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産業サーボ モーター新しいYASKAWAサーボ モーター0.318-m 3000/min SGM-02A3G26

産業サーボ モーター新しいYASKAWAサーボ モーター0.318-m 3000/min SGM-02A3G26

製品詳細:
起源の場所: 日本
ブランド名: Yasakawa
モデル番号: SGM-02A3G26
詳細情報
起源の場所:
日本
ブランド名:
Yasakawa
モデル番号:
SGM-02A3G26
ブランド:
安川
モデル:
SGM-02A3G26
原産地:
日本
タイプ:
サーボモーター
供給電圧:
200V
現在:
2.0a
インス:
B
r/min:
3000
ハイライト:

High Light

ハイライト:

ewing機械サーボ モーター

,

ac サーボ モーター

取引情報
最小注文数量:
1
価格:
交渉可能
パッケージの詳細:
オリジナル箱で新しい
受渡し時間:
2-3 の仕事日
支払条件:
トン/ Tは、ウェスタンユニオン
供給の能力:
100
製品の説明

産業用サーボモーター 新型安川サーボモーター 0.318-m 3000/min SGM-02A3G26

 

 

 

 

仕様

電流: 0.89A
電圧: 200V
電力: 100W
定格トルク: 0.318-m
最大速度: 3000rpm
エンコーダー: 17ビットアブソリュートエンコーダー
負荷慣性 JL kg¡m2¢ 10−4: 0.026
シャフト: キーなしストレート

 

 
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その他の技術には、振動解析、音響ノイズ測定、トルクプロファイル解析、温度解析、磁場解析が含まれます[28, 30]。これらの技術には、高度で高価なセンサー、追加の電気的および機械的設置、頻繁なメンテナンスが必要です。さらに、モーター故障識別システムで物理センサーを使用すると、追加の計装を必要としない他の故障識別システムと比較して、システムの信頼性が低下します。これは、センサーが故障しやすいことに加えて、誘導モーター自体が故障しやすいことに起因します。
最近では、ファジィ論理[32]、遺伝的アルゴリズム[28]、ベイズ分類器[18, 34]などの概念を使用した人工知能(AI)アプローチに基づいた新しい技術が導入されています。AIベースの技術は、故障を分類できるだけでなく、故障の深刻度も特定できます。これらの方法は、各モーターの動作条件のオフライン署名と、監視中のモーターの状態のオンライン署名を構築します。分類器は、以前に学習した署名とオンラインで生成された署名を比較して、モーターの動作条件を分類し、故障の深刻度を特定します。
 

しかし、これらのAIベースの技術のほとんどは、大規模なデータセットを必要とします。これらのデータセットは、分類のために考慮されている各モーターの動作条件の署名を学習するために使用されます。したがって、最も一般的なモーターの動作条件をカバーし、良好なモーター故障分類精度を得るためには、そのようなアルゴリズムをトレーニングするために大量のデータが必要です。さらに、モーター故障分類のためのAIベースの技術は、トレーニングプロセスで使用されたものとは異なるモーターからの故障を分類するには、十分に堅牢ではない可能性があります。加えて、これらのデータセットは通常利用できず、破壊的テストを伴い、生成にかなりの時間がかかります。
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評価とレビュー

総格付け

5.0
このサプライヤーに対する50件のレビューに基づいています

評価のスナップショット

すべての評価の分布は以下の通りです
5 星
100%
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3 星
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2 星
0%
1 星
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すべてのレビュー

M
M*d
Bosnia and Herzegovina Feb 2.2026
Purchase 10pcs for first cooperation, the quality is good and delivery time is punctual. Salesman Susie is friendly and the service is great.
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Chile Dec 17.2025
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Philippines Oct 24.2025
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