ՅՈՒՂ-ԼՈՒՍԱԱԼԻՔ
Սկզբունքներ
OIL-PHOTOWAVE համակարգը օգտագործում է բարձր արագությամբ պատկերման տեխնոլոգիա՝ հոսքային խցիկով հոսող մասնիկների ձևը ինտելեկտուալ կերպով ստանալու համար: Ինտելեկտուալ մարզման ալգորիթմի միջոցով ստացվում են մաշվածության մասնիկների ձևաբանական բնութագրերը (օրինակ՝ համարժեք տրամագիծը, ձևաբանական գործակիցը և դատարկության հարաբերակցությունը), և մասնիկները ավտոմատ կերպով դասակարգվում և հաշվվում են՝ հիմնական մաշվածության ձևը կամ աղտոտման աղբյուրը որոշելու և յուղի աղտոտման աստիճանը որոշելու համար, հեշտությամբ գնահատելով մեքենաների առողջությունը ընդամենը մի քանի րոպեում:
Տեխնիկական բնութագրեր
| ԱՊՐԱՆՔ | Պարամետրեր | |
| 1 | Փորձարկման մեթոդ | Բարձր արագությամբ պատկերացում |
| 2 | Տեխնիկա | Ինտելեկտուալ պատկերի ճանաչում |
| 3 | Պիքսելների չափը | 1280×1024 |
| 4 | Լուծաչափ | 2 մկմ |
| 5 | Օպտիկական խոշորացում | ×4 |
| 6 | Մասնիկների ձևի նվազագույն հայտնաբերման սահմանը | 10 մկմ |
| 7 | Մասնիկների չափի նվազագույն հայտնաբերման սահմանը | 2 մկմ |
| 8 | Մաշվածության մասնիկների դասակարգում | Կտրում, սահում, հոգնածություն և ոչ մետաղական |
| 9 | Աղտոտման աստիճան | GJB420B, ISO4406, NAS1638 |
| 10 | Ֆունկցիաներ | Մաշվածության մասնիկների և աղտոտվածության աստիճանի վերլուծություն. Խոնավության, մածուցիկության, ջերմաստիճանի, դիէլեկտրիկ հաստատունի վերլուծության մոդուլներ՝ ընտրանքների համար |
| 11 | Փորձարկման ժամանակը | 3-5 րոպե |
| 12 | Նմուշի ծավալը | 20 մլ |
| 13 | Մասնիկների միջակայքը | 2-500 մկմ |
| 14 | Նմուշառման ռեժիմ | 8 գլանային պերիստալտիկ պոմպ |
| 15 | Ներկառուցված համակարգիչ | 12.1 դյույմ IPC |
| 16 | Չափսեր (Բ × Լ × Խ) | 438մմ×452մմ×366մմ |
| 17 | Հզորություն | AC 220±10% 50Hz 200W |
| 18 | Շրջակա միջավայրի շահագործման պահանջներ | 5°C~+40°C, <(95±3)%RH |
| 19 | Պահպանման ջերմաստիճանը (°C) | -40°C ~ +65°C |
Տիպիկ կիրառություն
Նավ, էլեկտրաէներգիա, ինժեներական մեքենաներ, արդյունաբերական արտադրություն, ավիացիա, երկաթուղի
Հիմնական առանձնահատկությունները
-Վերլուծեք 10 մկմ-ից բարձր մասնիկների չափի իրական ձևաբանական բնութագրերը և մաշվածության ձևը։
-Վերլուծեք 2մմ-ից բարձր մասնիկների չափի աղտոտվածության աստիճանը։
- Խոնավության, մածուցիկության, ջերմաստիճանի, դիէլեկտրիկ հաստատունի բազմակի վերլուծության ֆունկցիայի ռեժիմի տարբերակներ։
-Մաշվածության մասնիկների ձևաբանության բնութագրերի ուսումնական տվյալների բազա և ամենօրյա վերլուծության տվյալների բազա։
- Մաշվածության դասակարգում և միտումների վերլուծություն։
- Օգտագործելով մարզման ինտելեկտուալ ալգորիթմը՝ կտրման, սահքի, հոգնածության և ոչ մետաղական (ջրի կաթիլներ, մանրաթելեր, ռետին, խճաքար և այլ ոչ մետաղական) պատճառներով առաջացող մաշվածության մասնիկները դասակարգելու և հաշվելու համար։
