Servomotore Industriale Nuovo SERVO MOTORE YASKAWA 0.318-m 3000/min SGM-02A3G26
SPECIFICHE
Corrente: 0.89A
Tensione: 200V
Potenza: 100W
Coppia nominale: 0.318-m
Velocità massima: 3000 giri/min
Encoder: encoder assoluto a 17 bit
Inerzia di carico JL kg¡m2¢ 10−4: 0.026
Albero: dritto senza linguetta
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Altre tecniche includono l'analisi delle vibrazioni, la misurazione del rumore acustico, l'analisi del profilo di coppia, l'analisi della temperatura e l'analisi del campo magnetico [28, 30]. Queste tecniche richiedono sensori sofisticati e costosi, installazioni elettriche e meccaniche aggiuntive e manutenzione frequente. Inoltre, l'uso di un sensore fisico in un sistema di identificazione dei guasti del motore si traduce in una minore affidabilità del sistema rispetto
ad altri sistemi di identificazione dei guasti che non richiedono strumentazione aggiuntiva. Ciò è dovuto alla suscettibilità del sensore a guastarsi, aggiunta alla suscettibilità intrinseca del motore a induzione a guastarsi.
Recentemente, sono state introdotte nuove tecniche basate su approcci di intelligenza artificiale (AI), utilizzando concetti come la logica fuzzy [32], gli algoritmi genetici [28] e i classificatori bayesiani [18, 34]. Le tecniche basate sull'AI possono non solo classificare i guasti, ma anche identificarne la gravità. Questi metodi costruiscono firme offline per ogni condizione operativa del motore e una firma online per lo stato di un motore monitorato. Un
classificatore confronta le firme apprese in precedenza con la firma generata online al fine di classificare la condizione operativa del motore e identificare la gravità del guasto.
Tuttavia, la maggior parte di queste tecniche basate sull'AI richiede grandi set di dati. Questi set di dati vengono utilizzati per apprendere una firma per ogni condizione operativa del motore che viene presa in considerazione per la classificazione. Pertanto, è necessaria una grande quantità di dati per addestrare tali algoritmi al fine di coprire le condizioni operative più comuni del motore e ottenere una buona accuratezza nella classificazione dei guasti del motore. Inoltre, le tecniche basate sull'AI per la classificazione dei guasti del motore potrebbero non essere sufficientemente robuste per classificare i guasti di motori diversi da quelli utilizzati nel processo di addestramento. Inoltre, questi set di dati di solito non sono disponibili, comportano test distruttivi e richiedono molto tempo per essere generati.
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