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湖南盈能电力科技有限公司，专业仪器仪表及自动化控制设备等。主要产品有：数字电测仪表，可编程智能仪表，显示型智能电量变送器，多功能电力仪表，网络电力仪表，微机电动机保护装置，凝露控制器、温湿度控制器、智能凝露温湿度控制器、关状态指示仪、关柜智能操控装置、电流互感器过电压保护器、断路器分合闸线圈保护装置、DJR铝合金加热器、EKT柜内空气调节器、GSN/DXN-T/Q高压带电显示、干式（油式）变压器温度控制仪、智能除湿装置等。
本公司全系列产品技术性能指标全部符合或优于 标准。公司本着“以人为本、诚信立业”的经营原则，为客户持续满意的产品及服务。
传统的解决方案是加TVS管，但它有比较大的体积和相对高的重量等缺点。那么ADI是怎么解决的呢?Lorry解答到：“我们考虑SurgeStopper，通过反馈和MOSFET控制把瞬间脉冲的干扰电源尖峰部分全部消掉，确保输出电压在我们设定的标准范围之内，车身系统系统会更加安全。再结合可控的电源工艺，车身系统就不会因为意外的干扰造成组件损坏。”：可替代TVS和丝的浪涌器方案。激光雷达、普通雷达、相关测量测控单元是未来自动驾驶非常核心和关键的。
结构与等效电路本文提出的新型CMRC平面结构如所示，其LC等效电路模型如所示。介质基板采用TaconicCER_1，其介电常数er=9.5,厚度.64mm。图CMRC的平面结构图LC等效电路模型滤波器特性分析主要结构参数对传输特性的影响我们对所示CMRC结构应用HFSS进行建模以及，并分析了主要结构参数对滤波器传输特性的影响。在中我们发现xy1以及y2对滤波器传输特性的影响较大，其影响特性曲线如至所示，由和可知减小x1和y1可以降低谐振频率，从而相应的可以减小低通频率范围，这是因为在等效电路模型中，减小x1或y1都可以提高单位长度的分布串联电感(L和L1)。
称重传感器是电子计价秤不可缺少的重要部件，其准确度对整机的影响很大。电子计价秤称重传感器的常见故障现象及维修方法主要有：通电后，显示屏只显示一串“8”，而且不断闪亮。出现此故障先要检查秤盘的放置位置是否正确。其次检查是否有活动物体卡住传感称重部分，再就是检查模拟关集成块是否损坏。当将同一称重载荷加到电子计价秤上时。每一次的称重显示值都不同。一般，机械滞后或重复性超过规定值时，就会产生此故障。造成机械滞后超差的原因有以下几个因素：电阻应变片本身的特性不好；性体的材质和几何形状不好；粘贴剂变质，应变片与性体粘贴不好。
今年的冬天姗姗来迟，行动却非常迅速， 近气象台连续发布了从东北到长江中下游区域大规模降温的预报，真正的天寒地冻来了。北方的供暖系统纷纷上线，供暖维护工程师们工作也随之繁忙起来。这个时候，供暖维护师傅们有一件趁手又方便携带的检测工具，那肯定是非常惬意的事，如果它价格又非常实惠，那就更加惬意了。海康威视今年推出的千元级热像仪-H1，就是这样一个东西。让供暖维护工程师有效的规避传统检测手段的繁复。下面请看海康威视可视测温红外热像仪H1在地暖管检测的家秀：邯郸市区，某小区的住户供暖管需要例行检查，负责该项目的工程师使用海康威视H1进行排查，如图：如图，使用者可以清晰的看到管道的情况：通过海康威视H1红外热像仪扫描所得热像图，对管道情况：一目了然，只要哪个地方热像不是管状，是团状或不规则形状，那么就可以确认该区域肯定有漏水可凝区。
特别是气体容量法测碳、碘量法定硫，既快速又准确，是我国碳、硫联合测定 常用的方法，采用此方法的碳硫分析仪的精度，碳含量下限为.5%，硫含量下限为.5%，可满足大多数场合的需要。重量法：常用碱石棉吸收二氧化碳，由“增量”求出碳含量。硫的测定常用湿法，试样用酸氧化，转变为硫酸盐，然后在 介质中加入 ，生成硫酸钡，经沉淀、过滤、洗涤、灼烧，称量 计算得出硫的含量。重量法的缺点是分析速度慢，所以不可能用于企业现场碳硫分析，优点是具有较高的准确度，至今仍被作为标准方法，适用于标准实验室和研究机构。
电池正成为未来电能一个非常、清洁的能源。与今天的传统能源相比，电池具有许多值得关注的优点。电池的动力来源于一种能够从许多再生资源中提取的元素：氢。从氢到电能的转化不产生污染，而传统发电方法不仅需要使用不可再生，还会造成污染。这些特性是电池成为未来汽车、商业、居住、及其他许多电气应用的可行能源重要原因。测试方案介绍硬件需求如今的电子负载都存在内部电阻，因而当电流较大时对应的带载电压也就越高。
合乎逻辑的法是将两幅图像整合。解决方案可以是，让热像仪以个室温范围“拍摄”一幅图像，然后以更高的温度范围“拍摄”第二幅图像。用智能方式结合这两幅图像，所生成的 图像将包含两幅图像的部分。这就是超帧原理。问题和应用极端温度时，问题会变得复杂：寒冷冬夜里站在火焰旁的人就是典型的例子。图像中 亮或 热的部分会饱和，与此同时，场景中 暗或 冷的部分在图像上会显示成黑色或噪点。当一个物体显得饱和或多噪点时，会产生两个问题：图像细节丢失，该场景部位的测温值失真。
