SERVO MOTOR novo industrial 0,318 m 3000/min SGM-02A3G26 de servo motor YASKAWA
Número de modelo:SGM-02A3G26
Lugar de origem:Japão
Quantidade de ordem mínima:1
Termos do pagamento:T / T, Western Union
Capacidade da fonte:100
Tempo de entrega:2-3 dias do trabalho
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Shenzhen Guangdong China
Endereço:
23E BlockB, construção de Lushan, estrada de Chunfeng, distrito de Luohu, Shenzhen, 518001, China
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Detalhes do produto
SERVO MOTOR novo industrial 0,318 m 3000/min SGM-02A3G26 de servo motor YASKAWA
SPECIFITIONS
Atual: 0.89A
Volatge: 200V
Poder: 100W
Torque avaliado: 0,318 m
Velocidade máxima: 3000rpm
Codificador: codificador 17bit absoluto
¡ M2¢ 10−4 da inércia JL quilograma da carga: 0,026
Eixo: em linha reta sem chave
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Pessoa de contato: Anna
E-mail: wisdomlongkeji@163.com
Telefone celular: +0086-13534205279
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Outras técnicas incluem a análise da vibraço, a medida de ruído
acústica, a análise do perfil do torque, a análise da temperatura,
e a análise do campo magnético [28, 30]. Estas técnicas exigem
sensores sofisticados e caros, as instalações elétricas e mecnicas
adicionais, e a manutenço frequente. Além disso, o uso de um sensor
físico em resultados de um sistema de identificaço da falha do
motor na mais baixa confiança de sistema comparada
a outros sistemas de identificaço da falha que no exigem a instrumentaço extra. Isto é devido susceptibilidade do sensor falhar adicionou susceptibilidade inerente do motor de induço para falhar.
a outros sistemas de identificaço da falha que no exigem a instrumentaço extra. Isto é devido susceptibilidade do sensor falhar adicionou susceptibilidade inerente do motor de induço para falhar.
Recentemente, as técnicas novas baseadas em aproximações da inteligência artificial (AI) foram introduzidas, usando conceitos tais como a lógica distorcido [32], os algoritmos genéticos [28], e os classificadores Bayesian [18, 34]. As técnicas AI-baseadas no podem somente classificar as falhas, mas igualmente identificar a severidade da falha. Estes métodos constroem assinaturas autônomas para cada condiço operacional do motor e uma assinatura em linha para o estado de um motor que está sendo monitorado.
o classificador compara as assinaturas previamente instruídas
com a assinatura gerada em linha a fim classificar a condiço
operacional do motor e identificar a severidade da falha.
Contudo, a maioria destas técnicas AI-baseadas exigem grandes conjunto de dados. Este o conjunto de dados é usado para aprender uma assinatura para cada condiço operacional do motor que está sendo considerada para a classificaço. Assim, uma grande quantidade de dados é necessário treinar tais algoritmos a fim cobrir as condições operacionais as mais comuns do motor, e obtém a boa preciso da classificaço da falha do motor. Além disso, as técnicas AI-baseadas para a classificaço da falha do motor no podem ser suficientemente robustas classificar falhas dos motores diferentes daquelas usadas no processo de formaço. Adicionalmente, estes conjunto de dados no esto geralmente disponíveis, no envolvem testes destrutivos, e a hora considerável gerar.
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