Shenzhen Wisdomlong Teknologi CO, LTD

Bekerja keras dan pelayanan terbaik untukmu!

Penjualan & dukungan 86-755-25020661
Quote request suatu - Email

Select Language

English
French
German
Italian
Russian
Spanish
Portuguese
Dutch
Greek
Japanese
Korean
Indonesian
Bengali
Rumah
Produk
Tentang kami
Tur Pabrik
Kontrol kualitas
Hubungi kami
Quote request suatu
Rumah ProdukIndustrial Servo Motor

Industri Servo Motor Baru YASKAWA SERVO MOTOR 0,318-m 3000 / mnt SGM-02A3G26

Pengiriman hebat produk hebat, komunikasi sempurna juga !! A ++++

—— Carlos

Banyak Pengiriman cepat dan pelayanan yang baik.Direkomendasikan !!!!!!!!!

—— Gita

I 'm Online Chat Now

Industri Servo Motor Baru YASKAWA SERVO MOTOR 0,318-m 3000 / mnt SGM-02A3G26

Gambar besar :  Industri Servo Motor Baru YASKAWA SERVO MOTOR 0,318-m 3000 / mnt SGM-02A3G26

Detail produk:

Tempat asal: Jepang
Nama merek: Yasakawa
Nomor model: SGM-02A3G26

Syarat-syarat pembayaran & pengiriman:

Kuantitas min Order: 1
Harga: Dapat dinegosiasikan
Kemasan rincian: Baru dalam kotak aslinya
Waktu pengiriman: 2-3 hari kerja
Syarat-syarat pembayaran: T/T, Western Union
Menyediakan kemampuan: 100
Detil Deskripsi produk
Merek: Yasakawa Model: SGM-02A3G26
tempat asal: Jepang Jenis: Motor servo
Tegangan Pasokan: 200V Saat ini: 2.0A
Ins: B r/mnt: 3000
Menyoroti:

ewing machine servo motor

,

AC Servo Motor

Motor Servo Industri Baru YASKAWA SERVO MOTOR 0.318-m 3000/min SGM-02A3G26​

 

 

 

 

SPESIFIKASI

Saat ini: 0.89A
Tegangan: 200V
Daya: 100W
Nilai Torsi: 0,318-m
Kecepatan maksimum: 3000rpm
Encoder: Encoder mutlak 17bit
Beban Inersia JL kg¡m2¢ 10−4: 0,026
Poros: lurus tanpa kunci

 

 

PRODUK UNGGUL LAINNYA

Yasakawa Motor, Driver SG- Mitsubishi Motor HC-,HA-
Modul Westinghouse 1C-,5X- Emerson VE-,KJ-
Honeywell TC-,TK- Fanuc motor A0-
Pemancar Rosemount 3051- Pemancar Yokogawa EJA-
 
 
 
Kontak Person: Anna
Email: wisdomlongkeji@163.com
Ponsel: +0086-13534205279
 
 
 
 
SProduk serupa
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 yang canggih dan mahal, instalasi listrik dan mekanik tambahan, dan perawatan yang sering.Selain itu, penggunaan sensor fisik dalam sistem identifikasi kesalahan motor menghasilkan keandalan sistem yang lebih rendah dibandingkan
ke sistem identifikasi kesalahan lain yang tidak memerlukan instrumentasi tambahan.Ini karena kerentanan sensor untuk gagal ditambahkan ke kerentanan bawaan motor induksi untuk gagal.
 

Baru-baru ini, teknik baru berdasarkan pendekatan kecerdasan buatan (AI) telah diperkenalkan, menggunakan konsep seperti logika fuzzy [32], algoritma genetika [28], dan pengklasifikasi Bayesian [18, 34].Teknik berbasis AI tidak hanya dapat mengklasifikasikan kesalahan, tetapi juga mengidentifikasi tingkat keparahan kesalahan.Metode ini membuat tanda tangan offline untuk setiap kondisi pengoperasian motor dan tanda tangan online untuk status motor yang dipantau.SEBUAH
classifier membandingkan tanda tangan yang dipelajari sebelumnya dengan tanda tangan yang dihasilkan secara online untuk mengklasifikasikan kondisi pengoperasian motor dan mengidentifikasi tingkat keparahan kesalahan.
 

Namun, sebagian besar teknik berbasis AI ini membutuhkan kumpulan data yang besar.Dataset ini digunakan untuk mempelajari tanda tangan untuk setiap kondisi operasi motor yang sedang dipertimbangkan untuk klasifikasi.Dengan demikian, sejumlah besar data diperlukan untuk melatih algoritma tersebut untuk mencakup kondisi operasi motor yang paling umum, dan mendapatkan akurasi klasifikasi kesalahan motor yang baik.Selain itu, teknik berbasis AI untuk klasifikasi kesalahan motor mungkin tidak cukup kuat untuk mengklasifikasikan kesalahan dari motor yang berbeda dari yang digunakan dalam proses pelatihan.Selain itu, kumpulan data ini biasanya tidak tersedia, melibatkan pengujian destruktif, dan waktu yang cukup lama untuk dihasilkan.
 

 

 

 

 

 

 

 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

 

 

Rincian kontak
Shenzhen Wisdomlong Technology CO.,LTD

Kontak Person: Harper

Tel: 86-13170829968

Mengirimkan permintaan Anda secara langsung kepada kami Message not be empty!