Industriële Servomotor Nieuwe YASKAWA SERVOMOTOR 0.318-m 3000/min SGM-02A3G26
SPECIFICATIES
Stroom: 0.89A
Spanning: 200V
Vermogen: 100W
Nominaal koppel: 0.318-m
Max. snelheid: 3000rpm
Encoder: 17bit Absolute encoder
Belastingstraagheid JL kg¡m2¢ 10−4: 0.026
As: recht zonder spie
Similaire Producten
| 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 |
Andere technieken omvatten trillingsanalyse, meting van akoestisch geluid, analyse van het koppelprofiel, temperatuuranalyse en magnetische veldanalyse [28, 30]. Deze technieken vereisen geavanceerde en dure sensoren, extra elektrische en mechanische installaties en frequent onderhoud. Bovendien resulteert het gebruik van een fysieke sensor in een motorfoutidentificatiesysteem in een lagere systeem betrouwbaarheid vergeleken
met andere foutidentificatiesystemen die geen extra instrumentatie vereisen. Dit komt door de gevoeligheid van de sensor voor storingen, toegevoegd aan de inherente gevoeligheid van de inductiemotor voor storingen.
Recentelijk zijn nieuwe technieken gebaseerd op kunstmatige intelligentie (AI) geïntroduceerd, met behulp van concepten zoals fuzzy logic [32], genetische algoritmen [28] en Bayesiaanse classifiers [18, 34]. De AI-gebaseerde technieken kunnen niet alleen de fouten classificeren, maar ook de ernst van de fout identificeren. Deze methoden bouwen offline handtekeningen voor elke motor bedrijfsconditie en een online handtekening voor de status van een gemonitorde motor. Een
classifier vergelijkt de eerder geleerde handtekeningen met de online gegenereerde handtekening om de motor bedrijfsconditie te classificeren en de ernst van de fout te identificeren.
Echter, de meeste van deze AI-gebaseerde technieken vereisen grote datasets. Deze datasets worden gebruikt om een handtekening te leren voor elke motor bedrijfsconditie die in aanmerking komt voor classificatie. Daardoor is een grote hoeveelheid data nodig om dergelijke algoritmen te trainen om de meest voorkomende motor bedrijfscondities te dekken en een goede nauwkeurigheid van de motorfoutclassificatie te verkrijgen. Bovendien zijn AI-gebaseerde technieken voor motorfoutclassificatie mogelijk niet robuust genoeg om fouten van verschillende motoren te classificeren dan die gebruikt in het trainingsproces. Bovendien zijn deze datasets meestal niet beschikbaar, omvatten ze destructieve tests en aanzienlijke tijd om te genereren.
ANDERE SUPERIEURE PRODUCTEN
Yasakawa Motor, Driver SG- Mitsubishi Motor HC-,HA-
Westinghouse Modules 1C-,5X- Emerson VE-,KJ-
Honeywell TC-,TK- Fanuc motor A0-
Rosemount transmitter 3051- Yokogawa transmitter EJA-
Contactpersoon: Anna
E-mail: wisdomlongkeji@163.com
Mobiel: +0086-13534205279
Uw bericht moet tussen de 20-3.000 tekens bevatten!
Algemene Beoordeling
Beoordelingsmomentopname
Het volgende is de verdeling van alle beoordelingenAlle recensies