東京計(jì)器DG4V-5-22A-M-PL-T-6-40東機(jī)美TOKIMEC

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蘇州瑤佐機(jī)電有限公司

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  • 家家通積分:21320分
詳細(xì)參數(shù)
品牌 日本TOKIMEC東機(jī)美 規(guī)格型號(hào) DG4V-5-22A-M-PL-T-6-40
編號(hào) 0512-69577313 計(jì)量單位 1臺(tái)
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產(chǎn)地 日本 發(fā)貨地 蘇州

產(chǎn)品詳情

東京計(jì)器DG4V-5-22A-M-PL-T-6-40東機(jī)美TOKIMEC,東京計(jì)器株式會(huì)社 液壓控制,液壓閥 方向控制閥 換向閥 方向切換閥,Directional Control Valves,方向控制閥(換向閥),Solenoid Operated Directional Control Valves,小型電磁換向閥 DG4V-3,- 因?yàn)槭菨袷介y,所以耐用性高,而且切換聲音小。另外,滑動(dòng)部不使用密封件,所以無(wú)須擔(dān)心漏油。,- 不僅有3種類型的電氣布線方式,而且還具有豐富的指示燈、電涌抑制器、交流直流轉(zhuǎn)換整流器等電氣選項(xiàng)。,東京計(jì)器方向切換閥,小型電磁換向閥 DG4V-3,規(guī)格參數(shù),最高使用壓力:35 MPa,最大流量L/min:參考?jí)毫?流量特性,油箱端口允許背壓:20.6 MPa,最大切換頻率:,交流:300 次/分,直流:300 次/分,交流直流切換:120 次/分,質(zhì)量:,單電磁鐵:交流 1.5kg 直流 1.6kg,雙電磁鐵:交流 1.8kg 直流 2.0kg,東京計(jì)器 方向控制閥 TOKYO KEIKI 方向切換閥 電磁閥 閥門 東機(jī)美 TOKIMEC,DG4V-3-6C-M-P7-H-7-54-JA70 DG4V-3-6C-M-P7-H-7-54-JA70東京計(jì)器電磁換向閥,DG4V-3-6C-M-P7-H-7-54-JA70 DG4V-3-6C-M-P7-H-7-54-JA70東京計(jì)器電磁換向閥,例如,液壓機(jī)器中內(nèi)藏傳感器和微型控制芯片,以實(shí)現(xiàn)各種工業(yè)設(shè)備的遠(yuǎn)距離控制。 另外,東京計(jì)器還在研制新的液壓裝置,如在液壓控制系統(tǒng)中安裝電動(dòng)伺朊機(jī)構(gòu)和氣壓控制機(jī)構(gòu),以形成混合的動(dòng)力控制系統(tǒng)等。 選型系列,- DG4M4 超小型電磁換向閥,- DG4V-3 小型電磁換向閥,- DG4V-5 電磁換向閥,- DG5V-7/DG5V-H8 電液先導(dǎo)換向閥,- DG5S-10 電液先導(dǎo)換向閥,- DG4VC-3 內(nèi)置驅(qū)動(dòng)回路的小型電磁換向閥,- DG4VC-5 置驅(qū)動(dòng)回路的電磁換向閥,- DG4VL-3 低功耗保持小型電磁換向閥,- DG4VL-5 低功耗保持電磁換向閥,- DG4VS-3 無(wú)沖擊小型電磁換向閥,- DG4VS-5 無(wú)沖擊電磁換向閥,- DG4SM-3 小功率小型電磁換向閥,- DG4V-3-SW 內(nèi)置接近傳感器的小型電磁換向閥,- DG4V-5-SW 內(nèi)置接近傳感器的電磁換向閥,- DG4V-3, 100 小型電磁換向閥,- COM系列 科姆尼卡閥,- PD3 科姆尼卡閥控制器,- DG3V-7/DG3V-H8 先導(dǎo)換向閥,- DG3S-10 先導(dǎo)換向閥,- C-552/C-572 機(jī)械/手動(dòng)操作換向閥,- DG1M/DG2M,DT1M/DG2M 機(jī)械/手動(dòng)操作換向閥,- DG20S 機(jī)械操作換向閥,- DG2S2/DG2S4 機(jī)械操作換向閥,- DG17V 手動(dòng)操作換向閥,
東京計(jì)器DG4V-5-22A-M-PL-T-6-40東機(jī)美TOKIMEC,

東京計(jì)器電磁閥特點(diǎn):
1.特優(yōu)的浸油式電磁動(dòng)作設(shè)計(jì)
采用了滑閥浸于系統(tǒng)中的油內(nèi)動(dòng)作,具有緩沖作用,即使在高壓力高頻率的切換 動(dòng)作下,仍可平穩(wěn)無(wú)聲。
完全消除了克棟部位的油封與滑柱推桿之間的摩擦及其 引發(fā)的漏油問(wèn)題,并可以增加滑柱的推力。
2.降低油溫提高壽命,節(jié)省維護(hù)費(fèi)用
由于閥體流道采用了特殊結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì),因而內(nèi)部阻抗小,使用壓降減少,液壓油的溫度亦可相應(yīng)降低,是液壓油不易變質(zhì),液壓油壽命延長(zhǎng),減少液壓油更換費(fèi)用。
產(chǎn)品適用范圍: 1、注塑機(jī) 2、壓鑄機(jī)行業(yè) 3、皮革機(jī)械 4、制鞋機(jī)行業(yè) 5、工本機(jī)械 6、硫化機(jī)械 7、液壓成型機(jī) 8、拉伸機(jī) 9、陶瓷壓磚機(jī)等自動(dòng)液壓機(jī)床行業(yè) 電磁閥特性: 1、能源利用效率,降低使用成本; 2、降低油溫提高壽命,節(jié)省維護(hù)費(fèi)用; 3、電氣安裝防水,防塵性優(yōu)良; 4、高品質(zhì),安裝簡(jiǎn)便; 5、特優(yōu)的浸油式電磁動(dòng)作設(shè)計(jì); 6、可使用于高壓力的應(yīng)用; 7、特殊線圈,保證安全

2 液壓泵滾動(dòng)軸承故障特征向量的提取,根據(jù)所采用的狀態(tài)變量把滾動(dòng)軸承工作狀況監(jiān)視和故障診斷分為溫度法、油樣分析法和振動(dòng)法。由于液壓泵發(fā)生故障會(huì)引起系統(tǒng)附加振動(dòng),并且振動(dòng)法具有測(cè)試簡(jiǎn)單、診斷結(jié)果可靠及適用于各種工作環(huán)境,因而在實(shí)際中得到廣泛應(yīng)用。在實(shí)際測(cè)試工作中,主要使用加速度傳感器測(cè)試振動(dòng)信號(hào),但應(yīng)對(duì)所測(cè)得的信號(hào)進(jìn)行分析處理。提取能夠反應(yīng)軸承工作狀態(tài)的一些特征向量,用于故障識(shí)別。,,一般來(lái)說(shuō),故障軸承的指標(biāo)比正常軸承大。故障越嚴(yán)重,振動(dòng)值越大,波形因子越大;局部缺陷越嚴(yán)重,沖擊指標(biāo)和峭度越大。通過(guò)試驗(yàn)分析,處于故障早期的滾動(dòng)軸承的幅域指標(biāo)與正常軸承存在較大區(qū)別,適合于故障診斷。通常使用均方根值、峰值、峭度、峰值因子、峭度因子、脈沖因子、裕度因子和波形因子等指標(biāo)。并且這些指標(biāo)基本上不受,, , , , , ,,圖2圖3,,載荷和轉(zhuǎn)速等因素的影響,無(wú)須考慮相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)值或與以前的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比,另外,它不受信,,號(hào)絕對(duì)水平的影響,即使測(cè)量點(diǎn)同以往的略有不同,對(duì)參數(shù)的計(jì)算結(jié)果也不會(huì)產(chǎn)生明顯的影響。本文將以這些處理過(guò)的參數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層輸入來(lái)對(duì)軸承故障做出診斷。,,設(shè)采集到的振動(dòng)信號(hào)為(i=1,2,…,n,n 為采樣點(diǎn)數(shù)),則,,均方根值,,峰值 ( 為利用某一峰值計(jì)數(shù)法從信號(hào)中找到的m個(gè)峰值,j=1,2,…m),,峭度,,峰值因子,,峭度因子,,脈沖因子 ,,波形因子,,裕度因子 ,,3 采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行滾動(dòng)軸承故障診,,3.1網(wǎng)絡(luò)層次節(jié)點(diǎn)數(shù)目確定,,模型采用3層BP神經(jīng)網(wǎng)

東京計(jì)器DG4V-5-22A-M-PL-T-6-40東機(jī)美TOKIMEC,絡(luò),輸入層相對(duì)于上述6個(gè)處理過(guò)的特征參數(shù),因而有6個(gè)節(jié)點(diǎn),在運(yùn)行的柱塞泵滾動(dòng)軸承的6個(gè)測(cè)點(diǎn)安裝傳感器,擬人工設(shè)置三種軸承故障模式:軸承外環(huán)故障、軸承內(nèi)環(huán)故障、滾動(dòng)體故障,故對(duì)應(yīng)于這三種故障輸出層有3個(gè)節(jié)點(diǎn)。陰層節(jié)點(diǎn)數(shù)根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式 來(lái)確定,其中:,,隱含層神經(jīng)元數(shù)目;,,輸入層神經(jīng)元數(shù)目;,,輸出層神經(jīng)元數(shù)目;,,1~10之間的整數(shù)。,,本文選用的隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)目是12。如圖1所示,,3.2網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)能力,因而當(dāng)訓(xùn)練樣本達(dá)到一定數(shù)量后,網(wǎng)絡(luò)具有良好的非線性逼近能力,達(dá)到理想的故障模式識(shí)別。但達(dá)到上述效果,用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的樣本必須滿足以下倆個(gè)要求:a、樣本足夠數(shù)量多,從而使網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過(guò)訓(xùn)練后,收斂性良好;b、樣本包含各類故障的典型樣本,即要求訓(xùn)練樣本集完整。,,本文選用的樣本數(shù)據(jù)來(lái)自實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),依據(jù)數(shù)據(jù)性質(zhì),分為四類:軸承正常、外圈劃傷、內(nèi)圈劃傷、滾子劃傷。每類數(shù)據(jù)各有20個(gè)樣本,共80個(gè)訓(xùn)練樣本。表1節(jié)選了軸承四種狀態(tài)各5個(gè)共20個(gè)訓(xùn)練樣本。,,在MatLab環(huán)境下,選用收斂性良好的Levenberg-Marquardt算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,參數(shù)設(shè)定如下:學(xué)習(xí)率0.05;訓(xùn)練步數(shù)100;訓(xùn)練目標(biāo)誤差0.001;通過(guò)調(diào)試可知,Levenberg-Marquardt算法收斂速度很快,因此,訓(xùn)練后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是滾動(dòng)軸承早期故障的識(shí)別網(wǎng)絡(luò)。,,3.3檢驗(yàn)網(wǎng)絡(luò),,軸承四種狀態(tài)的期望輸出分別為:正常(0 0 0);外圈劃傷(1 0 0);內(nèi)圈劃傷(0 1 0);滾子劃傷(0 0 1)。,,用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)對(duì)待檢樣本進(jìn)行識(shí)別,原理圖見圖3,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)滾動(dòng)軸承檢驗(yàn)樣本進(jìn)行診斷的輸出結(jié)果如表2所示,可以看出,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能根據(jù)早期振動(dòng)測(cè)得的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確地判斷軸承的故障類型,說(shuō)明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用上述算法以及特征參數(shù)能夠較好的對(duì)故障模式進(jìn)行識(shí)別。,,4 結(jié)論,,航空液壓泵軸承是液壓泵的重要支撐部件,對(duì)其故障診斷具有重要意義。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有較強(qiáng)的自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、聯(lián)想記憶及非線性模式識(shí)別能力,特別適用于多故障、多征兆等復(fù)雜模式的識(shí)別。本文通過(guò)對(duì)軸承振動(dòng)信息處理,提取無(wú)量綱特征參數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)航空滾動(dòng)軸承早期故障模式進(jìn)行識(shí)別是可靠與有效的。

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