酒泉市试验仪器校准中心CNAS机构

发布时间:2022-07-15

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     力学类仪器校准:砝码、电子称、电子天平、压力表、扭力批、测力仪、推拉力计、拉压力试验机、摆锤式冲击试验机、布洛维氏硬度计、振动试验台、胶带剥离试验机、纸板环压试验机、冲击试验机、破裂强度试验机、数字式渗水性测定仪、拉链往复试验机等。
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酒泉市试验仪器校准中心CNAS机构图①

流量计常见故障的解决方案

     流量计:指示被测流量和(或)在选定的时间间隔内流体量的仪表。简单来说就是用于测量管道或明渠中流体流量的一种仪表。
    流量计又分为有差压式流量计、转子流量计、节流式流量计、细缝流量计、容积流量计、电磁流量计、超声波流量计等。按介质分类:液体流量计和气体流量计
     (1)流量控制仪表系统指示值达到小时,首先检查现场检测仪表,如果正常,则故障在显示仪表。当现场检测仪表指示也小,则检查调节阀开度,若调节阀开度为零,则常为调节阀到调节器之间故障。当现场检测仪表指示小,调节阀开度正常,故障原因很可能是系统压力不够、系统管路堵塞、泵不上量、介质结晶、操作不当等原因造成。若是仪表方面的故障,原因有:孔板差压流量计可能是正压引压导管堵;差压变送器正压室漏;机械式流量计是齿轮卡死或过滤网堵等。
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样品经色谱柱分离后收集,再经荧光分光光度计测荧光强度,影响因素多,测定复杂,改进后的液相色谱-荧光法则可以不经衍生化和收集分离物,只经化学处理除杂,浓缩后直接进样即可。用该法测定贯叶连翘中金丝桃素的含量也取得了较好的结果。液相色谱-示差折光测黄芪精口服液中黄芪甲苷的含量也都取得了较为满意的结果。对于只有紫外末端吸收,用紫外检测时灵敏度低,基线易漂移,示差折光检测其易受外界条件干扰,蒸发散射检测器能克服以上不足,响应值只与样品质量有关,其信号相应与质量成正比,不同化合物,质量相同则信号相应基本一致。

     (2)流量控制仪表系统指示值达到时,则检测仪表也常常会指示。此时可手动遥控调节阀开大或关小,如果流量能降下来则一般为工艺操作原因造成。若流量值降不下来,则是仪表系统的原因造成,检查流量控制仪表系统的调节阀是否动作;检查仪表测量引压系统是否正常;检查仪表信号传送系统是否正常。
     (3)流量控制仪表系统指示值波动较频繁,可将控制改到手动,如果波动减小,则是仪表方面的原因或是仪表控制参数PID不合适,如果波动仍频繁,则是工艺操作方面原因造成。
只需输入以太网总线基本参数,包括速度和信号类型、输入通道和电压阈值,如下图所示,示波器就会理解通过总线传送的信息。以太网总线是一种差分信号。尽管示波器可以使用单端采集和总线,但使用差分则可以改善信号保真度和抗噪声能力。理解以太网总线后的画面为构成10-T和100-TX的各个信号提供了更高级的综合视图,可以简便地识别包开头和包结尾以及子包成分。总线上的每个包都被,值可以在总线波形中用十六进制、二进制或ASCII显示。
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     工作原理:传感器内的涡轮在流体作用下产生旋转使信号检测器的磁场产生变化,因此在信号检测器的线圈中,感应出交变电压,在经过放大器放大、滤波、整形输出方波信号。此信号电压的频率与叶轮的转速成正比,即与流体的流量(流速)成正比。
     设计特点:流量计采用全硬质合金(碳化钨)式悬臂梁结构轴承,集转动轴承与压力轴承于一体,大大了轴承寿命,并可在少量泥沙与污物的介质中工作。传感器采用不锈钢结构,(叶轮采用2Cr13或者双相钢轮)腐蚀性能好,输出信号强,磁稳定性好,可在0-120℃介质正常工作。流量计本身具有自整流的结构,小型轻巧,结构简单,可在短时间内将其组合拆开,安装使用相当方便stwg139wei


此外,当前的纯电动新能源汽车,除了采用单一驱动电机方案外,还存在如双电机四驱、轮毂电机驱动、轮边电机驱动等多轴驱动方案,都是未来的发展方向。新能源电机恒功率范围、启动扭矩、调速能力、功率密度、效率、可靠性等特性关注度越来越高,也是评价新能源电机优劣的重要指标。现阶段,新能源汽车、特别是乘用车电机趋向于高转速、率、高稳定性的方向发展。为什么新能源汽车,特别是乘用车的转速要做高?近年来,主要汽车企业加大了新能源汽车车型上市步伐,纷纷推出了较成熟的新能源乘用车产品,可供消费者选择的车型日益增多,市场竞争也日趋激烈,加快了新能源电机技术的改良,其中有一个方向就是转速越来越高,对新能源乘用车来说,高转速有两大优点:一是对于新能源电机来说,转速高,功率密度高,体积远小普通电机适于新能源汽车的应用;二是转动惯量小、动态响应快、峰值转速性能好。
目前常用的分析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。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。

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