Βιομηχανική νέα YASKAWA ΣΕΡΒΟ ΜΗΧΑΝΉ 0,318 μ 3000/min SGM-02A3G26 σερβο μηχανών
SPECIFITIONS
Ρεύμα: 0.89A
Volatge: 200V
Δύναμη: 100W
Εκτιμημένη ροπή: 0,318 μ
Ανώτατη ταχύτητα: 3000rpm
Κωδικοποιητής: 17bit απόλυτος κωδικοποιητής
Αδράνεια JL κλ ¡ m2¢ 10−4 φορτίων: 0,026
Άξονας: κατ' ευθείαν χωρίς κλειδί
ΑΛΛΑ ΑΝΩΤΕΡΑ ΠΡΟΪΟΝΤΑ
Μηχανή Yasakawa, μηχανή HC-, εκτάριο SG Mitsubishi οδηγών
Ενότητες 1C-, 5X- Emerson VE, KJ Westinghouse
Honeywell TC, μηχανή A0- TK- Fanuc
Συσκευή αποστολής σημάτων 3051 Rosemount - συσκευή αποστολής σημάτων EJA- Yokogawa
Πρόσωπο επαφών: Anna
Ηλεκτρονικό ταχυδρομείο: το wisdomlongkeji@163.com
Κινητό τηλέφωνο: +0086-13534205279
Παρόμοια 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 την ανάλυση δόνησης, την ακουστική μέτρηση θορύβου, την ανάλυση σχεδιαγράμματος ροπής, την ανάλυση θερμοκρασίας, και την ανάλυση μαγνητικών πεδίων [28, 30]. Αυτές οι τεχνικές απαιτούν τους περίπλοκους και ακριβούς αισθητήρες, τις πρόσθετες ηλεκτρικές και μηχανικές εγκαταστάσεις, και τη συχνή συντήρηση. Επιπλέον, η χρήση ενός φυσικού αισθητήρα σε ένα σύστημα προσδιορισμού ελαττωμάτων μηχανών οδηγεί στη χαμηλότερη αξιοπιστία συστημάτων συγκρινόμενη
σε άλλα συστήματα προσδιορισμού ελαττωμάτων που δεν απαιτούν την πρόσθετη ενοργάνωση. Αυτό οφείλεται στην ευαισθησία του αισθητήρα να αποτύχει προστιθέμενος στην έμφυτη ευαισθησία της μηχανής επαγωγής για να αποτύχει.
Πρόσφατα, οι νέες τεχνικές βασισμένες στις προσεγγίσεις τεχνητής νοημοσύνης (AI) έχουν εισαχθεί, χρησιμοποιώντας τις έννοιες όπως η συγκεχυμένη λογική [32], τους γενετικούς αλγορίθμους [28], και τους Μπεϋζιανούς ταξινομητές [18, 34]. Οι AI-βασισμένες στο τεχνικές μπορούν όχι μόνο να ταξινομήσουν τα ελαττώματα, αλλά και να προσδιορίσουν τη δριμύτητα ελαττωμάτων. Αυτές οι μέθοδοι χτίζουν τις σε μη απευθείας σύνδεση υπογραφές για κάθε λειτουργούντα όρο μηχανών και μια σε απευθείας σύνδεση υπογραφή για τη θέση του ελέγχου της μηχανής. Α
ο ταξινομητής συγκρίνει τις προηγουμένως μαθημένες υπογραφές με την υπογραφή που παράγεται on-line προκειμένου να ταξινομηθεί ο λειτουργών όρος μηχανών και να προσδιοριστεί η δριμύτητα ελαττωμάτων.
Εντούτοις, οι περισσότερες από αυτές τις AI-βασισμένες στο τεχνικές απαιτούν τα μεγάλα σύνολα δεδομένων. Αυτό το σύνολο δεδομένων χρησιμοποιείται για να μάθει μια υπογραφή για κάθε λειτουργούντα όρο μηχανών που εξετάζεται για την ταξινόμηση. Κατά συνέπεια, ένα στοιχείο μεγάλου ποσού απαιτείται για να εκπαιδεύσει τέτοιους αλγορίθμους προκειμένου να καλυφθούν οι πιό κοινοί λειτουργούντες όροι μηχανών, και να ληφθεί η καλή ακρίβεια ταξινόμησης ελαττωμάτων μηχανών. Επιπλέον, οι AI-βασισμένες στο τεχνικές για την ταξινόμηση ελαττωμάτων μηχανών μπορούν να μην είναι αρκετά γερές για να ταξινομήσουν τα ελαττώματα από τις διαφορετικές μηχανές από εκείνους που χρησιμοποιούνται στη διαδικασία κατάρτισης. Επιπλέον, αυτά τα σύνολα δεδομένων δεν είναι συνήθως διαθέσιμα, περιλαμβάνουν την καταστρεπτική δοκιμή, και τον ιδιαίτερο χρόνο να παραγάγουν.