De Technologieco. van Shenzhenwisdomlong, Ltd

 

De het werk harde en beste dienst voor u!

Huis
Producten
Ongeveer ons
Fabrieksreis
Kwaliteitscontrole
Contacteer ons
Vraag een offerte aan
Thuis Productenindustriële servomotor

Industriële Servomotor Nieuwe YASKAWA SERVOmotor 0,318 m 3000/min BSS-02A3G26

Buitengewone levering een groot product, perfecte mededeling ook!! A++++

—— Carlos

Grote overeenkomst. Snel het verschepen en de goede dienst. Geadviseerd!!!!!!!!!

—— gita

Ik ben online Chatten Nu

Industriële Servomotor Nieuwe YASKAWA SERVOmotor 0,318 m 3000/min BSS-02A3G26

Grote Afbeelding :  Industriële Servomotor Nieuwe YASKAWA SERVOmotor 0,318 m 3000/min BSS-02A3G26

Productdetails:

Plaats van herkomst: Japan
Merknaam: Yasakawa
Modelnummer: BSS-02A3G26

Betalen & Verzenden Algemene voorwaarden:

Min. bestelaantal: 1
Prijs: negotiable
Verpakking Details: NIEUW in originele doos
Levertijd: 2-3 het werkdagen
Betalingscondities: T / T, Western Union
Levering vermogen: 100
Gedetailleerde productomschrijving
Merk: Yasakawa Model: BSS-02A3G26
Plaats van Oorsprong: Japan Type: Servomotor
Leveringsvoltage: 200V Huidig: 2.0A
Ins: B r/min: 3000
Hoog licht:

ewing machine servomotor

,

AC servomotor

Industriële Servomotor Nieuwe YASKAWA SERVOmotor 0,318 m 3000/min BSS-02A3G26

SPECIFITIONS

Stroom: 0.89A
Volatge: 200V
Macht: 100W
Geschatte Torsie: 0,318 m
Maximum snelheid: 3000rpm
Codeur: 17bit absolute codeur
Ladingsinertie JL kg ¡ m2¢ 10−4: 0,026
Schacht: rechtstreeks zonder sleutel

ANDERE SUPERIEURE PRODUCTEN

Yasakawamotor, de Motor HC-, Ha van Bestuurderssg Mitsubishi
Westinghousemodules 1C-, 5X- Emerson VE-, kJ
Honeywell TC-, de motor A0- van TK- Fanuc
Rosemountzender 3051 - Yokogawa-zender EJA-
Contactpersoon: Anna
E-mail: wisdomlongkeji@163.com
Cellphone: +0086-13534205279
Gelijkaardige Producten
BSS-01A312
BSS-01A312C
BSS-01A314
BSS-01A314B
BSS-01A314C
BSS-01A314P
BSS-01A3FJ91
BSS-01A3G26
BSS-01A3G36
BSS-01A3G46 BSS-A5A314-Y1
BSS-01A3MA12
BSS-01A3NT14
BSS-01A3NT23
BSS-01A3SO11
BSS-01A3SU11
BSS-01A3SU31
BSS-01A3T012
BSS-01A3TE21
BSS-01ASO11
BSS-01B312
BSS-01B3FJ11
BSS-01B3FJ12
BSS-01L314
BSS-01L314P
BSS-01U312
BSS-01U3AP01
BSS-01U3B4L
BSS-01V314
BSS-02A312
BSS-02A312B
BSS-02A312C
BSS-02a312-Y1
BSS-02A314
BSS-02A314B
BSS-02A314C
BSS-02A3B4SPL
BSS-02A3F J73
BSS-02A3G16
BSS-02A3G16B
BSS-02A3G24
BSS-02A3G26
BSS-02A3G46
BSS-02A3G46
BSS-02A3MA31
BSS-02A3NT11
BSS-02A3NT12
BSS-02A3SB12
BSS-02A3SN11
BSS-02A3SU12
BSS-02A3TQ11
Andere technieken omvatten trillingsanalyse, akoestische lawaaimeting, de analyse van het torsieprofiel, temperatuuranalyse, en magnetisch veldanalyse [28, 30]. Deze technieken vereisen verfijnde en dure sensoren, extra elektro en mechanische installaties, en frequent onderhoud. Voorts resulteert het gebruik van een fysieke sensor in een identificatiesysteem van de motorfout in lagere vergeleken systeembetrouwbaarheid
aan andere foutenidentificatiesystemen die geen extra instrumentatie vereisen. Dit moet aan de gevoeligheid van de sensor ontbreken toegevoegd aan de inherente gevoeligheid van de inductiemotor om te ontbreken.

Onlangs, zijn de nieuwe die technieken op kunstmatige intelligentie (AI) worden gebaseerd benaderingen geïntroduceerd, hanterend concepten zoals verwarde logica [32], genetische algoritmen [28], en Bayesian classificatoren [18, 34]. De in AI-Gebaseerde technieken kunnen niet alleen de fouten classificeren, maar ook de foutenstrengheid identificeren. Deze methodes bouwen off-line handtekeningen voor elke motorexploitatievoorwaarde en een online handtekening voor de status van een motor die worden gecontroleerd. A
de classificator vergelijkt de eerder geleerde die handtekeningen met de handtekening online wordt geproduceerd de motorexploitatievoorwaarde te classificeren en de foutenstrengheid te identificeren.

Nochtans, vereisen het grootste deel van deze in AI-Gebaseerde technieken grote datasets. Deze dataset wordt gebruikt om een handtekening voor elke motorexploitatievoorwaarde te leren die voor classificatie wordt overwogen. Aldus, is een hoop gegevens nodig om dergelijke algoritmen op te leiden om de gemeenschappelijkste motorexploitatievoorwaarden te behandelen, en goede de classificatienauwkeurigheid van de motorfout te verkrijgen. Voorts kunnen de in AI-Gebaseerde technieken voor de classificatie van de motorfout niet voldoende robuust zijn om fouten van verschillende motoren van die te classificeren gebruikt in het opleidingsproces. Bovendien, zijn deze datasets gewoonlijk niet beschikbaar, impliceren het vernietigende testen, en aanzienlijke tijd te produceren.

Contactgegevens
Shenzhen Wisdomlong Technology CO.,LTD

Contactpersoon: Anna

Tel.: 86-13534205279

Direct Stuur uw aanvraag naar ons Message not be empty!