方图的尾部还存在争议。真正的随机抖动是遵守高斯分布的,但实际的测量中多个低幅度的DJ会卷积到一个分布函数,这导致测量出的概率密度分布的中心接近高斯分布,而尾部却夹杂了一些DJ。