电子仪表测量技术与故障处理研究

电子测量指的是利用电子技术,以电压、电流、频率、波形、相位、元件器的参数等数据为对象进行测量的一种测量方法。随着经济发展和科学的不断进步,电子仪表测量技术逐渐代替了以往机械测量仪器的使用,然而,人们也渐渐发现了电子仪表测量技术除了给多个领域带来便利之外,在使用的过程中也有需要进行探讨和研究的问题。故而,文章以电子仪表测量技术和其故障处理为主要内容进行浅谈。

电子仪表测量技术和故障的检查处理方法

基于电子仪表精度高、量程广、速度快及自动化智能化的测量特点,电子仪表的应用十分广泛。随着我国经济的飞跃发展,电子产业不断实现技术突破。当前电子测量领域已从传统的功能原理逐步过渡到虚拟仪器的智能化测试。智能仪器的自动化测试系统的出现为科研研究带来了便利,同时也打开了家用电器、工业企业等广阔的市场空间。文章对当前电子仪表测量技术进行了一番概述,提出了电子仪表故障的检查处理方法,并对电子仪表测量技术的未来发展进行了美好展望。

浅析电子仪表测量技术和故障检测维护

随着我国经济的不断进步,科技的不断发展,在电子产业方面取得了比较大的进步。对于电子仪表的测量还有故障检测维护的技术也在不断的提升,并且通过相关的电子测量设备就能够达到检测电子仪表的相关元件的工作状态,因此,掌握对于电子仪器仪表的故障检测和维护技术,能够有效的保证仪器仪表的正常使用。基于此,文章对于电子测量技术进行了概述,并且对电子仪表测量故障和维护的方式方法进行了探究。

浅析电子仪表测量技术和故障检测维护

我国经济在不断的向前发展,与此同时,我国的科技也取得了很大的进步,尤其在电子产业方面,也有不小的成就。但是对于电 子仪表的检测和故障维护,这些方面技术还不太成熟,我们还要加强对技术的改进,掌握该如何对电子仪表进行检测,以及当出现故障时 该如何维修,使电子仪表能够正常使用。根据这个情况,本文探讨了什么是电子仪表测量技术,并且对出现故障时的检测和维护办法提出 了建议。

测量技术及仪表类课程改革初探

"热工测量及仪表"是生产自动化、热能与动力工程等专业的必修课。由于其培养方案多年未修订,课程内容及实施过程已远远落后于市场的需求。针对这一现状,有必要对原有课程体系进行重新修订。教学改革中,首先应以培养学生的职业岗位能力为目标,确定整个课程的教学目标,再根据教学目标确定课程具体内容,然后以具体的岗位职责任务设计学习情境,最后按照认知规律合理有序安排教学内容,保证课程内容有效的落实。

电子仪表测量技术和故障检测维护探究

科技的进步和发展,促进了电子仪表使用的普及。 电子仪表作为一种比较常见的信号发生器,能够对电压、电流还有频率、参数等进行一个测量,因此,在工作的过程中,作用是非常大的。 但电子仪表一旦出现故障,就会对其检测的结果产生不好的影响。 所以在工作的过程中,应该对于电子仪表的检测工作进行重视。 基于此,文章对于电子测量技术进行了概述,并且对电子仪表测量故障和维护的方式方法进行了探究。

用软测量技术开创在线检测分析仪表新局面

阐述了计算机、信息处理及单片机嵌入式技术的发展使软测量技术成为智能化仪器仪表的核心技术,特别指出成分在线检测分析的弱项适合应用软测量技术的成分浓度仪来加强,提出了一个软测量技术仪表化的研发方法。提出用软测量技术结合发展新型传感器技术以及有针对性地采用物性仪表配合色谱、质谱等分析仪器繁荣中国在线检测分析仪表行业的方略。

浅谈流量仪表的技术现状及发展方向

随着我国国民经济的快速发展,流量仪表在工农业生产中发挥着愈来愈重要的作用。浅谈我国流量仪表的种类和应用原理,并针对其应用范围和优缺点进行详细分析。通过对流量仪表技术现状和发展方向的探讨,以期促进我国流量仪表应用效率的不断提高。

火箭药温模拟测量法

在简单介绍火箭药温精确测量必要性和可能性的基础上,针对火箭热传导的特点,其发动机传热现象可用17个参量来表征,其中包括12个无量纲参量和5个基本量纲,并对无量纲参量进行了分析和分类。在缩小尺寸模型和火箭发动机原型之间特征温度以及经历时间完全对应(相似比例为1)的前提下,设计了1/5缩小尺寸模型。将初始温度相同(2 0℃)的原型与缩小尺寸模型置入温度为4 8℃的恒温环境下12 80min ,试验周期内,模型与实物特征温度之间最大偏差不大于1℃.试验结果表明该设计方案满足工程需要。

采用定波长传感技术研制污水活性测定仪

利用波长为485 nm的光具有最大吸收峰的特点,使用污水生物活性甲月替萃取液研制了定波长光吸收传感器,该传感器将萃取液中的生物活性转换为电信号。并在此基础上,研制成功了智能化的污水活性测定仪,实现了生物活性指标的直读、存储及打印输出功能。并对硬件和软件设计进行综合考虑,实现了简便、准确的仪器标定。

电容法火药水分在线检测技术

结合火药物料的物理特性、加工工艺及加工安全性的相关要求对常用的各种在线水分检测方法进行分析比较的基础上，采用电容法对水分含量为8％-20％的火药物料在不同的测试温度（10，15，20，25℃）下进行了试验研究。结果表明，火药定容积质量随物料含水量的增加呈单调递减变化，火药电容值随物料含水量的增加呈单调递增变化。因此，采用电容法测量物料水分含量具有较高的灵敏性，电容法火药水分在线检测技术是可行的，并提出了工程化装置的研制建议。

仪器仪表行业中小企业可持续发展的一个重要途径

在工业生产过程控制领域，实时检测工艺参数的仪器仪表作用至关重要。纵观我国检测仪器仪表行业的发展现状，应当承认目前还处于相对低迷时期。当今知识经济时代．企业的高生命力可持续性发展，首要依靠自主创新能力，但是从长期以来占据检测仪器仪表行业主导产品的“四大参数”——温度、压力（含差压）、流量（含重量）、物位（含液位）来看，似乎其发展的空间不太大。因此笔者认为花大力气和投资应着眼于我国目前薄弱环节．应用科技含量更高的产品研发方面，如工业在线分析仪。

流动注射-分光光度法联用测定药物制剂中维生素K_3的含量

把流动注射和分光光度联用建立了一种新的测定维生素K3的方法.把250μL维生素K3(Menadionesodiumbisulfite,MSB)水溶液注入到载流(水)中,试样带在流动的过程中与33%二甲胺水溶液汇流,在长100cm内径0.5mm的聚乙烯反应管中快速显色,生成一紫红色配合物,510nm为其最大吸收波长,本法检测限为0.2μg/mL,测定频率达60次/h,浓度为10μg/mL的试样7次测定的相对标准偏差为0.25%,在4～100μg/mL的浓度范围内严格遵守比尔定律,并用于市售维生素K3针剂含量的测定,结果与药典方法一致.

基于组合赋权法的多谐波源责任综合评估

为区分多谐波源负荷对公共点的谐波责任,提出一种基于组合赋权法的多谐波源责任综合评估方法。将各次谐波电压含有率作为评估指标,采用优序图与熵权的组合赋权法得到的综合评价结果对谐波电压等级进行评估:定性分析了各负荷应负的谐波电压责任,定量比较了根据组合赋权法求得的加权谐波电压值。从主、客观方面采用组合赋权法对含有多谐波源系统进行责任综合评估,其评估结果客观、合理,具有一定的工程实际意义。

超低高压多变比高精度标准电压互感器的研制

传统的标准电压互感器在实际工程应用中存在高度高难以直立运输、体积大重量重在现场难以搬运和摆放、变比单一等缺陷,以致于在用于电压互感器的现场校验时,存在校准效率低、运输不方便易损坏等问题。针对上述存在的问题来开展标准电压互感器的研究设计,根据标准电压互感器的工作原理及结构组成,提出从套管及外壳、绝缘介质选择、电磁屏蔽设计、铁芯设计、线包设计五个方面来设计一种550kV超低高压多变比高精度标准电压互感器,并总结了该标准电压互感器设计经验。

基于CF-MF-SE联合特征的非侵入式负荷辨识

针对目前非侵入式负荷辨识存在模型训练时间过长以及负荷特征相近的电器辨识精度不高的问题,提出了一种基于CF-MF-SE联合特征的非侵入式负荷辨识方法。以稳态电流信号为基础,通过提取峰值因数表征波形的畸变程度,采用裕度因子表征信号的平稳程度,谱熵表征频谱结构复杂程度,并结合PSO-SVM实现负荷辨识。结果表明,新方法可解决电器电流波形相近不易识别的难题,减少训练时间,有效提高识别准确率和效率。所提方法将振动信号特征作为负荷特征引入负荷辨识领域,为非侵入式负荷辨识技术的特征选取提供了新思路,其中谱熵作为对负荷敏感的关键特征,与其他特征组合可明显提高辨识率,为实际应用中负荷特征的灵活选择提供了参考。

基于K-means聚类与PSO特征优选KNN的分级负荷识别方法

针对非侵入式负荷辨识中,单一V-I轨迹特征无法对相似的轨迹特征进行有效识别以及所提取特征易出现冗余甚至噪声特征的问题,提出了一种基于K-means聚类与PSO特征优选的分级非侵入式负荷识别方法。首先,利用K-means算法对负荷V-I轨迹的HOG特征进行初步分类,将轨迹相似的电器分为一类;然后,对每一类中的电器电流数据进行多维特征提取并采用PSO算法选取最优特征子集;最后,利用KNN模型进行二级负荷识别。实验结果表明,该方法有效提高了负荷识别准确率;提取V-I轨迹的HOG特征解决了同一电器V-I轨迹波动的问题;对一级分类后的每一大类单独进行PSO特征优选KNN二级分类,解决了部分电器对特征子集适应性差的问题。所提方法在一定程度上解决了冗余特征甚至噪声特征对辨识准确率的影响,为负荷特征的选取提供了新的思路,对负荷辨识的实际应用具有重要的参考意义。

基于CNN与K-means聚类的非侵入式电器负荷识别方法

针对目前非侵入式负荷监测仅能识别单个家用电器、多种家用电器同时运行识别率低的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)与K-means聚类结合的非侵入式家用电器识别方法。首先,通过改进的CUSUM边沿检测算法对获取的用户用电数据进行时间检测,提取负荷发生投切事件的功率波形;其次,通过高斯滤波法对提取的功率波形进行滤波处理,并将处理后的波形转化为像素图作为负荷特征库,一部分作为训练集用来训练K-means算法改进后的CNN模型,一部分作为测试集测试模型识别的精度;最后,利用搭建的实验平台进行实际测试分析。实验结果表明,所用模型对7种家用电器的识别率均为100%,验证了模型的有效性。通过K-means算法对卷积神经网络进行改进,增大相似特性负荷特征之间的区别,提高负荷辨识的准确率,为非侵入式负荷检测技术开发提供了参考。