balluff巴魯夫位移傳感器隨時出貨查庫存

balluff巴魯夫位移傳感器隨時出貨查庫存BTL7-C170-M0100-B-KA05是變流器傳動系統(tǒng)的重要組成部分,它的反饋信號直接影響變流器傳動系統(tǒng)是否正常工作,而變流器的正常運行是風機穩(wěn)定發(fā)電的重要保障,目前風電場因發(fā)電機編碼器信號干擾而導致的變流器故障不在少數,某風場采用100臺某品牌機組1.5MW機組,采用ABB公司的ACS800-67變流器。提高舊型號的輥鍛機機械手的運行精度和工作效率,本次改造將機械手縱向運動的液壓驅動方式更改為變頻調速驅動方式。突出介紹了改造中所用變頻系統(tǒng)的組成與功能特點。在硬件設計中需要注意,在搭建系統(tǒng)時要保持變頻器信號的穩(wěn)定性與消除對周邊信號的干擾等;在軟件設計中,給出了幾個重要參數的含義,并且編寫了PLC梯形圖。整個系統(tǒng)改造后,實際運行流暢,并且通過負載測試,變頻系統(tǒng)元器件參數正常。通過本次改造可以得出:變頻系統(tǒng)不僅能簡化控制系統(tǒng)的硬件構造,并且還提高了設備的運行精度,減少了維護成本。改造后的系統(tǒng)使機械手運行更高效,也滿足設備在當前自動化控制中控制靈活、可擴展等的需求。變流器傳動系統(tǒng)的重要組成部分,它的反饋信號直接影響變流器傳動系統(tǒng)是否正常工作,而變流器的正常運行是風機穩(wěn)定發(fā)電的重要保障,目前風電場因發(fā)電機編碼器信號干擾而導致的變流器故障不在少數,某風場采用100臺某品牌機組1.5MW機組,采用ABB公司的ACS800-67變流器。變速變槳距風力發(fā)電機組是當前我國大型風力發(fā)電機組的主流機型,其中發(fā)電機采用雙饋異步發(fā)電機。本文論述了在運行維護過程中,針對發(fā)電機測速問題出現的故障現象,進行故障原因分析,通過分析找出存在的主要問題,針對存在的問題制定相應的控制、解決措施,以保證風機設備的穩(wěn)定運行,進一步提高風機設備運行的可靠性,不斷提高風機設備可利用率。 路面裂縫識別經常面臨訓練數據集小,以及路面圖片標注成本高等問題,基于小規(guī)模路面圖片數據集,利用卷積自編碼(CAE)方法進行數據增強,開展包括路面裂縫在內的路面目標智能化識別方法研究。在傳統(tǒng)圖像幾何變換數據增強的基礎上,采用CAE重構圖片方法對原始數據集進行兩步驟擴增;利用卷積神經網絡DenseNet,設置了不同數據擴增方法的對比試驗;針對瀝青路面裂縫圖片背景較黑,裂縫特征不清晰,無監(jiān)督聚類學習難度大等問題,采用了一種基于CAE預訓練的深度聚類算法DCEC,對經數據增強的路面圖片進行無標注的聚類識別。研究結果表明:經過DenseNet網絡100代的訓練,在同一測試集的測試下,基于原始數據集訓練的網絡分類準確度為78.43%,利用傳統(tǒng)圖像處理方法進行擴增后準確度為83.44%,利用所提出的圖片增強方法進行數據擴增后準確度達87.19%;在保持擴增后數據集樣本量大小相同的情況下,與幾何變換、像素顏色變換等經典數據增強手段相比,CAE重構圖片的數據擴增方法有較高的路面圖片識別精度;CAE數據擴增方法較受訓練數據集樣本量的影響,利用傳統(tǒng)方法將數據集擴增后進行CAE特征學習,重構后的圖片樣本更易被機器識別;相較于傳統(tǒng)機器學習聚類算法,所提出的的DCEC深度聚類方法將聚類準確率提升了約10%,初步實現了無需人工標注的路面目標的端到端智能識別。

balluff巴魯夫位移傳感器隨時出貨查庫存BTL7-C170-M0100-B-KA05槳距風力發(fā)電機組是當前我國大型風力發(fā)電機組的主流機型,其中發(fā)電機采用雙饋異步發(fā)電機。本文論述了在運行維護過程中,針對發(fā)電機測速問題出現的故障現象,進行故障原因分析,通過分析找出存在的主要問題,針對存在的問題制定相應的控制、解決措施,以保證風機設備的穩(wěn)定運行,進一步提高風機設備運行的可靠性,不斷提高風機設備可利用率.

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