CN111351846A - 一种基于远场涡流的智能检测装置 - Google Patents
一种基于远场涡流的智能检测装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111351846A CN111351846A CN202010189286.8A CN202010189286A CN111351846A CN 111351846 A CN111351846 A CN 111351846A CN 202010189286 A CN202010189286 A CN 202010189286A CN 111351846 A CN111351846 A CN 111351846A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- coil
- shielding
- excitation
- detection
- detection device
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N27/00—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means
- G01N27/72—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means by investigating magnetic variables
- G01N27/82—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means by investigating magnetic variables for investigating the presence of flaws
- G01N27/90—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means by investigating magnetic variables for investigating the presence of flaws using eddy currents
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N27/00—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means
- G01N27/72—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means by investigating magnetic variables
- G01N27/82—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means by investigating magnetic variables for investigating the presence of flaws
- G01N27/90—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means by investigating magnetic variables for investigating the presence of flaws using eddy currents
- G01N27/9006—Details, e.g. in the structure or functioning of sensors
Landscapes
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
- Electrochemistry (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Magnetic Means (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于远场涡流的智能检测装置,它的组成包括:带有屏蔽的激励线圈(1),检测线圈(2),智能控制模块(3),激励源(4),锁相放大器(5),虚拟仪器(6),其特征在于:智能控制模块(3)连接虚拟仪器(6),同时控制带有屏蔽的激励线圈(1),检测线圈(2)和激励源(4)。本发明的技术效果:1)采用智能控制模块自动调整带有屏蔽的激励线圈与检测线圈距离,自动调整调整带有屏蔽的激励线圈与检测线圈的垂直度,能够进一步提高检测精度;2)采用智能控制模块自动调整激励源频率可以扩大检测范围;3)采用智能控制模块使得检测装置能够自动实现高精度检测,最大限度减少人为造成的误差。
Description
技术领域
本发明属于远场涡流的无损检测技术领域,更为具体地讲,涉及一种基于远场涡流的智能陷检测装置。
背景技术
平板导体件远场涡流检测,与常规涡流检测技术相比具有检测深度深的优点,与超声波检测技术相比有无需耦合介质的优点,与射线检测技术相比有成本低,无辐射的优点。因此平板导体件的远场涡流检测技术的研究,有重要意义。
在一个平板导体件上放置一个激励线圈,激励线圈产生的能量是向四面八方扩散的,是看不到远场涡流现象的。将管道中的远场涡流检测方法应用到平板导体件的一个关键问题,能否设计一个系统,当激励线圈和检测线圈同在平板导体件的一侧时,使得检测线圈检测的也是两次穿过板厚的间接耦合通道的能量。沿着这样一个思路,可以在激励线圈和检测线圈的直接耦合路径上设计一个电磁屏蔽结构,用来屏蔽直接耦合通道的能量,使检测线圈检测的是间接耦合通道的能量,这样就可以在平板导体上实现类似于管道中的远场涡流现象。
平板导体件远场涡流检测,影响检测精度主要有如下两个因素:
1)激励线圈与检测线圈的倾斜;
2)激励线圈与检测线圈之间的最佳距离。
综上所述,在远场涡流检测中,对不同的被测试件,就要合理选择激励线圈与检测线圈之间距离,调整激励线圈与检测线圈的垂直度,获得最佳的检测精度;合理选择激励源频率可以扩大检测装置的应用范围。
发明内容
针对上述情况,本发明提出的一种智能装置,具体技术方案如下:
一种基于远场涡流的智能检测装置,它的组成包括:带有屏蔽的激励线圈1,检测线圈2,智能控制模块3,激励源4,锁相放大器5,虚拟仪器6。智能控制模块3连接虚拟仪器6,同时控制带有屏蔽的激励线圈1、检测线圈2和激励源4。
智能控制模块2的控制核是一个32位微处理器,接受来自虚拟仪器6的被测试件的测量深度和被测试件的材料属性的输入信号,微处理器内置优化算法,微处理器输出信号是控制带有屏蔽的激励线圈1和检测线圈2的线圈调整执行机构,线圈调整执行机构根据微处理器发出的输出信号,自动调整带有屏蔽的激励线圈1与检测线圈2距离,自动调整带有屏蔽的激励线圈1与检测线圈2的垂直度;激励源4根据微处理器发出的输出信号,自动调整激励源4的输出频率。
线圈调整执行机构是电动直行程执行器。
带有屏蔽的激励线圈1包括线圈本身和外加的电磁屏蔽结构。
检测线圈2主要由骨架,磁芯和漆包线组成。
微处理器内置优化算法是BP神经网络。
本发明的技术效果:1)采用智能控制模块自动调整带有屏蔽的激励线圈与检测线圈距离,自动调整调整带有屏蔽的激励线圈与检测线圈的垂直度,能够进一步提高检测精度;2)采用智能控制模块自动调整激励源频率可以扩大检测范围;3)采用智能控制模块使得检测装置能够自动实现高精度检测,最大限度减少人为造成的误差。
附图说明
图1基于远场涡流的智能检测装置组成图。
图2智能控制模块组成图。
图3电动执行器原理框图。
图4激励源电路。
图5平板导体的远场涡流检测原理示意图。
图6锁相放大器的原理框图。
图中:1为带有屏蔽的激励线圈,2为检测线圈,3为智能控制模块,4为激励源,5为锁相放大器,6为虚拟仪器。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式,对本发明做进一步的说明。
1.装置的整体情况
1)一种基于远场涡流的智能检测装置,它的组成包括:带有屏蔽的激励线圈1,检测线圈2,智能控制模块3,激励源4,锁相放大器5,虚拟仪器6。智能控制模块3连接虚拟仪器6,同时控制带有屏蔽的激励线圈1、检测线圈2和激励源4。如图1所示。
2)智能控制模块2的控制核是一个32位微处理器,接受来自虚拟仪器6的被测试件的测量深度和被测试件的材料属性的输入信号,微处理器内置优化算法,微处理器输出信号是控制带有屏蔽的激励线圈1和检测线圈2的线圈调整执行机构,线圈调整执行机构根据微处理器发出的输出信号,自动调整带有屏蔽的激励线圈1与检测线圈2距离,自动调整带有屏蔽的激励线圈1与检测线圈2的垂直度;激励源4根据微处理器发出的输出信号,自动调整激励源4的输出频率。如图2所示。
3)线圈调整执行机构是电动直行程执行器。如图3所示。
4)带有屏蔽的激励线圈1包括线圈本身和外加的电磁屏蔽结构。
5)检测线圈2主要由骨架,磁芯和漆包线组成。
6)微处理器内置优化算法是BP神经网络。
2.电动执行器
电动执行器分角行程、直行程两大类。根据信号制和全行程时间的不同,又分基型品种和多个派生品种。在自动控制系统中,它们和不同型号电动操作器配用,可实现过程参数的自动控制,控制系统的手动/自动双向无扰切换,中途限位及远方手操等功能。
电动执行器由伺服放大器和伺服机构两大部件配套组成。图3为电动执行器原理框图。它是一个位置自动控制系统。来自控制仪表的控制信号和由位置发送器返回的阀位反馈信号的偏差,经伺服放大器进行功率放大,然后驱动伺服电机,使减速器推动调节机构朝减小偏差方向转动,输出轴最后稳定在与控制信号相对应的转角位置上,电动操作器的作用是进行控制系统的手动/自动切换及远方手动操作。
其组成包括:伺服放大器,电动操作器,伺服机构,伺服电机,减速器,位置发送器。
3.平板导体的远场涡流检测原理
如图5所示,在一个平板导体件上放置一个激励线圈,激励线圈产生的能量是向四面八方扩散的,是看不到远场涡流现象的。将管道中的远场涡流检测方法应用到平板导体件的一个关键问题,能否设计一个系统,当激励线圈和检测线圈同在平板导体件的一侧时,使得检测线圈检测的也是两次穿过板厚的间接耦合通道的能量。沿着这样一个思路,我们可以在激励线圈和检测线圈的直接耦合路径上设计一个电磁屏蔽结构,如5图所示,用来屏蔽直接耦合通道的能量,使检测线圈检测的是间接耦合通道的能量,这样就可以在平板导体上实现类似于管道中的远场涡流现象。
4.电磁屏蔽结构
屏蔽是电工学中的一种装置方式。为了防止外界电场、磁场或电磁场对内部设备的干扰或为了避免设备的电磁场对外界的影响,将设备放在一个封闭或近似封闭的金属壳或金属网罩中,这种金属壳或网罩称为屏蔽罩。在结构化学中,借用屏蔽这个词来命名下述效应。原子中内层电子对外层电子的排斥作用,减少了原子核对外层电子的有效吸引,相当于内层电子“屏蔽”掉了一部分核电荷,故称为屏蔽效应。电子间的屏蔽效应的大小可由屏蔽系数近似地表达[2]。
屏蔽罩由支腿及罩体组成,支腿与罩体为活动连接;罩体呈球冠状。
放置屏蔽盖的托盘活动空间太大,贴片时容易摆动,造成吸取不到,必须是物料放在托盘中,有1.0MM左右的活动空间,太大造成物料摆动,太小取料可能取不上来。
屏蔽盖的取料点大小要合适,取料点尽量在物料中间,取料点的尺寸最好是Φ6.0mm,取料点越大,贴片的稳定性越高,效率也就越高。
除屏蔽静磁外,还需兼屏蔽变化的电磁场。如工频电磁场等。除要求磁导率高外,还要求电导率高。较理想的材料是坡莫合金,考虑到价格和加工因素,大的屏蔽罩以电磁纯铁为宜。坡莫合金中含镍量高于40%时,磁导率和电导率都很好。此外,含铝15%~16%左右的铁铝合金也是常用的磁屏材料。
5.锁相放大器的设计
由于检测线圈工作在远场区,所以信号非常微弱。锁相放大器在微弱信号检测领域表现出优秀的性能。它能精确地测量出掩埋在噪音中的微弱信号。所以在远场涡流检测中普遍采用锁相放大器获得传感器的幅值和相位信息。通常将检测线圈的信号和激励线圈的信号同时输入到锁相放大器中,利用锁相放大器得出检测线圈输出电压信号的幅值和相位,依据这两个特征量从而对等相关信息进行判断。由于商品化的锁相放大器极其昂贵,通常用带通滤波器进行滤波来提高信噪比,从而检测出信号。由于是单频信号,需要非常窄的带通滤波器,换句话说就是需要高值的带通滤波器。带通滤波器的值越大,信噪比越高。然而,带通滤波器的Q值不能做的很高,否则滤波器不稳定,容易产生自激振荡。锁相放大器是利用低通滤波器来实现高Q值的带通滤波器,低通滤波器比较容易实现,且性能更稳定,从而可以检测出淹没在噪声中的微弱信号。
一个最简单的锁相放大器基本的结构如图6所示,包括相敏检波器,低通滤波器两部分组成。
6.激励源
脉冲涡流检测仪需要设计一个周期性重复的脉冲作为激励信号。为了在应用中测试脉冲参数对检测效果的影响,设计脉冲的重复频率与占空比分别连续可调的脉冲发生电路,采用555定时器发生占空比连续可调的脉冲,所设计的激励信号发生电路如图4所示。
激励源电路输出的脉冲的占空比可以在很宽的范围内调节;二极管D1和D2分别为电容C1提供充电和放电通道。电位器P1和P2分别控制输出脉冲的充电周期和放电周期,充电回路由R1、D2、电位器的P2接入电阻RP2和电容C1构成,放电回路由R2、D1、电位器P1的接入电阻RP1和电容C1组成。
7.虚拟仪器
内置于便携式电脑内的虚拟仪器软件模块是由计算机的部分系统软件,工具软件和专为虚拟生物医学测量仪器设计的医学应用软件三部分组成的。主要功能是实现对整个仪器的有效管理,特别是生物医学信号的处理分析、存储、显示、打印等功能。最后提供友好的人机交互界面;实现比普通专用生物医学测量仪器更方便、快捷、可靠的操作;以及图形化的结果显示和自动化统计分析功能等。
虚拟生物医学测量仪器硬件接口设计实质上是面向计算机总线的设计,因此必须遵循计算机系统总线的标准。
一种是专用于笔记本电脑的PCMCIA(Personal Computer Memory CardInternational Association)总线,适用于移动环境下的生物医学仪器设计。
LabVIEW是美国NI公司研制的采用图形编程的虚拟仪器系统软件,它主要包括数据采集、实时控制、数据分析和数据显示等功能,它提供了一种新的编程语言:G语言,这是一种完全采用图形方式进行软件模块化设计的崭新方法。
LabVIEW由前面板、流程方框图和图标/连接器组成。其中前面板是用户界面,流程方框图是虚拟仪器源代码,图标/连接器是调用接口。LabVIEW的程序语言是图形化,其程序采用了数据流驱动。
LabVIEW的核心是软件模块VI(借用Virtual Instrumentation缩写字头命名),VI有一个人机对话的用户界面—前面板(front panel)和类似于源代码功能方面的方框图(diagram)。前面板接受来自方框图的命令。在VI的前面板中,控件(controls)模拟输入仪器的输入装置并把数据提供给VI的方框图;而指示器(indicators)则模拟了仪器的输出装置并显示由方框图获得或者产生的数据。
用LabVIEW编制方框图程序时,不必受常规程序设计语法细节限制。首先,从功能菜单中选择需要的功能方框,将之置于面板上的适当位置;然后用导线(wires)连接各功能方框在方框图中的端口,用来在功能方框之间传输数据。这些方框包括了简单算术功能,高级的采集和分析VI以及实现用来存储和检索数据文件输入输出功能和网络功能。
用LabVIEW编制出图形化VI是分层次和模块化的。将之用于顶层程序。也可以用作其他程序或者子程序的子程序。一个VI用在其他VI中,称之为subVI,subVI在调用它的程序中同样是以一个图标的出现的。LabVIEW依附并发展了模块化程序设计的概念。用户可以把一个应用题目分解为了一系列的子任务,每个子任务还可以进一步分解成许多更低一级子任务的组合,直到把一个复杂的题目分解为许多子任务的组合。
图形化程序设计编程简单、直观、开发效率高。随着虚拟仪器技术的不断发展,图形化的编程语言必将成为测试和控制领域内最流行的发展趋势。创建虚拟仪器的过程共分三步:
(1)虚拟仪器的交互式用户接口被称为前面板,因为它模仿了实际仪器的面板。前面板包含旋钮、按钮、图形和其他的控制与显示对象。通过鼠标和键盘输入数据、控制按钮,可在计算机屏幕上观看结果。
(2)虚拟仪器从流程图中接收命令(用G语言创建)。流程图是一个编程问题的图形化解决方案。流程图也是虚拟仪器的源代码。
(3)一个虚拟仪器的图标和连接就像一个图形(表示某一虚拟仪器)的参数列表。这样,其他的虚拟仪器才能将数据传输给一个子仪器。图标和连接允许将此仪器作为最高级的程序,也可以作为其他程序或者子程序中的子程序(子仪器)。
8.BP神经网络智能算法
BP网络是通过将网络输出误差反馈回传来对网络参数进行修正,从而实现网络的映射能力。业已证明,具有一个隐层的3层BP网络可以有效地逼近任意连续函数,这个3层网络包括输入层、隐层和输出层。考虑到实际应用当中对于网络预测泛化性能的要求,网络设计应坚持尽可能减小网络复杂性的原则。3层BP网络模型预测混沌时间序列,输入层节点只传递输入信号到隐层,隐层采用双曲正切S型函数对数据处理后送给输出节点,输出节点是简单的线性函数。BP网络的训练方法很多,这里采用Levengerg_Marquardt训练方法,训练中的误差性能函数设为每次批处理后误差的平方和。对于一个给定的混沌时间序列,其具体的预测步骤如下:
(1)为了便于预测,首先对获得的混沌时间序列进行归一化处理。归一化方法为:
(2)选择合适的m和τ重构系统的状态相空间,依据预测步长要求构造训练数据。输入数据为:Y(k)=[y(k),y(k-τ),L,y(k-(m-1)τ)],k=1,2,L,N,输出数据为y(k+Δt),k=1,2,L,N。
(3)设计BP网络结构。网络的输入节点数目为重构相空间的维数m,根据具体情况选择合适的隐节点数目,因为每次只是预测出一个数据点,输出节点为单节点。
(4)依次输入训练数据Yk和对应的理想输出数据y(k+Δt),对BP网络进行训练。训练结束以后就可以利用该网络进行预测。
(5)为了衡量BP网络的预测精度,对训练数据和测试数据分别采用均方误差(MSE)和相对误差(Perr)作为评测标准:
Claims (6)
1.一种基于远场涡流的智能检测装置,它的组成包括:带有屏蔽的激励线圈(1),检测线圈(2),智能控制模块(3),激励源(4),锁相放大器(5),虚拟仪器(6),其特征在于:智能控制模块(3)连接虚拟仪器(6),同时控制带有屏蔽的激励线圈(1)、检测线圈(2)和激励源(4)。
2.根据权利要求1所述的智能检测装置,其特征在于:所述智能控制模块(2)的控制核是一个32位微处理器,接受来自虚拟仪器(6)的被测试件的测量深度和被测试件的材料属性的输入信号,微处理器内置优化算法,微处理器输出信号是控制带有屏蔽的激励线圈(1)和检测线圈(2)的线圈调整执行机构,线圈调整执行机构根据微处理器发出的输出信号,自动调整带有屏蔽的激励线圈(1)与检测线圈(2)距离,自动调整调整带有屏蔽的激励线圈(1)与检测线圈(2)的垂直度;激励源(4)根据微处理器发出的输出信号,自动调整激励源(4)的输出频率。
3.根据权利要求2所述的智能检测装置,其特征在于:所述线圈调整执行机构是电动直行程执行器。
4.根据权利要求1或2所述的智能检测装置,其特征在于:所述带有屏蔽的激励线圈(1)包括线圈本身和外加的电磁屏蔽结构。
5.根据权利要求1或2所述的智能检测装置,其特征在于:所述检测线圈(2)主要由骨架,磁芯和漆包线组成。
6.根据权利要求2所述的智能检测装置,其特征在于:所述微处理器内置优化算法是BP神经网络。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010189286.8A CN111351846A (zh) | 2020-03-18 | 2020-03-18 | 一种基于远场涡流的智能检测装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010189286.8A CN111351846A (zh) | 2020-03-18 | 2020-03-18 | 一种基于远场涡流的智能检测装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111351846A true CN111351846A (zh) | 2020-06-30 |
Family
ID=71196280
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010189286.8A Pending CN111351846A (zh) | 2020-03-18 | 2020-03-18 | 一种基于远场涡流的智能检测装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111351846A (zh) |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH03285161A (ja) * | 1990-03-31 | 1991-12-16 | Osaka Gas Co Ltd | 離隔渦流探傷法 |
JP2010038914A (ja) * | 2008-07-09 | 2010-02-18 | Toshiba Corp | リモートフィールド渦電流探傷プローブ |
CN102967651A (zh) * | 2012-11-19 | 2013-03-13 | 江苏科技大学 | 基于dds技术的涡流检测激励信号源 |
CN104280453A (zh) * | 2014-10-10 | 2015-01-14 | 苏州混凝土水泥制品研究院有限公司 | Pccp钢丝断丝检测系统 |
CN205910156U (zh) * | 2016-08-17 | 2017-01-25 | 中国人民解放军空军工程大学 | 一种可检测飞机铆接结构裂纹缺陷的远场涡流无损检测装置 |
CN106681378A (zh) * | 2015-11-10 | 2017-05-17 | 哈尔滨市永恒鑫科技开发有限公司 | 一种矿浆旋流池的智能控制方法 |
CN209727851U (zh) * | 2019-03-25 | 2019-12-03 | 南京理工大学 | 一种基于远场涡流的船舶船体缺陷自动检测装置 |
CN110702783A (zh) * | 2019-11-20 | 2020-01-17 | 天津市思维奇检测技术有限公司 | 一种检测水冷壁管热疲劳裂纹的阵列涡流方法 |
CN209992434U (zh) * | 2019-03-25 | 2020-01-24 | 南京理工大学 | 一种基于远场涡流的飞机铆接结构缺陷自动检测装置 |
-
2020
- 2020-03-18 CN CN202010189286.8A patent/CN111351846A/zh active Pending
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH03285161A (ja) * | 1990-03-31 | 1991-12-16 | Osaka Gas Co Ltd | 離隔渦流探傷法 |
JP2010038914A (ja) * | 2008-07-09 | 2010-02-18 | Toshiba Corp | リモートフィールド渦電流探傷プローブ |
CN102967651A (zh) * | 2012-11-19 | 2013-03-13 | 江苏科技大学 | 基于dds技术的涡流检测激励信号源 |
CN104280453A (zh) * | 2014-10-10 | 2015-01-14 | 苏州混凝土水泥制品研究院有限公司 | Pccp钢丝断丝检测系统 |
CN106681378A (zh) * | 2015-11-10 | 2017-05-17 | 哈尔滨市永恒鑫科技开发有限公司 | 一种矿浆旋流池的智能控制方法 |
CN205910156U (zh) * | 2016-08-17 | 2017-01-25 | 中国人民解放军空军工程大学 | 一种可检测飞机铆接结构裂纹缺陷的远场涡流无损检测装置 |
CN209727851U (zh) * | 2019-03-25 | 2019-12-03 | 南京理工大学 | 一种基于远场涡流的船舶船体缺陷自动检测装置 |
CN209992434U (zh) * | 2019-03-25 | 2020-01-24 | 南京理工大学 | 一种基于远场涡流的飞机铆接结构缺陷自动检测装置 |
CN110702783A (zh) * | 2019-11-20 | 2020-01-17 | 天津市思维奇检测技术有限公司 | 一种检测水冷壁管热疲劳裂纹的阵列涡流方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US7650316B2 (en) | Automatic generation of help information for specified systems | |
US8490067B2 (en) | Graphical program code coverage | |
Barack et al. | Scalar-field perturbations from a particle orbiting a black hole using numerical evolution<? format?> in 2+ 1 dimensions | |
CN111351845A (zh) | 一种基于脉冲涡流的智能检测装置 | |
Staker et al. | Alternating-direction implicit (ADI) formulation of the finite-difference time-domain (FDTD) method: Algorithm and material dispersion implementation | |
Tzanis | MATGPR: A freeware MATLAB package for the analysis of common-offset GPR data | |
CN109239481A (zh) | 便携式电动舵机自动化测试设备及方法 | |
Wang et al. | Near-field precision measurement system of high-density integrated module | |
CN101458283B (zh) | 诊断辐射emi机理的实验台及辐射emi机理的简易诊断方法 | |
CN106950516A (zh) | 一种微弱涡流磁场测量装置及方法 | |
CN106370939A (zh) | 一种智能可视化电磁辐射检测装置 | |
CN111351846A (zh) | 一种基于远场涡流的智能检测装置 | |
Heeter et al. | Fast magnetic fluctuation diagnostics for Alfvén eigenmode and magnetohydrodynamics studies at the Joint European Torus | |
CN111351834A (zh) | 一种基于漏磁的智能检测装置 | |
Seidel et al. | Cryogenic current comparators for larger beamlines | |
CN108089231B (zh) | 三维梯度矢量法瞬变电磁仪及其应用 | |
CN109691997A (zh) | 脑磁场检测装置及脑磁场的检测方法 | |
CN203965503U (zh) | 一种多通道nV级交流电压检测设备 | |
CN102156269A (zh) | 可测长岩芯的自动化磁化率仪、测量方法及其安放支架 | |
Kurian et al. | Cryogenic current comparators for 150 mm beamline diameter | |
CN111912900A (zh) | 一种基于低频涡流的智能检测装置 | |
CN209727850U (zh) | 一种基于脉冲涡流的便携式金属材料检测仪 | |
Pereira et al. | Architectural exploration for energy-Efficient fixed-Point Kalman Filter VLSI design | |
Archambeault et al. | Shielded air vent design guidelines for EMI modeling | |
CN208110025U (zh) | 笔式电磁性能测试仪 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |