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東京計器DG4V-3-2A-M-P7-T-7-54-JA48東機美TOKIMEC,日本(東京計器 TOKYO KEIKI ,東機美 TOKIMEC )-液壓技術應用于塑料注射成型機、壓鑄機、各式液壓機床、建筑機械、船舶、水庫閘門及渡口碼頭的可動橋、游戲機等都利用了液壓技術。東京計器以制造使用更加便捷的液壓設備為目標,在追求大容量、低噪音、節能、環保等的同時,還致力于開發“動力控制”技術,以適應信息網絡的要求。例如,液壓機器中內藏傳感器和微型控制芯片,以實現各種工業設備的遠距離控制。 另外,東京計器還在研制新的液壓裝置,如在液壓控制系統中安裝電動伺服機構和氣壓控制機構,以形成混合的動力控制系統等。蘇州瑤佐機電。
電磁閥部分型號如下:
日本東機美電磁閥DG4V-3-2A-M-U1-B-7-54DG4V-3-0A-M-U7-H-52 DG4V-3-2A-M-U7-H-52 ,DG4V-3-0B-M-U7-H-52 DG4V-3-0BL-M-U7-H-52,DG4V-3-2AL-M-U7-H-52 DG4V-3-2B-M-U7-H-52 ,DG4V-3-6B-M-U7-H-52 DG4V-3-0C-M-U7-H-52,DG4V-3-2C-M-U7-H-52 DG4V-3-6C-M-U7-H-52,DG4V-3-7C-M-U7-H-52 DG4V-3-8C-M-U7-H-52,DG4V-3-2N-M-U7-H-52 DG4VS-3-2C-M-U7-H-54,DG4V-5-2B-M-U7L-H-7-40- DG4V-5-2AL-M-U7L-H-54,DG4VS-5-2C-M-U7L-H-54 DG4V-3-2C-M-P7-H-7-54,DG4V-5-3C-M-U7L-H-40 DG4V-3-6C-M-P7-H-54,DG4V-3-OC-M-P7-H-54 DG4V-3-2A-M-U7-H-52-K ,DG4V-3-6C-M-P7-H-7-54 DG5V-7-6C-T-P7-H-84-JA,DG4V-3-6C-M-P2-T-7-54 DG4V-3-2C-M-P2-T-7-54,K-DG5S-7-3C-E-U7-H-84-S192 DG4V-3-0B-M-P2-T-7-54,DG4V-3-23A-M-P7-H-7-54 DG4V-3-2A-M-P2-T-7-52 ,DG4V-3-2A-M-U1-H-7-52 DG4V-3-6C-M-P2-T-7-52,DG4V-3-7C-M-P7-H-7-52 DG4V-3-6C-M-P7-H-7-52,DG4V-3-3C-M-P7-H-7-54 DG4V-5-2A-M-P7L-H-7-40,DG4V-3-2C-M-U7-H-52-K DG4V-3-2A-M-U7-H-52-K,DG4V-3-7C-M-U7-H-52-K DG4V-3-0C-M-U7-H-52-K,DG4V-3-6C-M-U7H-52-K DG4V-3-0C-M-U7H-52-K,DG4V-3-7C-M-U7H-52-K DG4VS-5-2C-M-U7L-H-7-40,DG4VS-5-2C-M-U7L-H-7-40 DG4V-3-2AL-M-P7-H-7-52,DG4V-3-6C-M-P7-H-7-54 DG4V-5-0A-M-U7L-H-12-K,DG4V-3-2A-M-U1-B-7-54 DG4V-3-2C-M-U1-B-7-54 ,TOKIMEC電磁閥DG4V-5-2C-M-PL-OV-6-40 DG4V-5-31B-M-PL-0V-6-40,DG4V-5-2A-M-PL-0V-6-40 DG4V-5-6C-M-PL-0V-6-40,DG4V-3-2AL-M-P7-H-7-54 DG4V-3-0A-M-P7-H-7-54,DG4V-3-2B-M-P7-H-7-54 DG4V-3-0C-M-P2-V-7-54 DG4V-3-7C-M-P2-T-7-54,日本東機美電磁閥DG4V-3-7C-M-P2-T-7-54
東京計器DG4V-3-2A-M-P7-T-7-54-JA48東機美TOKIMEC,DG4V-3-0BL-M-P2-T-7-54,蘇州瑤佐機電代理東機美 TOKIMEC東京計器 (TOKYO KEIKI)液壓產品,計有 : TOKIMEC SQP ( S )系列葉片泵、各種方向閥DG4V、壓力閥CRG、迭加閥DGMC、比例閥EPFG。2008.10.01株式會社東機美(TOKIMEC)更名為東京計器株式會社(TOKYO KEIKI)日本TOKIMEC(東京計器,東機美)-液壓技術應用于塑料注射成型機、機床、建筑機械、水庫閘門以及渡口碼頭的可動橋、游戲機等都利用了液壓技術。東京計器以制造使用更加便捷的液壓設備為目標,在追求大容量、低噪音、節能、環保等的同時,還致力于開發 “動力控制”技術,以適應信息網絡的要求。
液壓泵滾動軸承又是液壓泵中的關鍵部件。飛行部隊對液壓泵軸承的故障診斷研究還非常有限。本文提出了一種基于BP神經網絡的液壓泵滾動軸承早期故障自動識別方法。,關鍵詞:神經網絡,振動測量,軸承,故障診斷, ,,在飛機各個組成系統中,液壓系統地位重要。這其中液壓泵是重中之重,而液壓泵滾動軸承又是液壓泵中的關鍵部件,起重要支承作用。由于其工作面(流動體與內外環之間)的接觸應力反復作用,極易引起疲勞、裂紋、剝蝕、壓痕以致斷裂、燒損等現象。一旦工作面出現缺陷后,會使軸承旋轉精度喪失,引起附加振動,會直接造成整個液壓系統失效,嚴重危急飛行安全。,,目前,飛行部隊對液壓泵軸承的故障診斷研究還非常有限,所取成果也不多,還是主要依靠維護人員經驗進行測試和分析,還不能夠對其進行精確的故障診斷。因此,利用計算機進行液壓泵軸承故障的智能精確診斷能夠在一定范圍內提高地勤部隊的維修保障能力,同時也是飛行部隊進行信息化建設的重要步驟,也是飛行部隊應當追求的目標。智能診斷不僅可以提高維護人員的
東京計器DG4V-3-2A-M-P7-T-7-54-JA48東機美TOKIMEC,工作效率、提高維修工作的精度,提高維修保障能力,還直接會提高部隊戰斗力。,,本文提出了一種基于BP神經網絡的液壓泵滾動軸承早期故障自動識別方法,利用該方法可實現液壓泵軸承早期故障的智能診斷。BP神經網絡是人工神經網絡的一種,是由許多具有非線性映射能力的神經元組成,神經元之間通過權系數相連接。論文發表。神經網絡的信息分布式存儲于連接權系數中,使網絡具有很高的自學習、自組織、聯想記憶等特性,因而網絡具有較好的容錯性和魯棒性,BP網絡,即多層前饋神經網絡,因其采用誤差反向傳播算法(ErrorBack-Propagation,即BP算法)而得名。BP算法結構簡單、易于實現。論文發表。利用BP神經網絡可以有效地對液壓泵軸承早期故障進行診斷,提高軸承早期故障的判斷率。,,1 BP神經網絡算法,,標準的BP神經網絡由輸入層、隱含層和輸出層組成。它把一組樣本的輸入輸出問題變為一個沿梯度下降算法的非線性優化問題,從而具有很強的非線性映射能力。如果BP神經網絡的隱層較多,較少次數的權值調整就可以使網絡學到樣本的知識,并以權值的形式存儲起來,但是隱層過多,需要調整的權值的個數也大幅度增加,因而網絡的學習也會占有較多的時間。在理論上,含有一個隱層的3層BP神經網絡在隱層神經元(節點)數可以任意設定的情況下,可以任意精度逼近任意連續函數。所以,在大多數應用情況下,都采用僅含一個隱層的3層BP神經網絡。,,這樣的3層BP神經網絡具體算法如下:,,(1) 隨機地給輸入層與隱含層之間的連接權陣V,隱含層與輸入層之間的連接權陣W、隱含層閾值、輸出層閾值陣賦初值;,,(2) 輸入學習樣本,這里設輸入向量為A,并提供期望輸出向量,層與層之間作用函,, ,,
東京計器DG4V-3-2A-M-P7-T-7-54-JA48東機美TOKIMEC,圖1,,數為S型函數,,而此函數的輸出總介于0~1之間,因而需要對神經網絡的輸入進行正則處理,具體的公式為,,,,(3) 計算實際輸出向量C 隱含層的輸出,輸出層的輸出,其中和分別為隱含層和輸出層的閾值。,,(4) 梯度計算輸入層 隱含層,,(5)權值學習 式中 為學習率,,,(6) 閾值學習,隱含層 ,,(7) 按照上述學習算法,轉到(2)反復學習直到所要求的精度為止。,,可以歸納為:BP網絡的學習方法由正向傳播和反向傳播兩個過程組成。學習開始,先隨機地給各連接權賦值,權值在0~1之間隨機選取,然后將學習樣本的信息輸入輸入層各神經元,經隱含層計算出輸出層個節點的值,如輸出層不能得到規定的輸出則轉入反向傳播,將誤差信號沿原路返回,通過修改各層神經元的權值使輸出誤差最小。經過一定數量的樣本訓練之后,網絡的權矩陣和閾值就穩定在一定的狀態,這樣與系統有關的故障模式將匹配到其最接近的區域,神經網絡用于故障診斷的機理也在于此。其示意圖見圖2圖3。論文發表。