Промышленный сервомотор Yaskawa SERVO MOTOR 200W 200V Сделано в Японии SGM-02A3SU11
Метод, представленный в данной диссертации для диагностики неисправности индукционного двигателя, основан на анализе обложки трехфазного статирового тока.Этот метод диагностики может классифицировать два типа двигательных сбоев индукцииЭкспериментальные результаты показывают, что трехфазный оболочек тока является мощной особенностью для классификации неисправностей двигателя. The envelope signal is extracted from the experimentally acquired stator current signals and is used in conjunction with machine learning techniques based on Gaussian Mixture Models [34] (GMMs) and Reconstructed Phase Spaces (RPSs) [34-36] to identify motor faults.
СТРАНИЦА
Ток: 0,89A
Напряжение: 200 В
Мощность: 100 Вт
Номинальный крутящий момент: 0,318-м
Максимальная скорость: 3000 оборотов в минуту
Кодер: 17 бит Абсолютный кодер
Инерция нагрузки JL kgm2¢10-4:0.026
Волокно: прямое без ключа
SПродукты
| 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 |
Метод, представленный в данной диссертации для диагностики неисправности индукционного двигателя, основан на анализе обложки трехфазного статирового тока.Этот метод диагностики может классифицировать два типа двигательных сбоев индукцииЭкспериментальные результаты показывают, что трехфазный оболочек тока является мощной особенностью для классификации неисправностей двигателя. The envelope signal is extracted from the experimentally acquired stator current signals and is used in conjunction with machine learning techniques based on Gaussian Mixture Models [34] (GMMs) and Reconstructed Phase Spaces (RPSs) [34-36] to identify motor faults.
Кроме того, этот диагностический метод не только классифицирует индукционный двигатель как здоровый или неисправный,но также определяет степень тяжести неисправности путем определения количества сломанных роторных стержней или количества (или процента) короткосвязанных поворотов в обмотках статораЭто является мощным средством мониторинга тяжести неисправности двигателя, которое может предсказать время начала полной неисправности двигателя.и тем самым помогают предотвратить неожиданные остановки промышленных процессовВторое преимущество этого метода заключается в том, что для классификации требуются только трехфазные датчики тока статора, обычно доступные в приводах с переменным током.дополнительные электрические и механические установки, датчики,
и математические модели индукционного двигателя не требуются.
ПРИМЕРНЫЕ ПРОДУКТЫ
Ясакава Мотор, Водитель SG- Mitsubishi Мотор HC-, HA-
Модули Вестингхауса 1С, 5Х, Эмерсон ВЕ, КД.
Мотор Honeywell TC-TK-Fanuc A0-
Радиопередатчик Розомаунта 3051- радиопередатчик Йокогавы EJA-
Контактное лицо: Анна
Электронная почта: wisdomlongkeji@163.com
Мобильный телефон: +0086-13534205279
Ваше сообщение должно содержать от 20 до 3000 символов!
Общий рейтинг
Оценка
Ниже представлено распределение всех рейтингов:Все отзывы