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.