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時序和布局約束是實現設計要求的關鍵因素。本文是介紹其使用方法的入門讀物。完成RTL設計隻是FPGA設計量產準備工作中的一部分。接下來的挑戰是確保設計滿足芯片內的時序和性能要求。為此,您經常需要定義時序和布局約束。我們了解一下在基於賽靈思FPGA和SoC設計係統時如何創建和使用這兩種約束。時序約束基本的時序約束定義了係統時鐘的工作頻率。然而,更的約束能建立時鐘路徑之間的關係。
HN380B水內冷發電機絕緣電阻測試儀
水內冷絕緣特性測試儀HN380 2500v變壓器特性參數測試儀產品用途
水內冷發電機絕緣電阻測試儀 於水內冷發電機的測量試驗,也可用於試驗室或現場做絕緣測試試驗。輸出電流大於75mA。輸出電壓5000V。內含微電流測量係統 、數字升壓係統 。用一條高壓線和一條信號線連接試品即可測量。測量自動進行,結果由大屏幕液晶顯示,並將結果進行存儲。
內冷發電機絕緣電阻測試儀 技術參數
HN380B水內冷發電機絕緣電阻測試儀於水內冷發電機的測量試驗,同時也可用於試驗室或現場做絕緣測試試驗。輸出電流大於45mA。可達75mA。輸出電壓2500V和5000V兩檔。內含高精度微電流測量係統、數字升壓係統。隻需要用一條高壓線和一條信號線連接試品即可測量。測量自動進行,結果由大屏幕液晶顯示,並將結果進行存儲。
一、主要特點
1. 采用32位微控製器控製,全中文操作界麵,操作方便。
2. 適用於測量水內冷發電機的絕緣電阻、吸收比(R60s/R15s)和極化指數(R10min/R1min)的測試。自動計算吸收比和極化指數,可自動顯示R15s、R60s、R10min、收比(R60s/R15s)和極化指數(R10min/R1min),並自動儲存15秒、1分鐘、10分鐘的數據便於。在這種情況下,因為可見光受到影響,我們人眼看不到整個環境中的狀況,需要用紅外成像技術,來幫助我們消防戰士們掌握火場內的情況。火災預防/探測,防患於未燃持續監測倉庫探測廢料倉中的火災風險CATS6實現消防用紅外熱像儀從高科技產品變成消防救援必備工具早些時候,由於紅外熱像儀的費用比較昂貴,成本較高,國內與國外的消防員都不敢大膽使用。但隨著紅外熱像技術的普及和發展,紅外熱像儀在歐美,已經變成每輛消防車的必備一起。
3. 輸出電流大,短路電流大於45mA。輸出電壓2500V和5000V兩檔,可測高達2萬兆的絕緣電阻。不需對水極化電勢進行補償調節。(備選)
4. 高壓發生模塊采用全封閉技術,內部有保護電阻,**可靠。
5. 抗乾擾能力強,能滿足超高壓變電站現場操作。
6. 測試完畢自動放電,並實時監控放電過程。
功能及特點二.
技術條件及指標
準確度: ±10%
測量範圍:0.1M~200GΩ
試驗電壓:2500V ;5000V
短路電流:≧25mA
測量時間:1分鐘~10分鐘(與測量方式有關)
電 源:180~270VAC ,50Hz/60Hz±1% (市電或發電機供電)
工作環境:溫度-10~40℃,相對濕度20~80%一個由意大利、菲律賓人員組成的研究小組一直在使用FLIR的紅外熱像儀來研究位於菲律賓的令人驚歎的普林塞薩港地下河洞穴係統中的蝙蝠的行為。研究人員希望這項技術能夠讓他們更深入地了解蝙蝠群的規模和特性,而且掌握了這項技術也將有助於他們在未來多年保護這些物種。普林塞薩港地下河位於巴拉望島中西部海岸菲律賓群島的西南部,是世界上長的地下河。該地區包括世界上令人印象深刻的洞穴係統之一,該洞穴係統已被聯合國教科文組織列為世界遺產。
1. 電源電壓:AC220 ± 10%
2. 輸出電壓:DC2500V /5000V± 10% 選配項
3. 量 程:0.0000Ω ~ 1000GΩ
4. 環境溫度:-10℃ ~ +40℃
5. 環境濕度:≤75%RH實時頻譜功能界麵顯示其中,熒光頻譜圖是基於頻譜統計的二維圖譜。在熒光頻譜圖中,橫軸代表頻率,縱軸代表幅度,像素點的色彩代表該頻率點的幅度統計次數,如所示。通過熒光頻譜圖和無縫瀑布圖對實現信號實現無丟失顯示,實時頻譜功能可以發現瞬態信號並顯示信號的實時變化。熒光頻譜原理示意圖熒光頻譜圖的應用熒光頻譜將一段時間內所統計的各個頻率及相應幅度出現的次數轉化為顏色,通過顏色揭示信號的概率。一般而言,熒光頻譜圖默認設置能夠滿足絕大數的信號顯示要求。
6. 測量精度:0Ω ~ 2000MΩ 10%
2000MΩ ~ 1000GΩ 10%
7. 電壓紋波:測試電壓紋波含量不大於3%
9. 測量方式:實時測量,開始每秒鐘進行一次測量顯示;自動計算吸收比、極化指數。
10. 顯示方式:128X64位液晶顯示被測電阻值、吸收比、極 化指數。自動顯示測試時間。
11..絕緣電阻:儀表本體與交流電源初級引線之間的絕緣電阻1000MΩ
12. 負載能力:
水內冷絕緣特性測試儀HN380 2500v變壓器特性參數測試儀目前常用的方法是使用雙狄拉克模型。該模型假定概率密度函數兩側的尾部是服從高斯分布的,高斯分布很容易模擬,並且可以向下推算出較低的概率分布。總抖動是RJ和DJ概率密度函數的卷積。業界對於高斯分布能否地描繪隨機抖動直方圖的尾部還存在爭議。真正的隨機抖動是遵守高斯分布的,但實際的測量中多個低幅度的DJ會卷積到一個分布函數,這導致測量出的概率密度分布的中心接近高斯分布,而尾部卻夾雜了一些DJ。