Pintech品致高压衰减棒如何操作及保养

品致HVP-50高压测试棒:经济型高压衰减方案
本文介绍了PinTech品牌的HVP-50高压测试棒,适用于50KV直流和35KV交流测试,1000:1衰减,配合数字万用表使用,具有高阻抗和多项安规认证。操作指南包括连接步骤和维护保养要点。

HVP-50,最高测量电压50KV DC/35KV AC,适用于测试高电压讯号,1000:1衰减,测量安全,万用表专用。

经济实惠的高压衰减棒,1000:1更加实用;
最大测量电压:DC:50KV;AC:35KV(50、60Hz only);
配合数字万用表使用;
输入阻抗高压1000MΩ;
多项安规检验合格,TUV GS UL CaII 

 HVP-50操作说明及保养:
1、连接测试棒的输出线正负端至您的电表。
2、设定电表的档位(切勿使用自动换挡之电表,因为阻抗会因换而改变)。
3、尽可能保持高压电源在“关闭”状态。
4、连结测试棒之接地线至适当接地点。
5、将测试棒测试端接上待测点并打开高压电源。
6、清洁高压棒时,请用柔软的湿布擦拭,请勿将高压棒浸入水中。
7、在量测前请确实擦干高压棒,并保持测试棒干燥。
8、请勿用任何有机溶剂擦拭清理高压棒。

PinTech品致,全球示波器探头品牌,示波器探头技术标准倡导者,专业提供差分探头,电流探头,示波器探头,隔离探头,高压放大器,功率放大器,数字万用表,示波器等耐压测试仪,高压测试棒。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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