HNDL系列全自動大電流發(fā)生器測試系統大電流恒流源 大電流沖擊試驗裝置 熔斷器測試設備 5年保修

是青島華能遠見有限公司自主研制開發(fā)的專業(yè)應用于母線槽、頻率50Hz開關、電流互感器和其它電器設備的電流負載速斷試驗及溫升試驗。則有效的保證了測試數據的準確性。整機測試單元包括：高精度毫秒計、真有效值電流表、電流傳感器（進口件）、調壓器、大功率升流器、微電腦控制器等部分。自動調壓輸出電流。，Linux內核是使用make命令來配置并編譯的，那必然少不了Makefile。如此復雜、龐大的內核源碼絕不可能使用一個或幾個Makefile文件來完成配置編譯，而是需要一套同樣復雜、龐大，且為Linux內核定制的Makefile系統。盡管這是一個復雜的系統，但對絕大部分內核來說只需要知道如何使用，而無需了解其中的細節(jié)。她對絕大部分內核基本上是透明的，隱藏了大部分實現細節(jié)，有效地降低了的負擔，能使其能專注于內核開發(fā)，而不至于花費時間和精力在編譯過程上。

特點

1、 采用10英寸真彩大液晶觸摸屏操作；測試無需外接任何輔助設備，全自動控制，式操作，簡單方便。

2、 帶有自動穩(wěn)流系統，工控機可實現四遙控能

3、 采用當前電力電子技術，抗干擾能力強，輸出精度高，紋波系數小于0.2％，準確度高于0.5%；。

4、 自動試驗只需設置好目標電流即可，無需人工監(jiān)控，僅需設定測試電流，省去手動調壓，減小勞動強度，提高工作效率。運行時間可自由設定

5、絕緣耐壓 1800/AC  1min,   絕緣等級：B級

 在自動駕駛前車制動測試中，測試工程師會時刻關注并記錄兩車運動過程中的速度、加速度、橫縱向相對距離以及判斷觸發(fā)AEB時刻起到后剎停時自動駕駛車輛的加速度，剎停時相對于假車的相對距離等高精度數據是否滿足《重慶市自動駕駛道路測試準入測試規(guī)范》中的測試要求。行人橫穿緊急制動測試自動駕駛車輛以要求車速在測試車道上行駛，行人會在適當的時機橫穿測試道路，測試自動駕駛車輛是否能觸發(fā)AEB并且是否會與行人發(fā)生碰撞。

二、技術指標

1.輸入 交流50Hz , 380V。

2.可三相平衡的輸出0—20000A交流大電流。運行時段可自行設定。

3. 輸出開口電壓：0-20V.

4.電流精度 ：各電流均可平滑平穩(wěn)連續(xù)可調，精度高于0.5級.電流電壓表顯示為真有效數值，精度高、穩(wěn)定度高。

5.電流波形失真   THD 1%  設計標準遠遠高于國標<<GB14048.2-14>>.

6.保護設置  過流、過壓

7.絕緣阻抗  20兆歐

8.絕緣耐壓  1800/AC  1MIN

9.可測被測元件的電流動作時間。并可同步記錄鎖定動作時間。常開、常閉觸點自動判別。測時范圍：0.01S---99999.99s,精度;0. 01s.磁翻板液位計作為一種觀測直觀、安裝簡單、維護方便的液位測量儀表，在罐區(qū)的測量中得到大量的應用。因為磁翻板液位計可以不通過使用其他手段就能直接地反映槽罐內液位實際狀態(tài)，這種簡單明了，穩(wěn)定直觀的測量優(yōu)點已經被越來越多的用戶認可。在儀表的實際制造過程中，生產廠家還可以通過增加一些附加技術手段使液位計拓展更多的功能，使其能夠運用到實際的生產控制中去。2m以上的大量程磁翻板液位計的測量準確度通常與差壓變送器不相上下，因此也越來越受到用戶的重視。

三、操作方法

1、儀器接入380V電壓，在將儀器后面電流輸出端子與被測品接通構成電流回路接線端子要緊固。面板上的常閉觸點要接到被測品的輔助常閉觸點上。

2、打開儀器側面空氣開關，等待幾秒進入試驗選擇界面如下圖：

電流輸出線與常閉觸點接入后，注急停按鈕不要按下，直接按啟動按鈕，即可通過點擊觸控屏升降按鈕來調節(jié)電流輸出大小。(每次試驗結束后，都要按下面板歸零按鈕讓調壓器自動歸零位)。

2) 自動升流就選擇進入“自動試驗”界面如下圖：

自動試驗時，每次都要先選擇“參數設置”來設置輸出電流大小。做長時間運行可自由設定運行時間。如下圖：其實，平衡車并不是一個新事物，早在2001年12月開始就已經實現了由美國家狄恩卡門（DeanKamen）的世界上款平衡車Segway的量產。當時，狄恩卡門（DeanKamen）是這樣描述這款車的（世界上款具有自動平衡能力、電動的交通工具），由于沒有大范圍在市場上流行起來，這種具備自動平衡能力，電動的交通工具在國內的叫法一直沒有得到統一。

1.在連接儀器測試線前，應先檢查各項調壓器是否歸零。急停按鈕是否關閉。

2.輸出電流2500A以上時，電流輸出線一定要緊固。試驗時間≤300s。使用節(jié)點和對數成像器可改進物聯網(IoT)中的應用。應用試圖利用日常世界中豐富的信息資源，出于幾個原因考量。包括日常監(jiān)控的人臉識別，但大部分原因集中在和行為上。這些應用中收集到的信息可通過云計算進行更的廣泛處理。然而，深度處理有其局限性，并且可以通過往組合中增加節(jié)點和對數成像器在很多方面加以改進。通過往組合中增加節(jié)點，減輕與云之間的通信，可以改進數據。