Orbit/FR 在设计和制造先进天线定位子系统方面拥有 30 多年的经验,现在将其专业知识贡献给微波视觉集团 (MVG),扩展其专业知识并参与全系列天线测试和测量解决方案。今天,作为 MVG 的一部分,它继续发展和创新,以满足日益无线和电子驱动的世界的测试需求。从原始定位系统的传统到我们新的低调紧凑系列,MVG 继续推出采用最先进技术的优质工程产品,以确保高级、精确的机械运动、旋转和速度控制。这一广泛的产品组合为客户提供了航空航天和国防、电信和汽车行业以及天线研发领域各种应用的交钥匙解决方案。
如果使用不当,所有热系统都会造成固有危险。使用不当以及不遵守公认的国家、州和地方电气规范以及机构标准可能会导致人员受伤或工厂和工艺损坏。用户负责确定控制器或传感器与应用程序的兼容性。在选择、安装和使用控制器或传感器时应始终小心谨慎。传感器和控制器的安装和接线由客户负责。每个传感器、电源和温度控制器都附带自己的用户手册。请务必查看并理解手册,这将有助于最大限度地提高安全性、热系统性能、效率和产品寿命。所有 Watlow ® 温度和功率控制器和传感器都应由熟悉热系统特性的合格人员安装,并符合国家电气规范和任何适用的州或地方规范。
使用带钨丝的 UHV 测量头,测量范围从 1 x 10 -3 到 3 x 10 -11 mBar 以下。下限取决于测量头、电缆结构、电缆长度和使用条件。上限由灯丝的可接受寿命决定,可使用钍或氧化钇涂层铱灯丝延长。
控制器应包含 FloManager 功能,提供实时流量、功率和站点管理。FloManager 应根据水源容量、站点流量、每个站点的阀门数量、每个程序和控制器的用户定义同时站点来管理在任何时间点运行的站点数量。FloManager 应包含提供站点优先级的功能,以确定站点的运行顺序。启用 FloManager 时,控制器应忽略站点编号,而是首先操作优先级最高的站点,最后操作优先级较低的站点。FloManager 应为默认禁用的选项,控制器应按站点编号的顺序操作区域,从设置为灌溉的编号最小的区域开始,到编号最大的区域结束。
点火和分级控制器 (ISC) 为固体火箭助推器发动机点火和运载火箭/导弹分级分离事件提供烟火点火能量。ISC 与标准 1 欧姆启动器接口,符合 NASA 标准启动器标准。该装置能够满足低压启动器电流和能量要求,并可连接极长的电缆。ISC 使用电容放电点火电路,无需专用烟火电池,从而简化了航空电子设备架构。ISC 具有独特的双容错功能,专为高度可靠的载人 NASA 太空发射系统 (SLS) 飞行器而设计。ISC 设计为可更换线路单元,其独特的模块化设计允许根据特定任务要求配置点火电路数量。ISC 还可用于各种航天器烟火驱动部署和分离应用。
EC2 系列展示柜控制器特点 • 采用自适应算法和驱动电路的过热控制,用于脉冲宽度调制 EX2 电气控制阀(EC2-35x 和 31x) • 空气温度控制 • 除霜和风扇管理(EC2-35x、31x 和 21x) • 蒸发压力限制 (MOP)(EC2-35x 和 31x) • 4 个继电器/三端双向可控硅输出,用于阀门、压缩机、风扇和除霜 • 支持两种网络技术:具备 WebServer 功能的 TCP/IP 以太网允许通过标准 WebBrowser(例如 Internet Explorer ® 或 Mozilla Firefox)或 Echelon FTT10 LON ® 技术监控和配置控制器,用于通过监控系统(如 ALCO 监控服务器 AMS)进行监控和配置。 • 通过电子邮件发送警报信息 (EC2-xx2) • 通过插入式螺丝端子进行电气连接 • 带自动小数点的 2½ 位 LED 显示屏 • 压缩机、风扇、加热器和警报器的 LED 指示灯 • 标准 71 x 29 毫米开口尺寸 • 安装在前面板上时防护等级为 IP 65
RTC电池20小时充电时间,排放时间20天,最高500充电 /放电周期密码模块140-2级别1级兼容以太网(ECY-VAV)2×切换的RJ-45 Ethernet端口,具有集成故障的ETHERNET端口,用于雏菊链接的ETHERNET(ECY-VAV-POE)(ECY-VAV-POE)(ECY-VAV-POE)1×RJ-RJ-RJ-RJ-RJ-45 POE+ ETHERT端口以太网端口USB连接2×USB 2.0端口1×Micro-USB 2.0端口子网RJ-45绿色LED电源状态,子网TX和以太网流量橙色LED LED控制器状态,子网RX和以太网速度
预测浇水技术根据温度预测,降雨概率,风速和湿度调整时间表,以最大程度地节省水,同时保持风景健康和美丽。HyDrawise监视现场接线,以呼吁注意维护需求,然后再发生昂贵的景观损害。对于最高的保护层,请添加一个易于安装的HC流量计,该流量计可监视您的系统并提醒您有关损坏的管道或洒水器。
人类对身体或环境的变化无缝地适应其运动。我们不了解这种适应如何改善避免跌倒的同时诸如能耗或对称性之类的绩效指标。在这里,我们将运动适应性建模为稳定控制器之间的相互作用,该稳定控制器对扰动的反应和强化学习者的反应迅速通过局部探索和记忆来逐渐改善控制器的性能。此模型可以预测许多设置中的随时间变化的适应性:在拆分带跑步机上行走(即双脚以不同的速度),不对称的腿部重量或使用外骨骼 - 在十个先前的实验中捕获学习和概括现象,并在此进行了两个模型引导实验。不对称的能量最小化的性能最小化的性能最小化捕获了广泛的现象,并且可以与其他机制一起起作用,例如减少感觉预测误差。这种基于模型的适应性理解可以指导康复和可穿戴机器人控制。