OLIE-FOTOGOLF
Beginsels
Die OIL-PHOTOWAVE-stelsel gebruik hoëspoed-beeldtegnologie om die vorm van deeltjies wat deur die vloeisel vloei, intelligent vas te lê. Deur die intelligente opleidingsalgoritme word die morfologiese eienskappe van die slytasiedeeltjies (soos ekwivalente deursnee, morfologiese faktor en leemteverhouding) verkry, en die deeltjies word outomaties geklassifiseer en getel om die hoof slytasievorm of kontaminasiebron te bepaal en die kontaminasiegraad van die olie te bepaal, wat die gesondheid van masjinerie maklik binne minute kan beoordeel.
SPESIFIKASIES
| ITEM | PARAMETERS | |
| 1 | Toetsmetode | Hoëspoedbeelding |
| 2 | Tegniek | Intelligente beeldherkenning |
| 3 | Pixelgrootte | 1280×1024 |
| 4 | Resolusie | 2 um |
| 5 | Optiese vergroting | ×4 |
| 6 | Minimum opsporingslimiet vir deeltjievorm | 10 um |
| 7 | Minimum opsporingslimiet vir deeltjiegrootte | 2 um |
| 8 | Klassifikasie van slytasiedeeltjies | Sny, gly, moegheid en nie-metaalagtig |
| 9 | Kontaminasiegraad | GJB420B, ISO4406, NAS1638 |
| 10 | Funksies | Slytasiedeeltjie- en kontaminasiegraadanalise; Vog-, viskositeit-, temperatuur- en diëlektriese konstante-analisemodules vir opsies |
| 11 | Toetstyd | 3-5 minute |
| 12 | Monstervolume | 20 ml |
| 13 | Deeltjiesreeks | 2-500 um |
| 14 | Steekproefmodus | 8-roller peristaltiese pomp |
| 15 | Ingeboude rekenaar | 12.1 duim IPC |
| 16 | Afmetings (H×B×D) | 438 mm × 452 mm × 366 mm |
| 17 | Krag | WS 220±10% 50Hz 200W |
| 18 | Omgewingsbedryfsvereistes | 5°C~+40°C, <(95 ± 3)% RH |
| 19 | Bergingstemperatuur (°C) | -40°C ~ +65°C |
Tipiese Toepassing
Skip, elektriese krag, ingenieursmasjinerie, industriële vervaardiging, lugvaart, spoorweg
Belangrike kenmerke
-Analiseer die werklike morfologiese eienskappe en slytasievorm van deeltjiegrootte bo 10 um.
-Analiseer die kontaminasiegraad van deeltjiegrootte bo 2um.
-Opsies van vog, viskositeit, temperatuur, diëlektriese konstante multi-een analise funksie modus.
-Opleidingsdatabasis vir die opleiding van deeltjiemorfologie-eienskappe en daaglikse analisedatabasis.
-Slytasieklassifikasie en tendensanalise.
-Gebruik die opleidingsintelligente algoritme om die slytasiedeeltjies van sny-, gly-, moegheids- en nie-metaalagtige (waterdruppels, vesels, rubber, gruis en ander nie-metaalagtige) oorsake te klassifiseer en te tel.
