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      较早公告: 在现代工业领域中,流体传动技术作为驱动各类机械设备高效运转的核心,其重要性不言而喻。而在这一技术体系中,Vickers柱塞泵凭借其性能和广泛的应用领域,正逐步成为高效流体传动新时代的标志性产品。它不仅在动力传输上表现出色,更在精准控制方面树立了新的biao杆。Vickers柱塞泵,作为流体传动领域的选择,其设计原理基于柱塞在泵体内的往复运动,通过精确控制柱塞的行程和速度,实现流体的高效、稳定传输。这种设计不仅提高了泵的工作效率,还大大增强了其耐用性和可靠性。在工业生产中,柱塞泵广泛应用于液压传动
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      德国施克SICK标识传感器技术文章
      点击次数:1815 更新时间:2016-12-23

      德国施克SICK标识传感器它在自动化生产过程中应用广泛,比如包装机械,满足其对传感器高规格的要求。德国施克SICK标识传感器典型的应用是识别打印标志,识别标签和在高速中识别不同颜色的表面。此外,德国施克SICK传感器它还可以识别小物件或用来准确地摆放物品。SICK 提供广泛的产品系列,从德国SICK色标传感器,德国SICK无标识传感器,德国SICK颜色传感器,德国SICK荧光传感器,槽德国SICK型和线光源传感器,解决各种不同的问题和任务。

      SICK标识传感器WT250-S142
      SICK标识传感器WT250-N162
      SICK标识传感器WT250-P162
      SICK标识传感器WT250-P460
      SICK标识传感器WT250-P460S03
      SICK标识传感器WT250-N460
      SICK标识传感器WT250-S162
      WT250-N172
      WT250-N470
      WT250-P172
      WT250-P470
      WT250-S172
      WT250-S165
      WL250-N132
      WL250-N430
      WL250-P132
      WL250-P430
      WL250-P430S02
      WL250-S132
      WL250-S135
      WS/WE250-N142
      WS/WE250-N440
      WS/WE250-P142
      SICK标识传感器WS/WE250-P440
      SICK标识传感器WS/WE250-P440S04
      SICK标识传感器WS/WE250-S132
      SICK标识传感器WS250-U132

      德国施克SICK传感器数量的选择是根据电子衡器的用途、秤体需要支撑的点数(支撑点数应根据使秤体几何重心和实际重心重合的原则而确定)而定。一般来说,秤体有几个支撑点就选用几只传感器,但是对于一些特殊的秤体如电子吊钩秤就只能采用一个传感器,一些机电结合秤就应根据实际情况来确定选用传感器的个数。
      德国施克SICK传感器量程的选择可依据秤的zui大称量值、选用传感器的个数、秤体的自重、可能产生的zui大偏载及动载等因素综合评价来确定。一般来说,德国施克SICK传感器的量程越接近分配到每个传感器的载荷,其称量的准确度就越高。但在实际使用时,由于加在德国施克SICK传感器上的载荷除被称物体外,还存在秤体自重、皮重、偏载及振动冲击等载荷,因此选用传感器量程时,要考虑诸多方面的因素,保证传感器的安全和寿命。
      德国施克SICK传感器量程的计算公式是在充分考虑到影响秤体的各个因素后,经过大量的实验而确定的。
      德国施克SICK传感器公式如下:
      ●C=K-0K-1K-2K-3(Wmax+W)/N
      ●C—单个传感器的额定量程
      ●W—秤体自重
      ●Wmax—被称物体净重的zui大值
      ●N—秤体所采用支撑点的数量
      ●K-0—保险系数,一般取值在1.2~1.3之间
      ●K-1—冲击系数
      ●K-2—秤体的重心偏移系数
      ●K-3—风压系数
      根据经验,德国施克SICK传感器一般应使传感器工作在其30%~70%量程内,但对于一些在使用过程中存在较大冲击力的衡器,如动态轨道衡、动态汽车衡、钢材秤等,在选用传感器时,一般要扩大其量程,使德国施克SICK传感器工作在其量程的20%~30%之内,使传感器的称量储备量增大,以保证传感器的使用安全和寿命。

      德国施克SICK标识传感器适用于以下行业:电池
       
      饮料
       
      消费品
       
      驱动与控制
       
      电子元件
       
      食品

       

      机床
       
      包装
       
      医药和化妆品
       
      打印
       
      机器人制造技术
       
      塑料和橡胶
       
      半导体
       
      太阳能
       
      风能
       
      木材


       

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