Βιομηχανικός Σερβοκινητήρας Νέος Σερβοκινητήρας YASKAWA 0.318-m 3000/min SGM-02A3G26
ΠΡΟΔΙΑΓΡΑΦΕΣ
Ρεύμα: 0.89A
Τάση: 200V
Ισχύς: 100W
Ονομαστική Ροπή: 0.318-m
Μέγιστη ταχύτητα: 3000rpm
Κωδικοποιητής: 17bit Απόλυτος κωδικοποιητής
Αδράνεια Φορτίου JL kg¡m2¢ 10−4: 0.026
Άξονας: ευθύς χωρίς κλειδί
Sυναφή Προϊόντα
| SGM-01A312 |
| SGM-01A312C |
| SGM-01A314 |
| SGM-01A314B |
| SGM-01A314C |
| SGM-01A314P |
| SGM-01A3FJ91 |
| SGM-01A3G26 |
| SGM-01A3G36 |
| SGM-01A3G46 SGM-A5A314-Y1 |
| SGM-01A3MA12 |
| SGM-01A3NT14 |
| SGM-01A3NT23 |
| SGM-01A3SO11 |
| SGM-01A3SU11 |
| SGM-01A3SU31 |
| SGM-01A3T012 |
| SGM-01A3TE21 |
| SGM-01ASO11 |
| SGM-01B312 |
| SGM-01B3FJ11 |
| SGM-01B3FJ12 |
| SGM-01L314 |
| SGM-01L314P |
| SGM-01U312 |
| SGM-01U3AP01 |
| SGM-01U3B4L |
| SGM-01V314 |
| SGM-02A312 |
| SGM-02A312B |
| SGM-02A312C |
| SGM-02A312-Y1 |
| SGM-02A314 |
| SGM-02A314B |
| SGM-02A314C |
| SGM-02A3B4SPL |
| SGM-02A3F J73 |
| SGM-02A3G16 |
| SGM-02A3G16B |
| SGM-02A3G24 |
| SGM-02A3G26 |
| SGM-02A3G46 |
| SGM-02A3G46 |
| SGM-02A3MA31 |
| SGM-02A3NT11 |
| SGM-02A3NT12 |
| SGM-02A3SB12 |
| SGM-02A3SN11 |
| SGM-02A3SU12 |
| SGM-02A3TQ11 |
Άλλες τεχνικές περιλαμβάνουν ανάλυση κραδασμών, μέτρηση ακουστικού θορύβου, ανάλυση προφίλ ροπής, ανάλυση θερμοκρασίας και ανάλυση μαγνητικού πεδίου [28, 30]. Αυτές οι τεχνικές απαιτούν εξελιγμένους και ακριβούς αισθητήρες, επιπλέον ηλεκτρικές και μηχανικές εγκαταστάσεις και συχνή συντήρηση. Επιπλέον, η χρήση φυσικού αισθητήρα σε ένα σύστημα αναγνώρισης βλαβών κινητήρα οδηγεί σε χαμηλότερη αξιοπιστία του συστήματος σε σύγκριση
με άλλα συστήματα αναγνώρισης βλαβών που δεν απαιτούν επιπλέον όργανα. Αυτό οφείλεται στην ευπάθεια του αισθητήρα σε βλάβη, επιπλέον της εγγενούς ευπάθειας του κινητήρα επαγωγής σε βλάβη.
Πρόσφατα, εισήχθησαν νέες τεχνικές βασισμένες σε προσεγγίσεις τεχνητής νοημοσύνης (AI), χρησιμοποιώντας έννοιες όπως η ασαφής λογική [32], οι γενετικοί αλγόριθμοι [28] και οι ταξινομητές Bayes [18, 34]. Οι τεχνικές βασισμένες σε AI μπορούν όχι μόνο να ταξινομήσουν τις βλάβες, αλλά και να προσδιορίσουν τη σοβαρότητα της βλάβης. Αυτές οι μέθοδοι δημιουργούν offline υπογραφές για κάθε συνθήκη λειτουργίας του κινητήρα και μια online υπογραφή για την κατάσταση ενός κινητήρα που παρακολουθείται. Ένας
ταξινομητής συγκρίνει τις προηγουμένως εκμαθημένες υπογραφές με την υπογραφή που παράγεται online προκειμένου να ταξινομήσει τη συνθήκη λειτουργίας του κινητήρα και να προσδιορίσει τη σοβαρότητα της βλάβης.
Ωστόσο, οι περισσότερες από αυτές τις τεχνικές βασισμένες σε AI απαιτούν μεγάλα σύνολα δεδομένων. Αυτά τα σύνολα δεδομένων χρησιμοποιούνται για την εκμάθηση μιας υπογραφής για κάθε συνθήκη λειτουργίας του κινητήρα που εξετάζεται για ταξινόμηση. Έτσι, απαιτείται μεγάλη ποσότητα δεδομένων για την εκπαίδευση τέτοιων αλγορίθμων προκειμένου να καλυφθούν οι πιο συνηθισμένες συνθήκες λειτουργίας του κινητήρα και να επιτευχθεί καλή ακρίβεια ταξινόμησης βλαβών του κινητήρα. Επιπλέον, οι τεχνικές βασισμένες σε AI για την ταξινόμηση βλαβών του κινητήρα ενδέχεται να μην είναι επαρκώς ανθεκτικές για την ταξινόμηση βλαβών από διαφορετικούς κινητήρες από αυτούς που χρησιμοποιήθηκαν στη διαδικασία εκπαίδευσης. Επιπλέον, αυτά τα σύνολα δεδομένων συνήθως δεν είναι διαθέσιμα, περιλαμβάνουν καταστροφικές δοκιμές και απαιτούν σημαντικό χρόνο για τη δημιουργία τους.
ΑΛΛΑ ΑΝΩΤΕΡΑ ΠΡΟΪΟΝΤΑ
Κινητήρας Yasakawa, Οδηγός SG- Κινητήρας Mitsubishi HC-,HA-
Μονάδες Westinghouse 1C-,5X- Emerson VE-,KJ-
Honeywell TC-,TK- Κινητήρας Fanuc A0-
Πομπός Rosemount 3051- Πομπός Yokogawa EJA-
Υπεύθυνος επικοινωνίας: Anna
E-mail: wisdomlongkeji@163.com
Κινητό: +0086-13534205279
Το μήνυμά σας πρέπει να αποτελείται από 20-3.000 χαρακτήρες!
Συνολική Αξιολόγηση
Εικόνα βαθμολόγησης
Ακολουθεί η κατανομή όλων των αξιολογήσεωνΌλες οι κριτικές