Servo motor industrial Novo YASKAWA SERVO MOTOR 0,318-m 3000/min SGM-02A3G26
Especificações
Corrente: 0,89A
Voltagem: 200 V
Potência: 100 W
Torque nominal: 0,318 m
Velocidade máxima: 3000 rpm
Encoder: 17 bits Encoder absoluto
Carga de inércia JL kgm2¢10-4:0.026
Eixo: direito sem chave
SProdutos imular
| 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 |
Outras técnicas incluem análise de vibrações, medição de ruído acústico, análise do perfil de binário, análise de temperatura e análise de campo magnético [28, 30].Estas técnicas exigem sensores sofisticados e caros, instalações eléctricas e mecânicas adicionais e manutenção frequente.A utilização de um sensor físico num sistema de identificação de falhas no motor resulta numa fiabilidade do sistema mais baixa em comparação
a outros sistemas de identificação de falhas que não exijam instrumentação adicional.Isto é devido à susceptibilidade do sensor para falhar adicionado à susceptibilidade inerente do motor de indução para falhar.
Recentemente, novas técnicas baseadas em abordagens de inteligência artificial (IA) foram introduzidas, usando conceitos como lógica confusa [32], algoritmos genéticos [28], e classificadores bayesianos [18, 34].As técnicas baseadas na IA não só podem classificar as falhasEstes métodos criam assinaturas offline para cada condição de funcionamento do motor e uma assinatura online para o estado de um motor a ser monitorizado.
O classificador compara as assinaturas aprendidas anteriormente com a assinatura gerada online, a fim de classificar a condição de funcionamento do motor e identificar a gravidade da falha.
No entanto, a maioria dessas técnicas baseadas em IA requer grandes conjuntos de dados. Estes conjuntos de dados são usados para aprender uma assinatura para cada condição de funcionamento do motor que está sendo considerada para classificação.É necessária uma grande quantidade de dados para treinar esses algoritmos, a fim de cobrir as condições de funcionamento dos motores mais comuns., e obter uma boa precisão de classificação de falhas do motor.As técnicas baseadas em IA para classificação de falhas de motores podem não ser suficientemente robustas para classificar falhas de motores diferentes daqueles utilizados no processo de formaçãoAlém disso, estes conjuntos de dados geralmente não estão disponíveis, envolvem testes destrutivos e um tempo considerável para serem gerados.
Outros produtos superiores
Motor Yasakawa, motorista SG- Mitsubishi Motor HC-, HA-
Módulos Westinghouse 1C, 5X- Emerson VE, KJ-
Motor Honeywell TC-TK-Fanuc A0-
Transmissor Rosemount 3051- Transmissor Yokogawa EJA-
Pessoa de contacto: Anna
Email: wisdomlongkeji@163.com
Telefone: +0086-13534205279
Por favor verifique seu email!
Avaliação Geral
Instantâneo da Avaliação
A seguir, a distribuição de todas as classificaçõesTodos os comentários