ÖLJY-VALOAALTO
Periaatteet
OIL-PHOTOWAVE-järjestelmä käyttää nopeaa kuvantamistekniikkaa tallentaakseen älykkäästi virtauskennon läpi virtaavien hiukkasten muodon. Älykkään koulutusalgoritmin avulla saadaan kulumishiukkasten morfologiset ominaisuudet (kuten ekvivalenttihalkaisija, morfologinen tekijä ja tyhjätilavuussuhde), ja hiukkaset luokitellaan ja lasketaan automaattisesti pääasiallisen kulumismuodon tai kontaminaatiolähteen määrittämiseksi ja öljyn kontaminaatioasteen määrittämiseksi. Näin koneen kunto voidaan helposti arvioida vain muutamassa minuutissa.
TEKNISET TIEDOT
| TUOTE | PARAMETRIT | |
| 1 | Testimenetelmä | Nopea kuvantaminen |
| 2 | Tekniikka | Älykäs kuvantunnistus |
| 3 | Pikselikoko | 1280 × 1024 |
| 4 | Resoluutio | 2 um |
| 5 | Optinen suurennus | ×4 |
| 6 | Hiukkasen muodon vähimmäishavaitsemisraja | 10 µm |
| 7 | Hiukkaskoon vähimmäishavaitsemisraja | 2 um |
| 8 | Kulumishiukkasten luokittelu | Leikkaus, liukuminen, väsyminen ja ei-metalliset |
| 9 | Saastumisaste | GJB420B, ISO4406, NAS1638 |
| 10 | Toiminnot | Kulumispartikkelien ja kontaminaatioasteen analyysi；Kosteus-, viskositeetti-, lämpötila- ja dielektrisyysvakioanalyysimoduulit vaihtoehtoja varten |
| 11 | Testausaika | 3–5 minuuttia |
| 12 | Näytteen tilavuus | 20 ml |
| 13 | Hiukkasten alue | 2–500 µm |
| 14 | Näytteenottotila | 8-rullainen peristalttinen pumppu |
| 15 | Sisäänrakennettu tietokone | 12,1 tuuman IPC |
| 16 | Mitat (K × L × S) | 438 mm × 452 mm × 366 mm |
| 17 | Voima | Vaihtovirta 220 ± 10 % 50 Hz 200 W |
| 18 | Ympäristölliset käyttövaatimukset | 5°C~+40°C, <(95±3)% suhteellinen kosteus |
| 19 | Säilytyslämpötila (°C) | -40°C ~ +65°C |
Tyypillinen sovellus
Laiva, sähkövoima, koneet, teollinen valmistus, ilmailu, rautatie
Tärkeimmät ominaisuudet
-Analysoi yli 10 µm:n hiukkaskoon todellisia morfologisia ominaisuuksia ja kulumismuotoa.
-Analysoi yli 2 μm:n hiukkaskoon kontaminaatioaste.
- Kosteuden, viskositeetin, lämpötilan ja dielektrisyysvakion asetukset.
-Kulumishiukkasten morfologian ominaisuuksien koulutustietokanta ja päivittäisen analyysin tietokanta.
-Kulumisluokittelu ja trendianalyysi.
-Käyttämällä älykästä koulutusalgoritmia luokitellaan ja lasketaan leikkaus-, liukumis-, väsymis- ja ei-metallisten (vesipisarat, kuidut, kumi, sora ja muut ei-metalliset) kulumispartikkelit.
