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AD0624HX-A71GL

2016/8/2 8:57:46

0 人气：2

型号：AD0624HX-A71GL

数量：1000

制造商：上海曦龙电气设备有限公司

有效期：2017/8/2 0:00:00

描述：

AD0624HX-A71GL

工业风扇代理销售:

联系人：程先生

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轴流风机的运行靠的是电动机的带动，其实任何设备都是一样，想要运转起来就必须有个类似的“发动机”。在选择轴流风机的电动机时，总希望电动机能带动叶轮很快地达到额定转速而正常地工作。电动机的起动包括通电起动和加速全过程。其起动方式分为全压起动和减压起动。

　　合理地选择电动机的起动方法，必须根据供电电网的容量、机械负载对起动转矩的要求、电动机本身的特点等因素，进行具体的分析，以求获得规定的起动时间。例如，电网的容量很大，电动机的起动电流不会在电网上引起显著的电压降落，此外，电网的控制线路和设备允许短时通过足够大的起动电流，就可采用全压起动；如果风机在起动时所要求的转矩不大，并且电网容量相对电动机而言又不很大，则主要考虑如何减少起动电流而采用减压起动。

11噪声分析

编辑风机总噪声级与叶片速度的六次方成正比。根据分析，风机噪声源基本上是偶极子性质的。进一步可推出，噪声是由于叶片作用于流过风机的空气上脉动力所引起的。可以认为风机离散频率噪声源有两个，一个是随着转子叶片运动的压力场引起的螺旋桨式的噪声，另一个是气动干涉引起的叶片脉动力噪声。风机动、静叶片之间的距离是干涉噪声的重要因素。

当这一距离很小，位流和尾迹的变化都会产生影响，叶片也有可能作为声屏障，而加强邻近叶片列的叶片上的升力脉动产生的声辐射。这个影响取决于与升力脉动有关的声波波长与作为屏障的叶片尺寸之比。在该比值大于2 的频率范围内，由于这个影响引起的辐射强度的变化是显著的。所以，当一个辐射噪声的叶片的上下游具有相同叶片数、且这个两列叶片中的每一个叶片同时与一个转子叶片相遇而在源的两边构成声障时，这个影响将会更强。

当动、静叶之间的距离增加，位流干涉影响的减小比尾迹速度变化的影响快得多时，叶片作为声障的作用也会随着距离的增加而减小。由此可见，至少有三个参数影响干涉噪声的大小：速度场波形的叶片形状（也就是叶片载荷）、叶片列之间的距离和作为声源的叶片辐射面积。非常小的间距可能产生两个声学影响。如果静叶干涉场在动叶上建立的力脉动使动叶成为一个声源，而静叶则是声障。

1、微带间隙的优化：安装PIN管的微带间隙宽度需要优化，若间隙过大，则PIN管引线过长，PIN正偏时的附加电感较大，使电路增大插损（串联管）、降低隔离度（并联管）；若间隙过小，间隙电容会增大，使插损（并联管）增大、隔离度降低（串联管）。所以，设计时要在这两者中间取一个折中，使之满足需要。

2、微带线长度和宽度的优化，各段微带线的长度和宽度对电路匹配有很大影响。

3、隔直电容的优化：为了使开关前后级电路直流静态工作点不互相影响，在开关的微带线上串联隔直电容。串联的电容小，可以增加开关的隔离度，但同时增加开关的插入损耗；相应的，串联电容值过大，有利于提高曲线的平坦度，同时减小开关的插入损耗，但这样会使开关的隔离度恶化。所以要选择恰当的电容值。

单刀双掷开关仿真和结果

设计中采用了Skyworks公司的低内部引线电感的SMP1320－007（SOT－23封装），开关结构为并联型开关，用软件做了仿真。

图4是低内部引线电感的SOT－23的电路模型：可以看到下面引线L2的电感只有0.4nH，一般的SC－79封装的电感为0.7nH。

电路板选用的是0.78mm厚的标准FR4材料。

仿真结果可得到（@5-6GHz）：

隔离度（Min）：19.75dB

插入损耗（Max）：1.25dB

结论与分析：

从仿真结果来看与预期的结果还有些差距，匹配电路还需进一步优化设计。但与其它封装的二极管制作的PIN开关相比性能还是有所提升的。在制作实际版图中还需考虑过孔的寄生电感电容，电路性能会有所下降。

　DFT(Discrete Fourier Transformation)是数字信号分析与处理如图形、语音及图像等领域的重要变换工具，直接计算DFT的计算量与变换区间长度N的平方成正比。当N较大时，因计算量太大，直接用DFT算法进行谱分析和信号的实时处理是不切实际的。快速傅立叶变换(Fast Fourier Transformation，简称FFT)使DFT运算效率提高1～2个数量级。其原因是当N较大时，对DFT进行了基4和基2分解运算。FFT算法除了必需的数据存储器ram和旋转因子rom外，仍需较复杂的运算和控制电路单元，即使现在,实现长点数的FFT仍然是很困难。本文提出的FFT实现算法是基于FPGA之上的，算法完成对一个序列的FFT计算，完全由脉冲触发，外部只输入一脉冲头和输入数据，便可以得到该脉冲头作为起始标志的N点FFT输出结果。由于使用了双ram，该算法是流型(Pipelined)的，可以连续计算N点复数输入FFT，即输入可以是分段N点连续复数数据流。采用DIF(Decimation In Frequency)-FFT和DIT(Decimation In Time)-FFT对于算法本身来说是无关紧要的，因为两种情况下只是存储器的读写地址有所变动而已，不影响算法的结构和流程，也不会对算法复杂度有何影响。算法实现的可以是基2/4混合基FFT，也可以是纯基4FFT和纯基2FFT运算。

傅立叶变换和逆变换

对于变换长度为N的序列x(n)其傅立叶变换可以表示如下：

Nnk

X(k)=DFT[x(n)] = Σ x(n)W

n=0

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　式（１）