Industrieller Servomotor Neuer YASKAWA SERVO MOTOR 0,318-m 3000/min SGM-02A3G26
SPEZIFIKATIONEN
Strom: 0,89A
Spannung: 200V
Leistung: 100W
Nenndrehmoment: 0,318-m
Max. Drehzahl: 3000 U/min
Encoder: 17-Bit Absolutwert-Encoder
Trägheitsmoment der Last JL kg¡m2¢ 10−4: 0,026
Welle: gerade ohne Keil
Similar Products
| 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 |
Weitere Techniken umfassen Vibrationsanalyse, Messung von akustischem Rauschen, Drehmomentprofilanalyse, Temperaturanalyse und Magnetfeldanalyse [28, 30]. Diese Techniken erfordern hochentwickelte und teure Sensoren, zusätzliche elektrische und mechanische Installationen sowie häufige Wartung. Darüber hinaus führt die Verwendung eines physischen Sensors in einem System zur Identifizierung von Motorfehlern zu einer geringeren Systemzuverlässigkeit im Vergleich
zu anderen Fehleridentifikationssystemen, die keine zusätzliche Instrumentierung erfordern. Dies liegt an der Anfälligkeit des Sensors für Ausfälle, zusätzlich zur inhärenten Anfälligkeit des Induktionsmotors für Ausfälle.
In jüngster Zeit wurden neue Techniken auf der Grundlage von Ansätzen der künstlichen Intelligenz (KI) eingeführt, die Konzepte wie Fuzzy-Logik [32], genetische Algorithmen [28] und Bayes'sche Klassifikatoren [18, 34] verwenden. Die KI-basierten Techniken können nicht nur Fehler klassifizieren, sondern auch den Schweregrad des Fehlers identifizieren. Diese Methoden erstellen Offline-Signaturen für jeden Betriebszustand des Motors und eine Online-Signatur für den Status eines überwachten Motors. Ein
Klassifikator vergleicht die zuvor gelernten Signaturen mit der online generierten Signatur, um den Betriebszustand des Motors zu klassifizieren und den Schweregrad des Fehlers zu identifizieren.
Die meisten dieser KI-basierten Techniken erfordern jedoch große Datensätze. Diese Datensätze werden verwendet, um eine Signatur für jeden zu klassifizierenden Motorbetriebszustand zu lernen. Daher wird eine große Menge an Daten benötigt, um solche Algorithmen zu trainieren, um die häufigsten Motorbetriebszustände abzudecken und eine gute Klassifizierungsgenauigkeit für Motorfehler zu erzielen. Darüber hinaus sind KI-basierte Techniken zur Klassifizierung von Motorfehlern möglicherweise nicht robust genug, um Fehler von anderen Motoren als denen zu klassifizieren, die im Trainingsprozess verwendet wurden. Zusätzlich sind diese Datensätze normalerweise nicht verfügbar, beinhalten zerstörerische Tests und erfordern erhebliche Zeit für die Generierung.
ANDERE ÜBERLEGENE PRODUKTE
Yasakawa Motor, Treiber SG- Mitsubishi Motor HC-,HA-
Westinghouse Module 1C-,5X- Emerson VE-,KJ-
Honeywell TC-,TK- Fanuc Motor A0-
Rosemount Transmitter 3051- Yokogawa Transmitter EJA-
Ansprechpartner: Anna
E-Mail: wisdomlongkeji@163.com
Handy: +0086-13534205279
Ihre Nachricht muss zwischen 20 und 3.000 Zeichen enthalten!
Gesamtbewertung
Rating-Schnappschuss
Nachstehend wird die Verteilung aller Ratings dargestellt.Alle Bewertungen