ML7421A与ML7421B电动线性阀执行器规格详解

0 下载量 50 浏览量 更新于2024-08-26 收藏 1003KB PDF 举报
ML7421A和ML7421B是Honeywell公司生产的电动线性阀执行器，特别适用于加热、通风和空调（HVAC）系统的调节控制。这些设备设计精良，旨在提供快速且简便的安装体验，无需额外的链接齿轮，减少了安装步骤，提高了效率。 主要特点包括： 1. **易安装**：ML7421A和ML7421B具有直观的设计，使得安装过程简单快捷，节省了安装时间。 2. **无额外连接**：它们采用一体化设计，省去了额外的链接部件，简化了系统布局。 3. **无调整需求**：出厂设置完成，无需用户进行复杂的参数调整，降低了维护复杂度。 4. **力限制开关**：内置的力限制开关保护阀门在过度负载时自动停止，确保系统安全。 5. **手动操作**：配备手动操作选项，便于在自动控制失效时进行人工干预。 6. **同步电机**：使用高效同步电机驱动，提供稳定和可靠的阀门动作。 7. **防腐设计**：考虑到HVAC应用中的腐蚀环境，执行器采用耐腐蚀材料制造，延长使用寿命。 8. **输入信号选择**：两种型号支持0-10V DC或210V DC的电压输入，以及0-20mA或420mA的电流输入，适应不同控制系统的需求。 9. **位置反馈**：执行器能够提供位置反馈信号，有助于实时监控阀门状态。 10. **可调反作用**：通过内部选装部件，可以调整执行器的反作用力，确保精确控制。 11. **故障信号下的位置锁定**：在信号丢失或故障时，执行器能自动锁定在预定的位置，避免阀门意外动作。 12. **安全等级**：符合EN60730-1标准的III级防护，同时具备IP54的防尘防水等级，确保在恶劣环境下仍能可靠工作。 这些电动线性阀执行器在HVAC系统的自动化控制中扮演着关键角色，提供了高度可靠性和易用性，是工程设计和安装中的理想选择。如果你需要下载相关的技术规格数据或进一步了解如何在实际应用中集成这些执行器，可以直接访问Honeywell提供的技术资料。

中兴B860AV2.1-T固件包 a ml_upgrade_package.rar

2020-09-29 上传
这个名为“中兴B860AV2.1-T固件包 a ml_upgrade_package.rar”的文件，实际上是一个包含了升级固件的压缩文件，它允许用户自行对设备进行系统升级。 首先，我们来理解一下“固件”（Firmware）的概念。固件是介于...

ML7420A1032E，ML7425A操作手册

2021-03-18 上传
型号包括ML7420A3006、ML7420A3014、ML7425A3005和ML7425B3004。供电电压为24伏交流电，功率消耗为5VA到12VA，根据频率为50/60赫兹变化。信号输入为0（2）伏直流和10伏直流，行程运行时间、关闭力、弹簧复位时间和...

ML2437-38A_Operation_Manual[1]

2012-05-02 上传
#### ML2430A系列功率计操作手册 - **型号**: ML2430A - **制造商**: Anritsu (安立) - **产品编号**: P/N: 10585-00001 - **版本**: K - **印刷日期**: 2000年3月 - **版权所有**: ©2000 Anritsu - **地址**: ...

欲构造AList（实现了List接口）类的实例，下列哪个方法是正确的？（ ）。 A、AList ml = new Object(); B、List ml = new AList(); C、AList ml = new List(); D、List ml = new List();

2023-06-08 上传
选项 B 正确，List ml = new AList(); 是正确的。 AList 是一个实现了 List 接口的类，因此可以通过 List 接口类型来引用 AList 类的实例。在 Java 中，接口是一种抽象类型，它不能被实例化，只能通过实现该接口的...

import numpy as np import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt a = np.random.randint(90,96,size=(20,2)).astype(np.float32) b = np.random.randint(95,101,size=(20,2)).astype(np.float32) data = np.vstack((a,b)) data = np.array(data,dtype=np.float32) a_label = np.zeros((20,1)) b_label = np.ones((20,1)) label = np.vstack((a_label,b_label)) label = np.array(label,dtype=np.float32) svm = cv.ml.SVM_create() svm.setType(cv.ml.SVM_C_SVC) svm.setKernel(cv.ml.SVM_LINEAR) svm.setC(0.01) result = svm.train(data,cv.ml.ROW_SAMPLE,label) test = np.array([[93.92, 96.97]], dtype=np.float32) p1, p2 = svm.predict(test) plt.scatter(a[:,0],a[:,1],s=80,c="g",marker="o") plt.scatter(b[:,0],b[:,1],s=80,c="b",marker="s") plt.scatter(test[:,0],test[:,1],s=80,c="r",marker="*") plt.show() print(p1, p2)为什么代码会报下列错误n the case of classification problem the responses must be categorical; either specify varType when creating TrainData, or pass integer responses in function 'cv::ml::SVMImpl::train'

2023-05-27 上传
data = np.vstack((a,b)) data = np.array(data,dtype=np.float32) a_label = np.zeros((20,1)) b_label = np.ones((20,1)) label = np.vstack((a_label,b_label)) label = np.array(label,dtype=np.float32) train...

a=np.random.randint(90,96,size=(20,2)).astype(np.float32) b=np.random.randint(95,101,size=(20,2)).astype(np.float32) data=np.vstack((a,b)) data=np.array(data,dtype="float32") alabel=np.zeros((20,1)) blabel=np.ones((20,1)) label=np.vstack((alabel,blabel)) label=np.array(label,dtype="float32") svm=cv.ml.SVM_create() svm.setType(cv.ml.SVM_C_SVC) svm.setKernel(cv.ml.SVM_LINEAR) svm.setC(0.01) result=svm.train(data,cv.ml.ROW_SAMPLE,label) test=np.vstack(([93.92],[96.97])) test=np.array(test,dtype=np.float32) p1,p2=svm.predict(test) plt.scatter(a[:,0],a[:,1],80,"g","o") plt.scatter(b[:,0],b[:,1],80,"b","s") plt.scatter(test[:,0],test[:,1],80,"r","*") plt.show() print(p1,p2)代码哪里需要修改

2023-05-27 上传
1. 在定义变量时，建议使用小写字母，按照PEP8规范进行命名，例如将“alabel”和“blabel”改为“a_label”和“b_label”。 2. 在定义测试数据时，可以使用np.array直接创建数组，而无需使用vstack和array组合的...

select a.mon --薪酬月份 ,a.emp_no --人员代码 ,a.cust_no --客户号 ,a.cust_weight --客户分成比例 ,a.indi_code --指标英文名 ,a.data_src --指标来源 case when a.data_src=0 then '自动计算' when a.data_src=1 then '人工调整' when a.data_src=3 then '中金留存' else 'oth' end as data_src_cls ,b.indi_name --指标名 ,b.flg --HK ML ,b.type --绩效、创收、创收/绩效 ,b.level2_subject --指标二级分类 ,a.indi_val --指标值 from prm.ads_pfm_sum_cust_indi_df as a left join prfm_code.ads_pfm_indi_code_info_df2023 as b on a.indi_code=b.indi_code and b.start_dt<=a.dt and b.end_dt>a.dt--增量表（拉链表） left join prm.dm_cust_label_base_attributes_df as c on a.cust_no = c.cust_code and c.dt = a.dt where a.dt='20230703' and b.type like '创收%' and b.is_summary_indi='否' --是否汇总指标 and a.mon between 202306 and 202307 and b.level2_subject = '交易服务业务' and b.indi_name <> '保证金息差_ML' and c.cust_type = '个人' and b.flg = 'ML' and emp_no in ('1020547','1020501')

2023-07-15 上传
查询的目的是获取特定月份、人员代码、客户号、客户分成比例、指标英文名、指标来源、指标名、HK/ML标识、类型、指标二级分类和指标值等信息。 具体的查询条件包括： - 薪酬月份为202307 - 指标类型以'创收%'开头 -...

写出以下代码的仿真代码：//数码管显示模块 module displayc( input clk, input rst, input set, //闹钟设置与校准控制信号 input adj_m, input adj_h, input [4:0]sl, //正常计时秒的个位 input [4:0]sh, //正常计时秒的十位 input [4:0]c_ml, //正常计时分钟的个位 input [4:0]c_mh, //正常计时分钟的十位 input [4:0]c_h, //正常计时小时 input [4:0]s_ml, //闹钟的分钟个位 input [4:0]s_mh, //闹钟的分钟十位 input [4:0]s_h, //闹钟的小时 output [7:0]bitcode, output [6:0]a_to_g1, output [6:0]a_to_g2, output point, //H2 output point1); //D5 wire [4:0]hh,hl,ml,mh,h,value; wire [3:0]bitcode1,bitcode2; assign bitcode = {2'b00,bitcode1[3:2],bitcode2}; assign h = (set == 0)? c_h:s_h; //小时 assign mh = (set == 0)? c_mh:s_mh; //分钟十位 assign ml = (set == 0)? c_ml:s_ml; //分钟个位 assign hh = (h>=10 && h<20)? 1:((h>=20)? 2:0); //小时十位 assign hl = (h<10)? (h-0):(((h>=10) && (h<20)) ? (h-10):(h-20)); //小时个位 tube1 u1(clk,rst,{mh[3:0],ml[3:0],sh[3:0],sl[3:0]},a_to_g2,bitcode2,point,point1); //分钟和秒 tube1 u2(clk,rst,{8'b00000000,hh[3:0],hl[3:0]},a_to_g1,bitcode1); //小时 endmodule

2023-06-12 上传
由于代码中 tube1 模块的定义没有出现在代码中，因此需要先定义 tube1 模块才能进行仿真。另外，代码中缺少模块实例化语句，... tube1 u2(clk,rst,{8'b00000000,hh[3:0],hl[3:0]},a_to_g1,bitcode1); endmodule ```

url转义 \xe8\xb4\x9f\xe5\x8e\x8b\xe7\x90\x83\xef\xbc\x9a200ml\xef\xbc\x9b\xe5\xbc\x95\xe6\xb5\x81\xe6\x9d\xa1\xef\xbc\x9a\xe4\xb8\xad

2023-04-03 上传
文\xe6\x9c\xac\xe7\x89\x88\xe6\x9c\xac\xe5\x9c\xa8 URL 中需要进行转义处理的字符包括：空格、中文、特殊符号...%E8%B4%9F%E5%8E%8B%E7%90%83%EF%BC%9A200ml%EF%BC%9B%E5%BC%95%E6%B5%81%E6%9D%A1%EF%BC%9A%E4%B8%AD

*14.下面对于MLP描述有误的选项是 A、Arm Ethos系列的核心是Arm的ML处理器(MLP) B、MLP的主要组件是控制单元，DMA，广播网络和计算引擎 C、MLP是一个微体系结构，用于加速机器学习，重点是处理CNN和RNND、MLP主要动作发生在控制单元中

2023-05-05 上传
A、Arm Ethos系列的核心是Arm的ML处理器(MLP)这个描述是正确的，因为Arm Ethos系列是基于Arm的ML处理器设计的。 B、MLP的主要组件包括控制单元、DMA、广播网络和计算引擎，这个描述是正确的。 C、MLP并不是一个微...
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