零磁通电流探头【PINTECH品致】

交流电流探头一般有罗氏线圈和电流互感器两种主要方案,它们各具优点。 究其原理,都是利用了电磁感应原理,变化的电流产生变化的磁场,变化的磁 场在次级线圈中产生了电流,完成了信号的传递。直流电流难以通过电磁感应 的原理去实现电流信号传递,于是一般会通过加入霍尔传感器来解决。霍尔传 感器可以将磁场信号转换为电压信号。 这种利用霍尔传感器作为信号输出的交直流电流探头,一般称之为开环式电 流探头,会存在以下问题:磁芯饱和导致测量不准、磁芯剩磁导致测量不准、 温度变化导致传感器曲线变化从而引起误差等。 与开环式电流探头对应的就是闭环式电流探头,闭环式电流探头采用闭环控 制。通过控制补偿线圈的电流,使其在铁心产生一个与被测电流大小相等、方 向相反的磁场,使磁场达到平衡状态,即为零。通过测量补偿线圈的电流,可 以换算出被测电流的大小。 零磁通这一特性,彻底解决了大电流下铁心磁通饱和带来的非线性误差;同 时也解决了直流下磁芯被磁化存在剩磁引起的直流失调。综上,这种零磁通电 流探头/闭环式电流探头,真真切切地改善了传统开环式电流探头的测量精度问 题。 与此同时,零磁通电流探头/闭环电流探头通过有源补偿的方式,大大降低 了探头的插入阻抗,铁心的涡流效应降低到几乎可以忽略不计。探头的插入阻 抗会改变被测对象,等同于在电流回路中串联了一个负载,会存在负载效应。 测量本不该因测量而影响被测对象,闭环式电流探头可以将这个负载的阻抗降 到最低,将影响降到了最低。传统开环式电流探头,其在测量交流信号时,铁 心/磁芯存在交变磁场,形成涡流效应,铁心/磁芯的温升会传递到霍尔传感器, 很易导致霍尔传感器的高温,导致测量误差甚至损坏霍尔传感器。于是测量频 率跟测量电流就难以做得很高,或者也对铁心/磁芯的材料、工艺提出了更苛刻 的要求。闭环式电流探头的零磁通工作方式,有效地解决了这一问题。其铁心 工作在零磁通,不用担心涡流温升影响传感器工作,同时对铁心要求不高,可 以使用高磁通密度材料提高测试灵敏度。 PT-702/PT-712/PT-722 零磁通电流探头通过使用铝基板,在增大散热片 的热容值,减少热阻的同时提供更高的耗散功率承载能力。

详细参数

典型工作特征

• AC/DC 电流探头

• DC:2000A

• AC:4000Ap-p

• 带宽:DC-50kHz(PT-702)/DC-100kHz(PT-712)/200kHz(PT-722)

• 自动归零,误差≤0.1mV

• 采用零磁通技术,具备低零漂、低温漂和低非线性误差;同时具备低插入阻 抗、涡流效应和负载效应。

• 最大耐压:600VAC

• 固定衰减比:1000:1

• 导体位置误差: 0.5%

• 额定供电电压:15V

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### 磁通电流互感器的工作原理 磁通电流互感器是一种基于磁通原理工作的高精度电流测量装置。其核心在于通过实时补偿磁场的方式,使铁芯中的磁通始终保持为,从而实现高精度的电流测量[^3]。具体来说,当一次侧电流流过时,在二次侧会产生一个反向的补偿电流,使得铁芯内的总磁通量趋于。这种闭环控制机制能够显著提升测量的线性度和动态响应能力。 为了达到这一目标,磁通电流互感器通常采用霍尔元件作为磁通检测的核心部件。霍尔元件负责感知铁芯内部的剩余磁通,并将其转化为电信号反馈给控制系统。随后,控制系统调整二次侧补偿电流大小,直至铁芯磁通完全抵消为止[^2]。 --- ### 磁通电流互感器的应用场景 由于具备高精度、宽频带、低漂移等特点,磁通电流互感器广泛应用于多个领域: 1. **电力系统监测** 在高压输配电网络中,磁通电流互感器被用来精确监控线路电流的变化情况。它不仅能满足常规工况下的测量需求,还能有效捕捉短路故障或其他异常状态下的瞬态电流信号[^5]。 2. **新能源发电并网控制** 对于风力发电、光伏发电等可再生能源接入电网的过程而言,保持功率因数恒定至关重要。而磁通电流互感器凭借优异的技术指标成为此类场合的理想选择之一[^1]。 3. **工业自动化设备配套使用** 许多精密制造装备都需要依赖高度稳定的电源供应来保障加工质量;此时配备有磁通CT 的能量管理系统便能发挥重要作用——既保证供电连续可靠又便于实施节能优化策略[^4]。 4. **科学研究实验平台搭建** 物理学研究或者电气工程学科教学实验室里经常需要用到各种类型的仪器仪表来进行数据采集分析工作。其中一些高端型号可能就会集成进去了磁通技术以获得更加准确的结果展示效果。 --- ```python # 下面是一个简单的模拟程序片段,演示如何利用磁通电流互感器进行电流采样处理过程。 class ZeroFluxCurrentTransformer: def __init__(self, gain=1000): self.gain = gain def measure_current(self, primary_current): # 假设理想条件下,补偿后的误差接近于 secondary_compensation = -(primary_current / self.gain) residual_flux = (primary_current + secondary_compensation * self.gain) # 实际应为 return { 'Primary Current': primary_current, 'Secondary Compensation': secondary_compensation, 'Residual Flux': residual_flux } # 测试实例化对象并调用函数获取结果 zfct = ZeroFluxCurrentTransformer(gain=1e6) result = zfct.measure_current(100) print(f"Primary Current: {result['Primary Current']} A") print(f"Secondary Compensation: {result['Secondary Compensation']:.6f} A") print(f"Residual Flux: {result['Residual Flux']:.6f}") ``` ---
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