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德國施克SICK標識傳感器技術文章-東莞市海角社区下载自動化科技有限公司





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    較早公告: 在現代化工業生產的浪潮中,流體控製技術的精準與穩定直接關係到生產效率和產品質量。美國PARKER電磁閥,作為流體控製領域的選擇,憑借其工藝和性能,贏得了*用戶的廣泛讚譽。本文將深入揭秘它的工藝,探討它是如何打造穩定可靠的流體控製解決方案的。PARKER電磁閥,作為美國派克漢尼汾公司旗下的明星產品,自誕生以來便致力於為用戶提供高品質的流體控製解決方案。其工藝體現在每一個細節之中,從原材料的選擇到生產加工的每一個環節,都嚴格遵循高標準、嚴要求。PARKER采用優質的材料,如不鏽鋼、銅合金等,這些材料
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    德國施克SICK標識傳感器技術文章
    點擊次數:2011 更新時間:2016-12-23

    德國施克SICK標識傳感器它在自動化生產過程中應用廣泛,比如包裝機械,滿足其對傳感器高規格的要求。德國施克SICK標識傳感器典型的應用是識別打印標誌,識別標簽和在高速中識別不同顏色的表麵。此外,德國施克SICK傳感器它還可以識別小物件或用來準確地擺放物品。SICK 提供廣泛的產品係列,從德國SICK色標傳感器,德國SICK無標識傳感器,德國SICK顏色傳感器,德國SICK熒光傳感器,槽德國SICK型和線光源傳感器,解決各種不同的問題和任務。

    SICK標識傳感器WT250-S142
    SICK標識傳感器WT250-N162
    SICK標識傳感器WT250-P162
    SICK標識傳感器WT250-P460
    SICK標識傳感器WT250-P460S03
    SICK標識傳感器WT250-N460
    SICK標識傳感器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標識傳感器WS/WE250-P440
    SICK標識傳感器WS/WE250-P440S04
    SICK標識傳感器WS/WE250-S132
    SICK標識傳感器WS250-U132

    德國施克SICK傳感器數量的選擇是根據電子衡器的用途、秤體需要支撐的點數(支撐點數應根據使秤體幾何重心和實際重心重合的原則而確定)而定。一般來說,秤體有幾個支撐點就選用幾隻傳感器,但是對於一些特殊的秤體如電子吊鉤秤就隻能采用一個傳感器,一些機電結合秤就應根據實際情況來確定選用傳感器的個數。
    德國施克SICK傳感器量程的選擇可依據秤的zui大稱量值、選用傳感器的個數、秤體的自重、可能產生的zui大偏載及動載等因素綜合評價來確定。一般來說,德國施克SICK傳感器的量程越接近分配到每個傳感器的載荷,其稱量的準確度就越高。但在實際使用時,由於加在德國施克SICK傳感器上的載荷除被稱物體外,還存在秤體自重、皮重、偏載及振動衝擊等載荷,因此選用傳感器量程時,要考慮諸多方麵的因素,保證傳感器的安全和壽命。
    德國施克SICK傳感器量程的計算公式是在充分考慮到影響秤體的各個因素後,經過大量的實驗而確定的。
    德國施克SICK傳感器公式如下:
    ●C=K-0K-1K-2K-3(Wmax+W)/N
    ●C—單個傳感器的額定量程
    ●W—秤體自重
    ●Wmax—被稱物體淨重的zui大值
    ●N—秤體所采用支撐點的數量
    ●K-0—保險係數,一般取值在1.2~1.3之間
    ●K-1—衝擊係數
    ●K-2—秤體的重心偏移係數
    ●K-3—風壓係數
    根據經驗,德國施克SICK傳感器一般應使傳感器工作在其30%~70%量程內,但對於一些在使用過程中存在較大衝擊力的衡器,如動態軌道衡、動態汽車衡、鋼材秤等,在選用傳感器時,一般要擴大其量程,使德國施克SICK傳感器工作在其量程的20%~30%之內,使傳感器的稱量儲備量增大,以保證傳感器的使用安全和壽命。

    德國施克SICK標識傳感器適用於以下行業:電池
     
    飲料
     
    消費品
     
    驅動與控製
     
    電子元件
     
    食品

     

    機床
     
    包裝
     
    醫藥和化妝品
     
    打印
     
    機器人製造技術
     
    塑料和橡膠
     
    半導體
     
    太陽能
     
    風能
     
    木材


     

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