산업적 서보 모터 새로운 야스카와 서보 모터 0.318 Ｍ 3000/min SGM-02A3G26
SPECIFITIONS
경향 : 0.89A
전압 : 200V
전원 :100W
정격 토크 : 0.318 Ｍ
최대 속도 : 3000rpm
부호기 : 17 비트 앱솔루트 인코더
부하 관성 JL kg¡m2c 10-4 : 0.026
샤프트 : 키 없이 곧습니다
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핸드폰 : +0086-13534205279
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다른 기법은 진동 해석, 음향 잡음 측정, 토크 프로파일 해석, 온도 분석과 자기장 분석을 포함하 [28, 30]. 이러한 기술은 세련되고 비싼 센서와 추가적 전기적이고 기계적 설치와 주기적 유지보수를 요구합니다. 게다가, 모터 결함 확인 시스템에서 물리 검열관의 사용은 비교된 더 낮은 시스템 신뢰성의 결과가 됩니다
여분 계측기를 요구하지 않는 다른 결함 식별 시스템에. 이것은 실패하기 위해 유도 전동기의 타고난 민감성에 추가되는 것으로 실패하기 위해 센서의 민감성에 기인합니다.
최근에, 퍼지 이론 [32]와 유전자 알고리즘 [28]와 베이시안 분류기와 같은 개념을 이용하여, 인공지능 (AI) 접근을 기반으로 하는 신기술은 도입되 [18, 34]. AI-기반을 둔 기술은 또한 결점을 분류할 뿐만 아니라, 결점 심각성을 확인할 수 있습니다. 이러한 방법은 모니터링되어 각각 모터 오퍼레이팅 상태를 위한 오프라인 서명과 모터의 상태를 위한 온라인 서명을 구축합니다. A
분류기는 온라인으로 자동차 운영 상태를 분류하기 위해 발생된 서명과 이전에 박식한 서명을 비교되고 결점 심각성을 확인합니다.
그러나, 이러한 AI-기반을 둔 기술의 대부분은 큰 데이터 세트를 요구합니다. 이러한 데이터 셋은 분류를 위해 고려되고 있는 각각 모터 오퍼레이팅 상태를 위한 서명을 배우는데 사용됩니다. 그러므로, 다량의 데이터는 가장 공통 모터 운영 상태를 커버하도록 그와 같은 알고리즘을 가르치고, 좋은 모터 결함 분류 정확도를 획득할 필요가 있습니다. 게다가, 모터 결함 분류를 위한 AI-기반을 둔 기술은 교육 훈련 공정에서 사용된 그것들로부터 다른 모터로부터 결점을 분류하도록 충분히 강건하지 않을지도 모릅니다. 덧붙여, 이러한 데이터 셋은 보통 이용 가능하지 않고 파괴적 시험과 발생시키기 위한 상당한 시간을 포함합니다.
