產(chǎn)地類(lèi)別 | 進(jìn)口 | 價(jià)格區(qū)間 | 2千-5千 |
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應(yīng)用領(lǐng)域 | 農(nóng)業(yè),地礦,建材,電子,印刷包裝 |
產(chǎn)品簡(jiǎn)介
詳細(xì)介紹
巴魯夫局部Hilbert邊際譜的自動(dòng)傳感器BTL7-P511-M1000-P-S32
BTL7-P511-M1000-P-S32神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)霍爾傳感器發(fā)生故障診斷率,設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,該模型由反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行組成,利用算法對(duì)各BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出進(jìn)行加權(quán)整合,進(jìn)而得到誤差更小的輸出結(jié)果,并將改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用于無(wú)刷直流電機(jī)霍爾傳感器故障診斷系統(tǒng)中,利用無(wú)位置傳感器系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)霍爾傳感器故障容錯(cuò)處理,。仿真結(jié)果表明:改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷準(zhǔn)確率達(dá)到96%,高于傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),且容錯(cuò)控制系統(tǒng)能夠顯著降低霍爾傳感器故障對(duì)電機(jī)轉(zhuǎn)速的影響,使電機(jī)能夠在霍爾傳感器故障時(shí)正常穩(wěn)定運(yùn)行,。 機(jī)電一體化技術(shù)興起,并被運(yùn)用到工程機(jī)械領(lǐng)域,是一項(xiàng)重要的創(chuàng)新舉措。文章將機(jī)電一體化技術(shù)在工程機(jī)械中的應(yīng)用策略作為核心的研究?jī)?nèi)容,對(duì)其加以分析,以期有效發(fā)揮機(jī)電一體化技術(shù)的良好功效,。 為在線監(jiān)測(cè)機(jī)械設(shè)備潤(rùn)滑油中的鐵磁性小顆粒,設(shè)計(jì)并搭建了一套在線監(jiān)測(cè)實(shí)驗(yàn)平臺(tái),利用永磁鐵聚集并磁化循環(huán)油路中的小尺寸鐵磨粒,基于巨磁電阻磁傳感器的磁敏特性監(jiān)測(cè)磁化磨粒的剩余磁場(chǎng),分析提取磁場(chǎng)信號(hào)特征指標(biāo)從而獲取磨粒信息,。研究了測(cè)試系統(tǒng)的磨粒檢出能力、輸出信號(hào)強(qiáng)度與永磁鐵位置,、磨粒含量,、磨粒尺寸之間的關(guān)系,。結(jié)果顯示:聚集法顯著提高了磁傳感器芯片對(duì)75μm以下小尺寸鐵磁性顆粒的檢出能力,且檢測(cè)信號(hào)強(qiáng)度可基本反映磨粒尺寸及濃度含量。表明對(duì)磨粒進(jìn)行磁性聚集后可利用巨磁電阻磁傳感器有效實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備早期磨損故障的在線監(jiān)測(cè),。 論述了射流風(fēng)機(jī)的主要故障情況,提出了一種射流風(fēng)機(jī)的故障診斷與健康監(jiān)測(cè)方法,。通過(guò)在射流風(fēng)機(jī)上安裝振動(dòng)傳感器,采集射流風(fēng)機(jī)的振動(dòng)信號(hào),然后對(duì)采集的信號(hào)進(jìn)行處理,后使用邏輯回歸方法來(lái)實(shí)現(xiàn)射流風(fēng)機(jī)的故障診斷與健康監(jiān)測(cè)。該方法降低了對(duì)維護(hù)人員的專(zhuān)業(yè)知識(shí)要求,大大減少了射流風(fēng)機(jī)的維保工作量,提高了射流風(fēng)機(jī)運(yùn)行的安全性,。
巴魯夫局部Hilbert邊際譜的自動(dòng)傳感器BTL7-P511-M1000-P-S32
BTL7-P511-M1000-P-S32為了精確診斷齒輪泵故障,提出了基于馬氏距離的傳感器通道選擇方法,采用多項(xiàng)式小二乘法去除采集振動(dòng)信號(hào)的趨勢(shì)項(xiàng)和五點(diǎn)三次平滑法對(duì)信號(hào)進(jìn)行平滑預(yù)處理,而后分別提取基于峭度的時(shí)域特征,、小波包能量特征和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解特征,運(yùn)用小二乘支持向量機(jī)進(jìn)行狀態(tài)識(shí)別。以CB-KP63齒輪泵為例進(jìn)行應(yīng)用,結(jié)果表明傳感器1通道識(shí)別率達(dá)到85%;采集振動(dòng)信號(hào)趨勢(shì)項(xiàng)干擾較弱,平滑處理效果較好;以EMD提取各頻帶能量作為特征參數(shù)的LS-SVC狀態(tài)識(shí)別方法識(shí)別率達(dá)到90%以上,終證明論文提出的方法有效可行,。
BTL7-P511-M1600-B-KA15
BTL7-E570-M3900-K-K10
BTL7-E500-M0300-B-KA02
BTL7-E100-M1320-B-S32
BTL5-T120-M2300-P-S103
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BTL7-P511-M1000-P-S32
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