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Système de Contrôle de Niveau
Le système de niveau se compose d’un réservoir d’eau, d’une pompe à vitesse variable, d’un capteur de niveau basé sur la pression et d’une cuve de traitement claire avec une balance.
Une vanne proportionnelle assure la vidange de la cuve de traitement.
Un tuyau de trop-plein dans la cuve de traitement empêche le remplissage excessif de celle-ci et le système permet aux élèves de régler la vitesse de la pompe et l’ouverture de la vanne. -
Système de formation de machines électriques modernes 24V 50W
Caractéristiques principales:
- Fonctionnement sûr; toutes les pièces mobiles couvertes
- Mesurer la tension, le courant et la puissance en CC et CA
- Fonctionne sur une alimentation 24 V, AC ou DC
- Toutes les machines ont un faible encombrement et une faible puissance
- Utilisez des commandes PC manuelles ou complètes pour les moteurs
- L’équipement peut être facilement stocké et rangé
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Système de lévitation magnétique
FONCTIONNALITÉS :
• Un degré de liberté (1 DOF) – la bille lévite verticalement de haut en bas
• Electroaimant composé d’une bobine magnétique et d’un noyau en acier
• Capteur de position de boule photo-sensible
• Le capteur de position de la boule peut être calibré (à l’aide des boutons de gain et de décalage) en fonction des conditions d’éclairage
• Capteur de courant de bobine analogique
• Câble et connecteurs faciles à connecter
• Entièrement compatible avec MATLAB® / Simulink® et LabVIEW ™
• Modèle de système entièrement documenté et paramètres fournis pour MATLAB® / Simulink®, LabVIEW ™ et Maple ™
• Conception d’architecture ouverte, permet aux utilisateurs de concevoir leur propre contrôleur -
Véhicule autonome riche en capteurs
Caractéristique Technique:
Le QCar est alimenté par le supercalculateur NVIDIA® Jetson ™ TX2 et équipé d’une large gamme de capteurs, y compris le LIDAR, la vision à 360 degrés, le capteur de profondeur, l’IMU, les encodeurs, ainsi que les E / S extensibles par l’utilisateur. Utilisez-le pour démarrer votre recherche et faire évoluer votre parc de véhicules existant, tout en tirant parti de plusieurs environnements logiciels, notamment Simulink®, Python ™, C / C ++, TensorFlow et ROS.
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