电能表检定装置

武汉凯迪正大的电能表检定装置KDZD3030C是一款便携式设备,配备0.05级标准表和先进的DDS技术,拥有7英寸触摸屏、高效PWM功放和多种保护功能。它支持多种电能表测试,包括基本误差、谐波功能和通信协议一致性检查。

电能表检定装置产品概述

KDZD3030C三相便携式校验装置采用铝合金机箱,配合可拆卸铝合金挂表架,适用于1.0级及以下各种三相电能表的检验。

 

​武汉凯迪正大电能表检定装置功能特点

1.仪器特点

1)采用表源一体结构,内置0.05级三相宽量程多功能数字标准表,可通过软件读取标准表各电参数。

2)采用DDS技术,36000点波形合成技术,大规模CPLD和32位嵌入式系统,信号源输出稳定性高、调节细度小、失真度小等特点。

3)采用RAM系统的7英寸彩色触摸液晶屏,具有显示信息多,能显示三相电压、电流、有功功率、无功功率、视在功率;还能显示电量矢量图、波形分析图等功能。

4)采用小型高效PWM数字功放,具有超过90%以上的效率,300KHz的载波频率,具有失真度小、发热量小,效率高等优点。

5)具有完善的保护功能,具有电压短路报警,电流开路和过载报警。

6)内置高稳定度恒温晶振,输出500KHz高精度脉冲,可测试电能表时钟,配合校表管理软件,可测试日计时误差、时段投切误差等。(选配功能)

7)配置485通讯接口,可测试多功能电表的各种通讯试验。(选配功能)

8)可不带电脑,根据内置规程自动校验电能表,并可保存超过10000只表的数据。

9)配置一个USB接口,可通过U盘,自动升级程序;也可导出保存的数据;外接鼠标,可直接操作装置。

技术指标

1. 装置等级:0.05级

2. 电脑联机端口:RS232通迅口

3. 三相源技术参数:

1)输出电压:

3 * 57.7V Y 3*100V ∆

3 * 220V Y 3*380V ∆

2)调节幅度:0~120%连续可调

3)调节细度:优于0.01%

4)输出电流:25mA、0.1A、1A、5A、25A、100A

5)调节幅度0~120%连续可调;调节细度优于0.01%

6)最小输出电流:1mA (精度:<5%)

7)输出功率:(电压回路)3×50VA ;(电流回路)3×150VA

8)输出电压、电流、功率稳定度:≤0.02%/120S

9)输出电压、电流波形失真度:≤0.5%

10)三相对称度:优于120°土0.3°

11)频率范围:45Hz~65Hz 调节细度:0.01Hz

12)移相范围:-180.0°~180.0° 调节细度:0.01°

13)指示仪表等级:电压、电流表准确度为土0.01%;相位表准确度为 土0.01°;频率表准确度为 土0.01Hz

4.内置三相标准表技术参数:

1)电压输入

①输入范围(V):40-480

②输入量程(V):60、120、240、480

③过载能力(V):600

④输入负载:≤0.5mA(480V)

2)电流输入

①输入范围(A):0.01~100

②输入量程(A):100、50、25、10、5、2.5、1、0.5、0.25、0.1、0.05、0.025

③过载能力(A):150

3)准确度

①准确度等级:0.05级 (0.1A~120A)

②功率测量准确度

a.有功功率测量准确度:0.05%/0.1%(PF≥0.5)

b.无功功率测量准确度0.1%、0.2%(PF≥0.5)

③电能测量准确度

a.有功电能测量准确度0.05%、0.1%(PF≥0.5)

b.无功电能测量准确度0.1%、0.2%(PF≥0.5)

5.装置具有完善的保护功能:电压短路,电流开路保护,负载过载保护;显示器过压保护。

6.可进行2~21次谐波试验,电压中断和跌落试验,谐波幅值可调。

7.供电电源:230V士10%~50Hz。

8.最大功耗:300VA。

9.工作环境:温度20℃土5℃ 相对湿度≤85%。

主要功能

1)潜动试验

2)起动试验

3)基本误差

4)谐波功能

3.多功能试验 (需配合管理软件)

1)影响量试验

2)示值误差

3)日计时误差

4)最大需量误差

5)通信规约一致性检查

6)时段投切误差

 

 

【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了加权多尺度字典学习模型(WMSDL)在轴承故障诊断中的应用,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合多尺度分析与字典学习技术,能够有效提取轴承振动信号中的故障特征,提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤,展示了其相较于传统方法在特征表达能力和诊断准确性方面的优势。同时,文中还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的技术合集,包括智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿真案例。; 适合人群:具备一定信号处理和机器学习基础,从事机械故障诊断、工业自动化、智能制造等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握加权多尺度字典学习模型的基本原理与实现方法;②将其应用于旋转机械的轴承故障特征提取与智能诊断;③结合实际工程数据复现算法,提升故障诊断系统的准确性和鲁棒性。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注字典学习的训练过程与多尺度分解的实现细节,同时可参考文中提到的其他相关技术(如VMD、CNN、BILSTM等)进行对比实验与算法优化。
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