功率因數(shù)指有功功率和視在功率的比值，一般用符號λ表示，即：λ=P/S.在正zhi弦交流電路**率因數(shù)等dao于電壓與電流之間的相位差（ψ）的余弦值，用符號COSψ表示。此時，COSψ=λ。功率因數(shù)表是指單相交流電路或電壓對稱負載平衡的三相交流電路中測量功率因數(shù)的儀表。常見的功率因數(shù)表有電動系、鐵磁電動系、電磁系和變換器式等幾種。功率因數(shù)的定義公式：功率因數(shù)＝有功功率/視在功率。功率因數(shù)就是0-1之間的數(shù)據(jù)。功率就是測量有功或者無功的，是負載做了多少功。康比利數(shù)顯儀表有哪些？質(zhì)量儀表

有功電能表：電能可以轉(zhuǎn)換成各種能量。如:通過電爐轉(zhuǎn)換成熱能，通過電機轉(zhuǎn)換成機械能，通過電燈轉(zhuǎn)換成光能等。在這些轉(zhuǎn)換中所消耗的電能為有功電能。而記錄這種電能的電表為有功電能表。無功電能表：電工原理告訴我們，有些電器裝置在作能量轉(zhuǎn)換時先得建立一種轉(zhuǎn)換的環(huán)境，如:電動機，變壓器等要先建立一個磁場才能作能量轉(zhuǎn)換，還有些電器裝置是要先建立一個電場才能作能量轉(zhuǎn)換。而建立磁場和電場所需的電能都是無功電能。而記錄這種電能的電表為無功電能表。無功電能在電器裝置本身中是不消耗能量的，但會在電器線路中產(chǎn)生無功電流，該電流在線路中將產(chǎn)生一定的損耗。無功電能表是專門記錄這一損耗的，一般只有較大的用電單位才安裝這種電表。溫州儀表廠家直銷指針式儀表廠家報價。

電力儀表采用自鎖式的安裝機構(gòu)，無需螺絲固定，安裝拆卸方便快捷。也可以選擇分體式導軌安裝(TS-35標準)、分體式平面螺絲安裝方式。外型小巧，實現(xiàn)全部功能無需擴展模塊，尺寸符合DIN96×96標準，開孔尺寸為90×90mm，安裝厚度*為56mm。可以安裝在小間隔的抽屜式開關柜內(nèi)。大屏幕、高清晰的液晶顯示界面直觀反映電力儀表參數(shù)。所有測量數(shù)據(jù)均可通過按鍵輕松翻閱，參數(shù)設置可以通過儀表面板進行，也可由通訊口輸入。設定參數(shù)存于非易失性EEPROM中，掉電也不會丟失。液晶顯示界面有背光支持，以幫助您在光線差的環(huán)境下使用。無論是高壓系統(tǒng)還是低壓系統(tǒng)，也無論是三相三線還是三相四線，也無論電壓和電流通道的元件數(shù)，都可以選擇適當?shù)慕泳€方式與SWL300相連接。智能電力儀表遵循高可靠性的工業(yè)標準，采用多種隔離及抗干擾措施，能夠可靠地在**擾電力系統(tǒng)環(huán)境中運行,產(chǎn)品業(yè)已通過IEC標準的電磁兼容測試。

工業(yè)上遍及需求丈量各類電量與非電物理量，例如電流(AD)、電壓(VD)、功率(WD)、頻率(FD)、溫度(TT)、分量（LD）、方位(PT)、壓力、轉(zhuǎn)速(RT)、視點等，都需求轉(zhuǎn)換成可接納的直流模擬量電信號才能傳輸?shù)綆装倜淄獾目刂剖一蝻@現(xiàn)設備上。這種將被測物理量轉(zhuǎn)換成可傳輸直流電信號的設備稱為變送器。工業(yè)上通常分為電量變送器（常見類型如：GP/FP系列、S3/N3系列、STM3系列等）和非電量變送器。變送器的傳統(tǒng)輸出直流電信號有0-5V、0-10V、1-5V、0-20mA、4-20mA等，采用的是用4~20mA電流來傳輸模擬量。工業(yè)上采用的是用4~20mA電流來傳輸模擬量。采用電流信號的原因是不容易受攪擾。康比利儀表安裝方便。

康比利大需量表分為單結(jié)構(gòu)需量表、雙結(jié)構(gòu)需量表和報警需量表三種：單結(jié)構(gòu)需量表：可測量大平均負載值（由黑指針指示）。需注明需量時間，需量部分作用時間分為8分鐘和15分鐘。雙結(jié)構(gòu)需量表：由單結(jié)構(gòu)需量表結(jié)合動鐵式測量機構(gòu)組成，可測量大平均負載值.(由水平黑色指針指示)和瞬時電流值(由垂直黑色指針指示)，瞬時值的準確度等級為1.5級。報警需量表：由單結(jié)構(gòu)需量表內(nèi)置電子電路與5A繼電器構(gòu)成。大需量報警點由藍色指針指示設定，紅燈報警，可外接蜂鳴器報警，在配電系統(tǒng)中用于大需量控制和過載控制。康比利是許多公司的長期供應商。天水指針式儀表直銷價格

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在外表識別這一任務中，旋轉(zhuǎn)改變、仿射改變對讀數(shù)斷定有很大影響。外表結(jié)構(gòu)存在許多改變性，包含不同子方針的放置方位差異、字體差異、顏色差異、指針形狀差異等等。這些改變性給外表識別帶來了很大的困難。在一個外表數(shù)據(jù)集上練習的模型常常出現(xiàn)在新表型上不能準確識別的現(xiàn)象。除了算法自身所面臨的問題之外，數(shù)據(jù)搜集和標示問題也相同杰出。目前深度學習模型需要很多數(shù)據(jù)進行練習，這些練習數(shù)據(jù)需要包括各種不同場景下的不同類型的外表。要搜集這些數(shù)據(jù)，就必須對很多安裝在不同類型外表上的終端進行接連攝影。搜集到數(shù)據(jù)之后，仍需對其進行標示才可進行練習。而目前的標示方法大都依靠手藝標示。標示和管理數(shù)據(jù)h耗費相關人員很多的時刻和精力。質(zhì)量儀表