ইন্ডাস্ট্রিয়াল সার্ভো মোটর নিউ ইয়াসকাওয়া সার্ভো মোটর 0.318-মি 3000/মিনিট SGM-02A3G26
বিশেষ উল্লেখ
বর্তমান: 0.89A
ভোল্টেজ: 200V
শক্তি: 100W
রেটেড টর্ক: 0.318-মি
সর্বোচ্চ গতি: 3000rpm
এনকোডার: 17 বিট পরম এনকোডার
লোড জড়তা JL kg¡m2¢ 10−4: 0.026
খাদ: চাবি ছাড়া সোজা
অন্যান্য উচ্চতর পণ্য
ইয়াসাকাওয়া মোটর, ড্রাইভার SG- মিত্সুবিশি মোটর HC-,HA-
ওয়েস্টিংহাউস মডিউল 1C-,5X- Emerson VE-,KJ-
হানিওয়েল TC-, TK- ফানুক মোটর A0-
রোজমাউন্ট ট্রান্সমিটার 3051- ইয়োকোগাওয়া ট্রান্সমিটার EJA-
যোগাযোগ ব্যক্তি: আনা
ই-মেইল: wisdomlongkeji@163.com
সেলফোন: +0086-13534205279
এসঅনুরূপ পণ্য
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 |
অন্যান্য কৌশলগুলির মধ্যে রয়েছে কম্পন বিশ্লেষণ, শাব্দিক শব্দ পরিমাপ, টর্ক প্রোফাইল বিশ্লেষণ, তাপমাত্রা বিশ্লেষণ এবং চৌম্বক ক্ষেত্র বিশ্লেষণ [২৮, ৩০]।এই কৌশলগুলির জন্য অত্যাধুনিক এবং ব্যয়বহুল সেন্সর, অতিরিক্ত বৈদ্যুতিক এবং যান্ত্রিক ইনস্টলেশন এবং ঘন ঘন রক্ষণাবেক্ষণ প্রয়োজন।তদুপরি, মোটর ফল্ট সনাক্তকরণ সিস্টেমে একটি শারীরিক সেন্সর ব্যবহারের ফলে সিস্টেমের নির্ভরযোগ্যতা তুলনামূলক কম হয়
অন্যান্য ত্রুটি শনাক্তকরণ সিস্টেমে যা অতিরিক্ত যন্ত্রের প্রয়োজন হয় না।এটি ইন্ডাকশন মোটর ব্যর্থ হওয়ার সহজাত সংবেদনশীলতার সাথে যুক্ত সেন্সরের ব্যর্থ হওয়ার সংবেদনশীলতার কারণে।
সম্প্রতি, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) পদ্ধতির উপর ভিত্তি করে নতুন কৌশলগুলি চালু করা হয়েছে, যেমন ফাজি লজিক [৩২], জেনেটিক অ্যালগরিদম [২৮], এবং বায়েসিয়ান ক্লাসিফায়ার [১৮, ৩৪] এর মতো ধারণাগুলি ব্যবহার করে।এআই-ভিত্তিক কৌশলগুলি কেবল ত্রুটিগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করতে পারে না, তবে ত্রুটির তীব্রতাও চিহ্নিত করতে পারে।এই পদ্ধতিগুলি প্রতিটি মোটর অপারেটিং অবস্থার জন্য অফলাইন স্বাক্ষর তৈরি করে এবং একটি মোটরের অবস্থা পর্যবেক্ষণ করার জন্য একটি অনলাইন স্বাক্ষর তৈরি করে।ক
ক্লাসিফায়ার মোটর অপারেটিং অবস্থা শ্রেণীবদ্ধ করতে এবং ত্রুটির তীব্রতা সনাক্ত করার জন্য অনলাইনে তৈরি স্বাক্ষরের সাথে পূর্বে শেখা স্বাক্ষরের তুলনা করে।
যাইহোক, এই AI-ভিত্তিক কৌশলগুলির বেশিরভাগের জন্য বড় ডেটাসেটের প্রয়োজন হয়।এই ডেটাসেটগুলি প্রতিটি মোটর অপারেটিং অবস্থার জন্য একটি স্বাক্ষর শিখতে ব্যবহৃত হয় যা শ্রেণিবিন্যাসের জন্য বিবেচনা করা হচ্ছে।এইভাবে, সবচেয়ে সাধারণ মোটর অপারেটিং শর্তগুলি কভার করার জন্য এবং ভাল মোটর ত্রুটি শ্রেণীবিন্যাস নির্ভুলতা প্রাপ্ত করার জন্য এই জাতীয় অ্যালগরিদমগুলিকে প্রশিক্ষণের জন্য প্রচুর পরিমাণে ডেটা প্রয়োজন।অধিকন্তু, মোটর ফল্ট শ্রেণীবিভাগের জন্য AI-ভিত্তিক কৌশলগুলি প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ায় ব্যবহৃত বিভিন্ন মোটরের ত্রুটিগুলিকে শ্রেণিবদ্ধ করার জন্য যথেষ্ট শক্তিশালী নাও হতে পারে।উপরন্তু, এই ডেটাসেটগুলি সাধারণত পাওয়া যায় না, এতে ধ্বংসাত্মক পরীক্ষা এবং উৎপন্ন করার জন্য যথেষ্ট সময় জড়িত।