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2024 - 08 - 07
雷達料位計在電廠中的應用∵火力發電廠原料倉(煤灰)高粉塵和液位計水汽的凝結現象。一直是物/液位測量的重大難題,本文主要詳細闡述了RBRDZB-71-6-C雷達料位計針對這一復雜工況提出了解決方案。一.說明我國是個產煤大國,以煤炭為原料的行業比較多。如煤化工,煤制油,煤發電,其中煤發電的主要燃料就是煤,在電廠發電過程中是由煤燃燒水冷壁帶動汽輪機發電,最終水變成高溫水。煤燃燒變成灰。∴發電廠中的煤水灰監測測量顯得尤為重要。標志著發電的穩定性,保證火力電廠的穩定運行。為了提高電廠的發電效率,以及穩定的自動化運行水平,在生產過程中,煤/灰在輸送過程中產生的高粉塵,水經過加熱流轉過程中產生的凝結現象。給測量帶來了更高的要求。雷達料液位計RBRDZB-71-6-C可以根據現場的介質,軟件自帶增益功能,根據現場介質的介電常數系統自動調節。可以穿透高粉塵,以及在水蒸氣凝結雷達天線的情況下,依然穩定運行。二.在選擇電廠物液位傳感器時,需要考慮以下幾個因素使用接觸式傳感器、非接觸傳感器?接觸型重錘料位、導波雷達。非接觸型超聲波、激光,雷達。都需要一些場景限制。如選擇不當,要么維護量大。要么達不到測量效果。例如電廠中的料位測量煤、灰在輸送過程中料面形狀為不規則性,在進料卸料過程中料面形狀為凹凸狀并帶有大量粉塵。重錘物位計測量。(屬于間歇式測量)不間斷的利用重錘上下接觸測量,精度低,經常出現埋錘斷纜現象,...
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2019 - 07 - 08
高 頻 雷 達 物 位 計1、產品概述 RBRD16傳感器是26G高頻雷達式物位測量儀表,測量最大距離可達20米。天線被進一步優化處理,新型快速的微處理器可以進行更高速率的信號分析處理,使得儀表可以用于反應釜、固體料倉等一些復雜的測量條件。●原理雷達物位天線發射較窄的微波脈沖,經天線向下傳輸。微波接觸到被測介質表面后被反射回來再次被天線系統接收,將信號傳輸給電子線路部分自動轉換成物位信號(因為微波傳播速度極快,電磁波到達目標并經反射返回接收器這一來回所用的時間幾乎是瞬間的)。反26G雷達物位計特點:●天線尺寸小,便于安裝;非接觸雷達,無磨損,無污染。●幾乎不受腐蝕、泡沫影響;幾乎不受大氣中水蒸氣、溫度和壓力變化影響。●嚴重粉塵環境對高頻物位計工作影響不大。●波長更短,對在傾斜的固體表面有更好的反射。●波束角小,能量集中,增強了回波能力的同時又有利于避開干擾物。●測量盲區更小,對于小罐測量也會取得良好的效果。●高信噪比,即使在波動的情況下也能獲得更優的性能。●高頻率,是測量固體和低介電常數介質的最佳選擇。
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2020 - 03 - 23
我國是一個地域遼闊,工業種類齊全的國家,所以在物位儀表方面需求量很大,導致競爭也很激烈,那么雷達物位計廠家怎么才能獲得更多的市場份額呢?1、加大研發力度,開發、生產出高檔先進的物位計儀表;2、引進先進的科學技術和管理理念,依靠高質低價取勝;3、注重品牌文化建設,大力打造知名品牌,靠品牌的力量搶占市場份額;您可以通過微信公眾號、微信小程序、百度網站搜索、百度知識問答、愛采購網站、阿里巴巴網站、360網站搜索以及各種儀表會展活動等各種途徑找到我們北京精誠瑞博儀表有限公司,期待與您相遇!4、采用更加個性化的營銷方式,全面利用互聯網等新媒體開展企業營銷;5、提升售后服務的品質,用最人性化的服務服務廣大消費者。
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智能化浪潮下電子測量儀器的創新突破

發布日期: 2025-04-14
瀏覽人氣: 315

來源: 儀商網

  在工業4.0與物聯網(IoT)的驅動下,電子測量儀器行業正經歷從“單一功能設備”向“智能測試生態”的轉型。人工智能、大數據等技術的融合,不僅提升了測試效率,更催生了遠程協作、預測性維護等新模式。本文解析電子測量儀器在智能化轉型中的技術路徑與應用實踐。

  一、智能實驗室的自動化測試革命

  傳統手動測試模式正被自動化測試系統(ATS)取代。例如,羅德與施瓦茨推出的SMW200A矢量信號發生器,可編程模擬復雜電磁環境,并自動生成測試報告;是德科技的PathWave軟件平臺支持從設計到量產的全程數據閉環管理。某消費電子企業引入自動化測試方案后,產品研發周期縮短40%,人力成本降低60%。

  二、物聯網設備的全生命周期管理

  在物聯網領域,電子測量儀器需應對低功耗、多協議兼容等挑戰。無線綜測儀可同時支持LoRa、NB-IoT等協議的并發測試;電源分析儀則用于評估傳感器節點的能耗曲線。某智能家居企業通過頻譜分析儀優化Wi-Fi模塊的抗干擾能力,將設備斷連率從5%降至0.3%。

  三、國產化替代與產業協同創新

  在中美科技競爭背景下,國產電子測量儀器加速突破“卡脖子”技術。普源精電(RIGOL)的12位高分辨率示波器已實現國產ADC芯片自主化;鼎陽科技推出的微波信號發生器覆蓋至40GHz頻段。政策層面,《中國制造2025》明確將高端儀器列為重點攻關領域,產學研合作模式進一步加速技術轉化。

  四、AI賦能測試數據分析與決策

  AI技術正在重構電子測量儀器的數據價值。例如,AI算法可對示波器捕獲的異常波形進行根因分析;機器學習模型能預測設備老化趨勢并推薦維護策略。某航空航天企業利用AI驅動的測試平臺,將衛星通信模塊的故障診斷準確率提升至99.6%。

  結語

  智能化與國產化雙輪驅動下,電子測量儀器行業正邁向高質量發展新階段。未來,隨著量子測量、太赫茲技術等前沿領域的突破,其應用場景將從工業端延伸至醫療、環保等民生領域,釋放更大社會價值。


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