产品名称：变频互感器综合测试仪 电容式互感器校验仪 全自动互感器校验仪

挥动手臂产生的微多普勒效应利用雷达识别运动的技术可以应用在不同的场景中。比如在体育运动中，可以借用这项技术检测人和球类的运动状态和运动轨迹。在居家环境下，还可以做摔倒检测，用于预防老人摔倒。目前，我们的技术已经可以通过处理雷达数据，实现运动状态和轨迹的解读。手势识别交互人机交互是雷达技术的另一个重要应用领域，如手势识别交互。利用雷达采集的距离、多普勒信息，以及快速采样获得的手动态运动历史信息，雷达可以很好地展现手的动态运动特性，并可以从不同的角度观测手的运动。
HN10A互感器特性综合测试仪变频互感器综合测试仪 电容式互感器校验仪 全自动互感器校验仪

功能简介：

测试互感器：PT、CT（保护类、计量类）、伏安特性（励磁特性）曲线、自动给出点值、自动给出5%和10%的误差曲线、变比测量、比差测量、相位（角差）测量、极性判断、一次通流测试、交流耐压测试、二次负荷测试、二次绕组测试、铁心退磁等设计的多功能现场试验仪器。

技术参数：

1、工作电源：AC220V±10% 、50Hz

2、设备输出：0～2500Vrms， 5Arms（20A峰值）

3、大电流输出：0～1000A

4、二次绕组电阻测量范围：0.1～50Ω

5、二次绕组电阻测量准度：≤0.5%、分辨力0.01

6、二次实际负荷测量范围：5～300VA

7、二次实际负荷测量准度：≤0.5%±0.1VA在电动和混合动力汽车中，需要一种方法将高压电池与车辆的其他部分断开连接。专门设计的大电流继电器(接触器)历来一直是执行此功能的方案。此继电器的设计必须支持在负载下断开连接，而不受损坏。这是通过使用带有真空封装触点的继电器来实现的。这些接触器通常充满惰性气体，包围触点以消除空气。通常，在高压电池系统中，需要三个接触器：一个用于两个主要电池导体，另一个更小的版本用于预充电功能。传统的电池断开电路图如所示。

软件使用说明 

11.1 将配套光盘放入计算机光驱中，解压“软件”至C盘根目录。

11.2，安装“wic_x86_chs.exe”文件，其次，安装“dotNetFx40_Full_x86_x64.exe”软件，默认安装地址即可。

11.3安装完毕后，打开“伏安特性”文件夹，选择打开“VATeXing.exe”操作软件，如图38即为上位机操作软件。

11.4在“VATeXing.exe”操作软件中，下方选择互感器种类“CT”或“PT”，应用语言“中文”或“英文”。

11.5如需生成报告格式文件，必须载入试验结果数据，具体操作方法如下：

a）、将存储试验数据的U盘连接至计算机。

b）、在图38中选择打开“选择文件”，出现图39操作窗口，在图39中可根据需要载入所需文件。

c）、试验结果数据说明：以“A”为开头的数据为励磁特性结果数据，以“B”为开头的数据为变比极性结果数据，以“C”为开头的数据为负荷结果数据，以“D”为开头的数据为直阻结果数据。以“E”为开头的数据为角差比差结果数据，以“T”为开头的数据为暂态结果数据。

11.6 载入数据结束后，选择“确定”出现图40界面，在此界面右上方设置相应参数后，选择“生成误差曲线”则完成所有试验结果的载入。

11.7 载入完成后，可根据需要选择“保存”或打印结果数据。

11.8  选择“保存”选项，则以WORD的形式显示结果如图41。

11.9  如需继续加载试验结果数据，请先上次载入的数据。

HN12A变频式互感器综合仪（CT/PT仪）

功能简介：

1 励磁特性试验

2 变比试验

3 相位和极性试验

4 CT一次电流及负荷时的比差、角差测量

5 CT二次绕组电阻测量

6 CT二次回路负荷测量

7 CT暂态特性测试与

8 CT升流试验

9 测量校核型号的CT、PT，包括保护CT、计量CT、TP级暂态CT、励磁饱和电压达到40KV的CT、变压器套管CT、各电压级PT等.

10 点电压/电流、10%(5%)误差曲线、准确限值系数、仪表保安系数、二次时间常数、剩磁系数、准确级、饱和和不饱和电感等CT、PT参数的测量.

自动给出点电压/电流、 10％误差曲线、 5％误差曲线、准确限值系数（ALF）、 仪表保安系数（FS）、 二次时间常数(Ts)、剩磁系数(Kr)、准确级、饱和和不饱和电感等参数。

技术参数：

输出电压：0~180V (RMS)
■ 输出电流：0~12A，峰值36A
■ 电压测量：准确度 ±0.1%
■ CT变比测量范围：1~30000
■ PT变比测量范围：1~30000变频互感器综合测试仪 电容式互感器校验仪 全自动互感器校验仪对数据进行快速，而不是将其传至云，可在本地做出决策，从而改进系统的延迟性。通过减少传输具有拦截风险的数据，不仅能够明显减少决策延迟，而且**性也得以提高。只有有价值的信息需要传输至节点之外的云中，以进行或行为处理。经过优化的数据划分可充分发挥云价值，因为通常不需要全带宽的帧。在固定安装的摄像机上，帧与帧之间的大部分可视数据为静态数据，并可在节点进行滤波处理。边缘节点可提供多种滤波解读来区分预期的对象类型：汽车、卡车、自行车、人类和动物等。