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.