Motor Servo Industri Baru YASKAWA SERVO MOTOR 0.318-m 3000/min SGM-02A3G26
Spesifikasi
Saat ini: 0.89A
Tegangan: 200V
Kekuatan: 100W
Torsi nominal: 0,318-m
Kecepatan maksimum: 3000 rpm
Encoder: 17bit Absolute encoder
Beban Inertia JL kgm2 10-4: 0.026
Poros: lurus tanpa kunci
SProduk-produk
| 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 |
Teknik lain termasuk analisis getaran, pengukuran kebisingan akustik, analisis profil torsi, analisis suhu, dan analisis medan magnet [28, 30].Teknik ini membutuhkan sensor canggih dan mahal, instalasi listrik dan mekanik tambahan, dan pemeliharaan yang sering.penggunaan sensor fisik dalam sistem identifikasi kesalahan motor menghasilkan keandalan sistem yang lebih rendah dibandingkan
untuk sistem identifikasi kesalahan lainnya yang tidak memerlukan instrumen tambahan.Hal ini karena kerentanan sensor untuk gagal ditambah kerentanan inheren dari motor induksi untuk gagal.
Baru-baru ini, teknik baru berdasarkan pendekatan kecerdasan buatan (AI) telah diperkenalkan, menggunakan konsep seperti logika fuzzy [32], algoritma genetik [28], dan klasifikasi Bayesian [18, 34].Teknik berbasis AI tidak hanya dapat mengklasifikasikan kesalahanMetode ini membangun tanda tangan offline untuk setiap kondisi operasi motor dan tanda tangan online untuk status motor yang dipantau.
Klasifikator membandingkan tanda tangan yang dipelajari sebelumnya dengan tanda tangan yang dihasilkan secara online untuk mengklasifikasikan kondisi operasi motor dan mengidentifikasi keparahan kesalahan.
Namun, sebagian besar teknik berbasis AI ini membutuhkan dataset besar. Dataset ini digunakan untuk mempelajari tanda tangan untuk setiap kondisi operasi motor yang sedang dipertimbangkan untuk klasifikasi.jumlah data yang besar diperlukan untuk melatih algoritma tersebut untuk mencakup kondisi operasi motor yang paling umum, dan mendapatkan akurasi klasifikasi kesalahan motor yang baik.Teknik berbasis AI untuk klasifikasi kesalahan motor mungkin tidak cukup kuat untuk mengklasifikasikan kesalahan dari motor yang berbeda dari yang digunakan dalam proses pelatihanSelain itu, kumpulan data ini biasanya tidak tersedia, melibatkan pengujian destruktif, dan waktu yang cukup lama untuk menghasilkan.
Produk-produk unggulan lainnya
Motor Yasakawa, Pengemudi SG- Mitsubishi Motor HC-, HA-
Modul Westinghouse 1C, 5X- Emerson VE, KJ-
Honeywell TC-, TK- Fanuc motor A0-
Rosemount 3051- Yokogawa pemancar EJA-
Orang kontak: Anna
Email: wisdomlongkeji@163.com
Nomor telepon: +0086-13534205279
Pesan Anda harus antara 20-3.000 karakter!
Peringkat Umum
Cuplikan Penilaian
Berikut ini adalah distribusi semua peringkatSemua Ulasan