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      較早公告: 旋轉編碼器是工業自動化領域中用於測量旋轉角度、速度及位置的傳感元件。KUBLER作為該領域的一個品牌,其產品線覆蓋了增量式、絕對值式以及重載型等多種類型。對於現場工程師而言,麵對一台編碼器,需要弄清楚三個基本問題:它屬於哪種結構原理、怎樣正確安裝和接線、以及出現信號異常時如何定位原因。以下從這三個層麵展開說明。結構分類與各自特點KUBLER旋轉編碼器按工作原理主要分為光電式和磁電式兩類。光電式編碼器內部包含一個開有狹縫的碼盤,碼盤兩側分別布置發光二極管和光敏接收器。碼盤隨軸旋轉時,光線交替通過和
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      德國施克SICK標識傳感器技術文章
      點擊次數:3005 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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