Industrieller Servomotorneuer YASKAWA SERVOmotor 0,318 m 3000/min SGM-02A3G26
SPECIFITIONS
Gegenwärtig: 0.89A
Volatge: 200V
Energie: 100W
Bewertetes Drehmoment: 0,318 m
Höchstgeschwindigkeit: 3000rpm
Kodierer: absoluter Kodierer 17bit
Lasts-Trägheit JL Kilogramm ¡ m2¢ 10−4: 0,026
Welle: gerade ohne Schlüssel
ANDERE ÜBERLEGENE PRODUKTE
Yasakawa-Motor, Motor HC-, ha Fahrer SG Mitsubishi
Westinghouse-Module 1C-, 5X- Emerson VE, kJ
Honeywell TC, Motor A0- TK Fanuc
Rosemount-Übermittler 3051 - Yokogawa-Übermittler EJA-
Ansprechpartner: Anna
E-Mail: wisdomlongkeji@163.com
Mobiltelefon: +0086-13534205279
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Andere Techniken umfassen Schwingungsanalyse, akustisches Geräuschmaß, Drehmomentprofilanalyse, Temperaturanalyse und Magnetfeldanalyse [28, 30]. Diese Techniken erfordern die hoch entwickelten und teuren Sensoren, die zusätzlichen elektrischen und mechanischen Installationen und häufige Wartung. Außerdem der Gebrauch eines körperlichen Sensors in den Ergebnissen eines Bewegungsstörungs-Identifizierungssystems in der niedrigeren Systemzuverlässigkeit verglichen
zu anderen Störungsidentifizierungssystemen, die nicht Extrainstrumentierung erfordern. Dieses liegt an der Anfälligkeit des Sensors auszufallen hinzufügte der inhärenten Anfälligkeit des Induktionsmotors, um auszufallen.
Vor kurzem sind die neuen Techniken, die auf basieren Ansätze der künstlichen Intelligenz (AI), unter Verwendung der Konzepte wie Fuzzy-Logik [32], genetische Algorithmen [28] und bayesische Klassifikatoren [18, 34] eingeführt worden. Die AI-ansässigen Techniken können die Störungen nicht nur klassifizieren, aber die Störungsschwere auch identifizieren. Diese Methoden errichten Offlineunterzeichnungen für jede Bewegungsbetriebsbedingung und eine on-line-Unterzeichnung für den Status eines Motors, der überwacht wird.
Klassifikator vergleicht die vorher gelehrten Unterzeichnungen mit der Unterzeichnung, die online erzeugt wird, um die Bewegungsbetriebsbedingung zu klassifizieren und die Störungsschwere zu identifizieren.
Jedoch erfordern die meisten dieser AI-ansässigen Techniken große Datensätze. Dieses werden Datensatz verwendet, um eine Unterzeichnung für jede Bewegungsbetriebsbedingung zu lernen, die für Klassifikation betrachtet wird. So ist eine große Menge Daten erforderlich, solche Algorithmen auszubilden, um die allgemeinster Bewegungsbetriebsbedingungen zu umfassen und erhält gute Bewegungsstörungs-Klassifikationsgenauigkeit. Außerdem AI-ansässige Techniken für Bewegungsstörungsklassifikation sind- möglicherweise nicht genug robust, Störungen von den verschiedenen Motoren von denen zu klassifizieren, die im Trainingsprozess verwendet werden. Zusätzlich sind diese Datensätze normalerweise nicht verfügbar, beziehen Zerstörungsprüfung und beträchtliche Zeit mit ein zu erzeugen.
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