OLJE-FOTOVAL
Načela
Sistem OIL-PHOTOWAVE uporablja tehnologijo visokohitrostnega slikanja za inteligentno zajemanje oblike delcev, ki tečejo skozi pretočno celico. Z inteligentnim algoritmom učenja se pridobijo morfološke značilnosti delcev obrabe (kot so ekvivalentni premer, morfološki faktor in razmerje praznega prostora), delci pa se samodejno razvrstijo in preštejejo, da se določi glavna oblika obrabe ali vir kontaminacije ter določi stopnja kontaminacije olja, kar omogoča enostavno oceno stanja strojev v le nekaj minutah.
SPECIFIKACIJE
| POSTAVKA | PARAMETRI | |
| 1 | Preskusna metoda | Visokohitrostno slikanje |
| 2 | Tehnika | Inteligentno prepoznavanje slik |
| 3 | Velikost piksla | 1280×1024 |
| 4 | Ločljivost | 2 um |
| 5 | Optična povečava | ×4 |
| 6 | Najmanjša meja zaznavanja oblike delcev | 10 um |
| 7 | Najmanjša meja zaznavanja velikosti delcev | 2 um |
| 8 | Klasifikacija obrabnih delcev | Rezanje, drsenje, utrujenost in nekovinske |
| 9 | Stopnja kontaminacije | GJB420B, ISO4406, NAS1638 |
| 10 | Funkcije | Analiza delcev obrabe in stopnje onesnaženja; Moduli za analizo vlage, viskoznosti, temperature in dielektrične konstante za dodatne možnosti |
| 11 | Čas testiranja | 3–5 minut |
| 12 | Volumen vzorca | 20 ml |
| 13 | Območje delcev | 2–500 um |
| 14 | Način vzorčenja | 8-valjna peristaltična črpalka |
| 15 | Vgrajen računalnik | 12,1-palčni IPC |
| 16 | Dimenzije (V׊×G) | 438 mm × 452 mm × 366 mm |
| 17 | Moč | AC 220±10% 50Hz 200W |
| 18 | Okoljske obratovalne zahteve | 5°C~+40°C < (95 ± 3) % relativne vlažnosti |
| 19 | Temperatura shranjevanja (°C) | -40°C ~ +65°C |
Tipična uporaba
Ladja, električna energija, inženirski stroji, industrijska proizvodnja, letalstvo, železnica
Ključne lastnosti
-Analizirajte dejanske morfološke značilnosti in obliko obrabe delcev velikosti nad 10 μm.
-Analizirajte stopnjo kontaminacije delcev velikosti nad 2 μm.
-Možnosti večnamenskega načina analize vlage, viskoznosti, temperature, dielektrične konstante.
-Baza podatkov za usposabljanje za značilnosti morfologije obrabnih delcev in baza podatkov za dnevno analizo.
-Klasifikacija obrabe in analiza trendov.
-Uporaba inteligentnega algoritma za učenje za razvrščanje in štetje obrabnih delcev zaradi rezanja, drsenja, utrujenosti in nekovinskih vzrokov (kapljice vode, vlakna, guma, gramoz in drugi nekovinski materiali).
