20kV高精度可调高压稳压测试电源的学习与使用

一:应用范围

A: 二极管反向耐压测试

B: 二极管反向漏电流测试

C: 高压电容耐压测试

D: 玻璃釉电阻非线性性能测试

E:氙灯击穿电压测试

F: 材料耐压测

二、特点

高精度恒流恒压高压输出源 它拥有0~20kV的电压输出能力, 0.005%的电压分辨率精度, 0.1uA的电

流分辨率精度, 近零的放电火花能量, 极低的纹波系数, 可恒流, 恒压工作。

器件快速筛选 高压二极管, 高压磁片电容, 高压电阻, 玻璃釉电阻, 气体放电管, 氙灯, 调Q晶体。

绝缘耐压测试 绝缘胶带, 漆包线, 环氧树脂, 气体放电管, 继电器触点, 光耦耐压, 氙灯电离电压, 气

体灯电离电压。

直流安规测试 可测试设备的安规耐压, 提高产品档次和产品的安全性。

静电干扰模拟 单片机, DSP, STM32, 信号板等弱电控制板容易受到静电干扰和损坏, 本测试仪可产

生可调强度空间火花干扰, 模拟人体静电放电, 发现产品容易受干扰点位, 提高产品抗干扰性、抗静

电冲击的能力。

高压电压表 关闭高压输出, 测试仪可作为一款0~20kV的高压电压表, 拥有1G的输入内阻,4位半的显

示精度, 可用于测试各种高压模块的输出电压。

 

三:电源参数

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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