中海德（福建）工业设备有限公司

畅销品牌：

瑞士：ABB、

美国：AB、FOXBORO、Honeywell、DANAHER伺服、罗斯蒙特、KOLLMORGEN伺服驱动、丹佛斯等

德国：力士乐、KUKA、SIEMENS、SEW、施耐德等

日本：三菱、安川、松下等

中海德（福建）工业设备有限公司秉承顾客导向的经营理念和品牌立业。

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地址：福建省福州市高新区乌龙江大道正荣财富中心B座八层

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电压保护是变频器的基本保护功能，是处理直流母线电压过高或过低现象的一系列保护措施，旨在确保变频器的直流母线电压在安全范围之内，保障各元器件的运行安全，尤其是高价值的整流逆变主电容等。

图1.变频器故障检测分布图

电压检测主要监视直流母线电压，其保护分为过压保护与欠压保护两大类，过压细分加速过压（E005），减速过压（E006），恒速过压（E007），欠压又分运行欠压（E009）与待机欠压（LU）。检测电路原理是：通过对直流母线电压进行小信号采样，信号经过转换后，送入DSP处理器AD转换接口，用作母线电压显示以及软件计算与判断，同时还会取一路信号与硬件过压基准比较输出，信号送入DSP的中断接口，作为硬件过压判断。在信号处理时，硬件过压优先处理，且执行更快。功能框图如下：

图2.变频器电压检测功能框图

以三相输入变频器为例，标准380V交流电输入时，直流母线的电压约交流输入1.414倍，即380*1.414=537V，变频器运行时，母线电压与变频器的状态对应如下：

图3.母线电压对应的变频器状态

在实际工作中，导致变频器母线电压变化的主要因素较多，可按照变频器工作环境进行分类与总结；分析处理时，可结合故障记录数据进行，获取快速有效的处理方法，也可以参照如下的几个方面。

图4.变频系统模型

电源：

1、变频器输入电压范围一般为额定电压的±15%，以380V电压为例，输入交流电压范

范围为323V-437V，可使用万用表验证输入电压是否符合要求。

2、大型设备启动时，对电网的瞬间拉低，可能导致变频器报欠压保护（E009）。

变频器：

1、检测电路异常，变频器显示的直流母线电压与实际测量的电压不相符合

2、变频器主接触器故障，待机时母线电压显示正常，当运行时，若接触器故障未吸合，便会在充电电阻上产生较大压降，导致母线电压迅速拉低，产生欠压保护（E009）。

3、参数设定不当，过压与欠压保护阀值电压、或电压检测的增益参数被错误修改（这种情况非常少）。

电机负载

泵升电压现象，大惯性负载快速减速时，由于负载惯性导致电机的额实际转速高于变频器的输出转速，此时，旋转设备的机械能转化为电能，对变频器反向发电并导致直流母线电压升，当电压高于过压阀值时，产生过压保护。此时应该延长减速时间或配置制动功能解决。

8.

◆ 企业名称：中海德（福建）工业设备有限公司

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9月29日消息，据CNBC网站报道，周四，美国应用材料公司(Applied Materials Inc)总裁兼首席执行官加里·迪克森(Gary Dickerson)接受CNBC采访时表示，在不久的将来，围绕由谁来打造下一代人工智能(AI)框架，企业间可能发生一场我们这个时代规模的竞争。

　　迪克森在接受CNBC著名节目《疯狂金钱》(Mad Money)主持人吉姆·克莱默(Jim Cramer)采访时表示，操作系统的升级和新一轮手机迭代可能会决定今天的技术周期，但主要焦点将很快转向AI领域的竞争。

　　这位首席执行官称：“在未来，交通、医疗、娱乐等领域都将以惊人的方式改变，并创造数万亿美元的经济价值。因此，你将目睹一场围绕AI架构领导权所发生的竞争，这可能是我们这个时代规模的竞争。”

　　应用材料公司是一家半导体材料制造商，其客户包括英伟达等。迪克森认为，该公司将处于AI发展的前沿。

　　他说：“为芯片带来功能和性能的材料由应用材料公司所提供。因此，在这场针对AI架构领导权的战争中，无论终谁获胜，该公司都将赢得胜利。”

　　迪克森的许多观点与人们普遍接受的观点相反，后者认为半导体行业会受到繁荣与萧条周期的影响，且高度依赖于供给和需求关系。

　　这位首席执行官表示，在过去7年里，整个半导体行业的波动性都有所下降，而在移动领域出现的争夺领导地位的“战争”增加了对芯片的需求。

　　迪克森称：“人工智能和大数据与石油非常相似。但是石油是没有价值的，除非你将它加工并用于汽车等设备上。数据也是这样，你必须有高性能的计算才能把数据转化为有价值的东西。很多人都说，这是我们这一代人将遇到的拐点。”

　　尽管盛衰周期可能给一些投资者带来危险信号，但迪克森预测，鉴于新技术必将产生大量数据，半导体行业不会很快“崩溃”。

　　他说：“很多大公司都拥有自己关于‘未来数据在哪里生成’的模型。对于一个智慧型城市，它有各种不同的数据来源，这些模型表明人们自身只产生了其中1%的数据。因此，我们目睹的这些非线性变化，它对我们所有人来说都是非常复杂的。我们对过去有着长久的记忆，但我们很难推断出未来非线性变化的趋势。”

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