现在数字式万用表已经是很普及的电子测量工具了,因其使用方便和准确性受到电子技术人员的喜爱。但常常有人说在测量某些元器件时,不如指针式万用表方便,特别是测量三极管时。其实自己感觉用数字万用表测量三极管更加方便。 在电子技术领域,数字万用表是不可或缺的测试工具,尤其在判断三极管管脚时,虽然有些人认为不如指针式万用表直观,但实际操作中,数字万用表同样能提供准确且便捷的解决方案。下面我们将详细介绍如何使用数字万用表来识别三极管的基极、发射极和集电极。 我们要了解三极管的基本结构。三极管由两个二极管组成,分为PNP型和NPN型。PNP型三极管的基极是两个P型半导体的交界点,而NPN型三极管的基极则是两个N型半导体的交界点。这两个类型的三极管在功能上有所不同,但在判断管脚时,方法基本相似。 **步骤一:确定基极和类型** 1. PNP型三极管:使用数字万用表的二极管档,将黑表笔(通常连接内部电池的负极)接触基极,红表笔分别接触其他两个极。如果读数较小(约0.5-0.8V),则表示红表笔所接的可能是集电极或发射极;如果将表笔反转,读数较大(通常接近1V),则原先的黑表笔端是基极。 2. NPN型三极管:相反,红表笔(连接内部电池的正极)接触基极,黑表笔测其他两极。同样,读数小的表明红表笔所在的是基极。 **步骤二:判断发射极和集电极** 在这个阶段,数字万用表的“三极管hfe档”就派上用场了。这个档位可以测量三极管的直流放大倍数,即hfe值。对于PNP和NPN型三极管,操作方法如下: 1. 将万用表设置在hfe档,并选择合适的量程。然后将三极管插入对应类型的插孔,注意保持管脚与插孔标记对齐,B极对应插孔上方的B字母。 2. 首次测量时,观察读数,然后旋转三极管,使另外两个管脚互换位置,再次测量。两次读数中,数值较大的那次,对应着插孔标记的发射极和集电极。例如,如果第一次读数是100,第二次读数是200,那么200的那个组合就是正确的发射极和集电极,而100的组合则对应基极和反向的发射极/集电极。 通过以上步骤,我们就能准确地判断出三极管的基极、发射极和集电极,以及它的类型。在实际操作中,要注意万用表的档位选择,避免误读。同时,由于不同型号的三极管其参数可能会有所差异,所以在测量时,也可以参考三极管的数据手册,以便更准确地识别和使用。数字万用表在三极管检测方面提供了高效且可靠的手段,使得电子技术人员在日常工作中能够更加得心应手。
2024-08-15 00:09:54 35KB 三极管 数字万用表 电子技术基础
1
数字万用表判别三极管的管型与放大倍数图解 数字万用表不同于机械式万用表,数字用表的红表笔与表内9V电池的正极相连,黑表笔与电池的负极相连。 1.判别三极管的基极B与管型 根据三极管的内部结构,可以将三极管的内部看作两个二极管组合而成,如图2-4所示......
2024-02-29 11:25:22 27KB 三极管 电子技术基础
1
本文为大家介绍了数字万用表的使用方法。
2024-02-29 11:23:23 50KB 数字万用表 使用方法 直流电压
1
单片机应用于数字万用表,实现电压测量、电流测量、及电阻的测量,给出了软件及硬件设计
2023-05-24 23:28:17 704KB 单片机
1
本文介绍了一种基于单片机芯片AT89C52设计的数字万用表,该万用表能够测量直流电压、直流电流、直流电阻,并通过四位数码显示结果。该系统包括分流电阻、分压电阻、基准电阻和电容测试等模块。该设计具有较高的精度和可靠性,适用于电子工程师和爱好者进行电路测试和调试。
2023-05-18 18:14:47 224KB 基于单片机的数字万用表设计
1
java实现万用表数字识别
2023-04-04 15:41:11 4KB 万用表识别
1
前言: 优利德集团有限公司最具规模的仪器仪表公司之一,亦为中国测试仪表市场第一大品牌。集团在中国开发、制造最具创意、可靠、优质和安全易用的科技产品,并向全球市场销售产品和提供相关的技术服务。 在过去十九年里,我们已成功向全球市场推出数字万用表、汽车检测仪表、电力测试仪、环保热工及分析仪表、安规检测仪表、通用测试仪、计量校准仪表和数字存储示波器等十大类别的各式各样系列产品。先分享优利德数字万用表电路原理图给大家。 优利德数字万用表电路原理图截图:
2023-03-14 15:04:12 4.51MB 电路方案
1
本文主要介绍了数字万用表使用方法,并配图说明,希望对你的学习有所帮助。
2023-03-09 15:57:16 78KB 数字万用表 使用方法 图解 文章
1
Angilent34401A数字万用表使用手册
2022-11-03 19:05:26 38.35MB Agilent34401A
1
动机 当我在进行数据挖掘课程的第三个家庭作业:将简短的文本聚类时,我在参考资料部分找到了这篇论文,原来是张老师在课堂上推荐的。 因此,我当然要借助在线资源来实现自己提出的GSDMM算法。 注意 该实现仍在进行中。 资料格式 vacabulary.json ,每行带有一个单词及其对应的id。 train_tokens.json ,每行带有一个doc-id及其令牌列表。 train_topics.json ,用于验证。 参考 纸 Yin,J. and Wang,J.,2014年8月。 基于Dirichlet多项式混合模型的短文本聚类方法。 在第20届ACM SIGKDD国际会议上,有关知识发现和数据挖掘的会议(第233-242页)。 Nguyen,DQ,Billingsley,R.,Du,L.,&Johnson,M.(2015年)。 用潜在特征词表示法改进主题模型。 ,3,299-313
2022-10-07 18:45:40 202KB Python
1