1) test gauge hose
测试仪表软管
2) instrument testing
仪表测试
1.
Design of vehicle digital instrument testing system based on LabVIEW & PXI;
本文利用NI公司的工业计算机和相关PXI板卡系列产品以及一块自行研发的数据通信转换卡,构成数字式仪表在线测试系统,系统模拟数字仪表测试所需要的车辆的各种状态参数和信号,包括模拟、数字、开关量及CAN等信号,驱动待测数字仪表,模拟车辆相关状态工作并反馈数字仪表的工作状态信息。
3) test instrument
测试仪表
1.
The former incircuit test instrument,which using SCM,because of its low data processing speed,a better antiinterference arithmetic way can′t be realized,so its operation speed is slow,and its test error is great too.
为适应世界测试仪表的发展趋势,本文采用PXI总线技术实现对电阻、电容等器件的在线测试,用隔离法测量电阻;用高频分析法测量电容,重点介绍了隔离点的选取原则,并利用PXI数据处理速度高的特点,采用滤波算法抑制干扰,提高了速度、减小了误差、拓宽了测试范围。
5) software instrument
软测量仪表
1.
The application of multiple neural networks in building software instrument;
多神经网络在软测量仪表中的应用
2.
Two problems are mainly discussed: establishing software instruments of flash point and viscosity using neural networks; modeling on side line temperature multivariable nonlinear system of the atmospheric tower based on generic algorithm and neural networks.
本文是针对中石油克拉玛依石化分公司蒸馏装置(Ⅰ套)常压塔先进控制要求进行的，主要探讨了两方面的问题：采用神经网络建立常压塔各侧线闪点和粘度的软测量仪表；基于遗传算法和神经网络的常压塔侧线温度非线性多变量系统建模。
6) Software instruments
软测量仪表
1.
Mainly it discusses the following problems: the SCADA of the atmospheric and vacuum towers; the RBF neural network structure learning approaches involving K-means class learning玦gorithm, orthogonal least squares learning algorithm and genetic learning algorithm; RBF multi-neural network based on generalized information entropy; software instruments of viscosity a.
主要探讨了几个方面的问题：常减压装置的工业监控组态；RBF神经网络的聚类学习算法、正交最小二乘学习算法、遗传进化学习算法；广义信息熵融合RBF异构多神经网络；采用各类RBF神经网络建立侧线粘度和闪点的软测量仪表及比较。
补充资料：测试结果可接受性的检查和最终测试结果的确定
测试结果可接受性的检查和最终测试结果的确定
check of the acceptability of test results and determination of the final test result
C凡(3)二3.3d，时，取此3个结果的平均值作为最终侧试结果;否则取它们的中位数作为最终测试结果。。，为重复性标准差(即在重复性条件下所得侧试结果的标准差)。 在口田T 11792一1989中还对重复性和再现性条件下所得侧试结果可接受性的检查方法和最终测试结果的确定做了详细讨论和规定。(马毅林)ceshi 11叩uo kejieshCxjxing d6 iiancha he zuizhong ceshi】i闪旧de que心ing测试结果可接受性的检查和最终测试结果的确定(checkof山eac，ptability of test，ults助ddsterminationofthefi耐testresult)在商品检验中进行一次测试的情形不多见，当得到一个测试结果时，所得结果不可能直接与给定的重复性标准差作可接受性的检查。对测试结果的准确性有任何疑问时都应再进行一次测试。所以，对两个测试结果进行可接受性的检查是一般的情况。 可接受性的检查，实际上是一种统计检验。任何两个测试结果只要能通过可接受性的统计检验即可认为是一致的，均可接受。比如，在重复性条件下，所得结果之差的绝对值(下称绝对差)不超过相应的重复性限r(见重复性和再现性)的值，则认为两个结果是一致的，均可接受;如果两个侧试结果的绝对差超过r，则认为它们是不一致的，必须增加测试。 按国家标准《测试方法的精密度在重复性或再现性条件下所得测试结果可接受性的检查和最终测试结果的确定》(GBIT 1 1792一1989)，在重复性条件下，如果两个测试结果的绝对差不超过r的值，可取两个侧试结果的平均值作为最终测试结果。如果两个结果的绝对差超过r的值，并且测试费用较低，须再做两次测试。当4个结果的极差(即其中的最大值与最小值之差)不超过相应的临界极差c，瓜(4)二3.6a，时，取4个结果的平均值作为最终测试结果。如果两个结果的绝对差超过r的值，并且测试费用较高时，只须再作一次测试。当3个结果的极差不超过相应的临界极差
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条