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Nuevo MOTOR SERVO industrial 200V SGM-02A5FJ12 SGM-02A5FJ12 de Yaskawa del motor servo

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Nuevo MOTOR SERVO industrial 200V SGM-02A5FJ12 SGM-02A5FJ12 de Yaskawa del motor servo

Ampliación de imagen :  Nuevo MOTOR SERVO industrial 200V SGM-02A5FJ12 SGM-02A5FJ12 de Yaskawa del motor servo

Datos del producto:

Lugar de origen: Japón
Nombre de la marca: Yasakawa
Número de modelo: SGM-02A5FJ12

Pago y Envío Términos:

Cantidad de orden mínima: 1
Precio: negotiable
Detalles de empaquetado: NUEVO en caja original
Tiempo de entrega: 2-3 días del trabajo
Condiciones de pago: T / T, Western Union
Capacidad de la fuente: 100
Descripción detallada del producto
MARCA: Yasakawa Modelo: SGM-02A5FJ12
Lugar del origen: Japón Tipo: MOTOR SERVO
Voltaje de fuente: 200V Actual: 2.0A
Ins: B r/min: 3000
Alta luz:

motor cinemático de CA

,

motor servo eléctrico

Nuevo MOTOR SERVO industrial 200V SGM-02A5FJ12 SGM-02A5FJ12 de Yaskawa del motor servo

SPECIFITIONS

Actual: 0.89A
Volatge: 200V
Poder: 100W
Esfuerzo de torsión clasificado: 0,318 m
Velocidad máxima: 3000rpm
Codificador: codificador absoluto 17bit
¡M2¢ 10−4 de la inercia JL kilogramo de la carga: 0,026
Eje: derecho sin llave

El segundo método presentado en esta tesis es una técnica de la supervisión de la falta del motor de inducción basada en el análisis del perfil del esfuerzo de torsión del hueco de aire, asociado a técnicas de aprendizaje de máquina para clasificar la condición de funcionamiento de un motor de inducción como sano o culpable. Estas técnicas de aprendizaje de máquina se basan en GMMs y RPSs. La naturaleza nueva importante de este acercamiento es doble. Primero, las firmas sanas y culpables necesarias del motor para entrenar a este método se obtienen de simulaciones finitas del elemento, no de datos experimentales. En segundo lugar, las firmas se pueden aplicar a diversas clases de motores de inducción con un proceso nuevo de la normalización. Una condición culpable representa cualquier número de barras quebradas del rotor. Las firmas usadas en la etapa de entrenamiento se basan en el perfil del esfuerzo de torsión del hueco de aire de un motor de inducción simulado por un método de elemento finito del tiempo-escalonamiento.

En la etapa de supervisión una nueva firma se construye para el esfuerzo de torsión desarrollado. Este esfuerzo de torsión se calcula en línea de un nuevo sistema de voltajes trifásicos y de corrientes del estator adquiridos de un motor de inducción real que es supervisado. Una comparación de las firmas obtenidas en el entrenamiento y que supervisan etapas clasifica la condición de funcionamiento del motor.

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Este método de supervisión tiene dos ventajas principales. La primera ventaja es la robustez de los procesos de supervisión, en los cuales la etapa de entrenamiento utiliza los datos generados por simulaciones finitas del elemento, para supervisar las condiciones de funcionamiento de los motores de inducción reales durante la etapa real del funcionamiento (supervisión). Esto es lograda con los niveles de la falta del motor que supervisan exactitud, como se muestra por los resultados experimentales dados en el capítulo 5. Debe ser señalado que el proceso de entrenamiento es off-line realizado, mientras que el proceso de supervisión se realiza en línea. Este procesos de entrenamiento y de supervisión basados en datos de las diferentes fuentes (simulaciones y datos de funcionamiento reales de los motores, respectivamente) para mostrar la robustez del método.

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