Montabert Z92 St 德国传感器Kuka 05-900-169 877.015

上海荆戈工业控制设备有限公司是致力于为ZG大陆广大客户提供一站式欧美原产工控机电设备，仪器仪表，备品备件的采购供应商。公司立足上海，辐射。总部位于欧洲航空ZX德国法兰克福，原装，源头采购

航班周期：每周安排航班，保证货物时效，

货物包装：长期以来积累了大量货物运输包装经验，所有货物均在国内进行二次包装，规避国内运输风险。

售后服务：客服，返修集中操作，完善的售后系统确保客户无后顾之忧。

处理效率：ERP系统做单，可以提供订单全程查询。

在工业和生活中都很常见。要想了解德国Honsberg流量开关/流量计 的应用范围以及应用注意事项，需要对流量开关的工作原理进行彻底的了解。 首先，流量开关中有一个流体通道，钙通道在壳体内部，在通道上装有一个内部装有磁铁的活塞。工作的时候，流体会给予一定的压力，当活塞被液流所引起的压力差推动时，磁性活塞便会使设备内部的密封开关动作，活塞的直径决定了启动流量。 如果液流减少，压力会随着改变，此时不锈钢弹簧会推动活塞复位。如果开关被开动后，可进行远传报警或指示，还可以将其集成在自动控制系统里。这些就是流量开关的简单运行原理。

SOMMER抓手GPP5000系列
2指平行抓手
GPP5000 系列
通用型"
夹持力Z大超过一般标准30%
静力和力矩比一般标准高 10%
可比业内其他标准抓手手指长 10%
可比业内其他标准抓手手指重量重 15%
密封导轨等级 IP64 / 防护等级 IP67（带空气增压）
耐腐蚀
高达三千万次循环免维护

Z大操作气压    8 [bar]
Z小操作气压    3 [bar]
操作温度    -10 ... +90 [°C]
Z高操作温度    +90 [°C]
Z低操作温度    -10 [°C]
重量    0.08 [kg]
张开抓取力    150 [N]
闭合抓取力    140 [N]
抓取方向    Au?en- / Innengreifen
单边行程    2.5 [mm]
Z大抓手手指长度    65 [mm]
张开时间    0.01 [s]
闭合时间    0.01 [s]
闭合时间/张开时间    0.01 / 0.01 [s]
根据IEC 60529标准安全保护    IP64
重复定位精度 +/-    0.01 [mm]
每指Z大重量    0.12 [kg]
每循环耗气体积    2.1 [cm?]

德国Sommer-automatic产品应用：汽车制造、食品医药、光盘生产、钢铁行业、电子领域。德国SOMMER AUTOMATIC公司在自动化抓取、换装等领域具有多年的设计、生产历史；在汽车制造、包装、物流、铸造、设备生产等领域具有丰富的经验。客户有包含大众、宝马、起亚、现代、菲亚特、奇瑞等诸多汽车生产制造商和配套供应商，以及其他包装、物流等行业的客户。德国Sommer-automatic主要产品包括机器抓手、机器人快换盘、旋转抓手、旋转托盘、真空吸盘等自动化相关产品，产品质量在业内属*水平。SOMMER抓手GPP5000系列

应用行业
汽车制造、食品医药、光盘生产、钢铁行业、电子领域。在自动化抓取、换装等领域具有多年的设计、生产历史；
在汽车制造、包装、物流、铸造、设备生产等领域具有丰富的经验。
客户有包含大众、宝马、起亚、现代、菲亚特、奇瑞等诸多汽车生产制造商和配套供应商，以及其他包装、物流等行业的客户。
产品主要包括机器抓手、机器人快换盘、旋转抓手、旋转托盘、真空吸盘等自动化相关产品，产品质量在业内属*水平。

主要产品包括：SOMMER-grippers（抓爪），SOMMER-air vane motor（空气马达），SOMMER-Linear cylinder（线性圆筒），SOMMER-robotics accessor（机器人辅助部件），SOMMER-shock absorbers（缓冲器），SOMMER-rotary cylinders（旋转圆筒），SOMMER-vacuum component（真空组件），SOMMER-axismodules（轴模块），SOMMER-swivelunits（转体单位），SOMMER-separators（分离器），SOMMER-toolchanger（工具），SOMMER-accessories（辅助部件），SOMMER-pivotjaw（枢轴）等。

技术参数
回转气缸GP系列
凸轮开关安装在夹爪定位传感
ZX夹持同步夹钳
光滑球引导通过滚动摩擦
精度高，由于低活动指南
免维护了10000000次
高温版本（150°C）可根据要求

SOMMER气缸工作原理
SGW25NC 
VEG14-B 
GH62150-B   
GH6280-B-09   
GH1188-2-0-03
sf100-180d4-c 
SF100-180N-C-09 
GK25N-B
GK35N-B
GS810-B
HAR80-01
GP45-B
GK20N-B
CDKPK00630
WWR125F-B
WWR125L-B
XYZ100
MFS204KHC替代MFS303KHC30    
SF100-90N-C
NJ8-E2S
NJ8-E2S-05
SF100-180N-C 
GZ25-35D
GP412SC-C
GP110 
GP224-B 
SF155M-C
WV1/8XB
GP224-BT 
GP45-BT   
GP420NC-C
GH6260-B
NJ8-E2s/04
SW50D4-C 
MGD806N
GD316NO-C
PRN150-100
SSF100-180N-C/09 AA83J
CDKPK00630
GG1110FNC-01
NJ8-E2S  
NJ8-E2S-05
GP408NC-C
WWR100F-B 
WWR100L-B   
WWR80F-B
WWR80L-B
GVM5
ZUB0018
NJR04-E2SK
SOMMER抓手GPP5000系列

SCHUNK雄克气缸德国直销
雄克公司以其四大生产基地为雄厚实力基础，并借助分布在五大洲四十多个国家的代理机构和在法国、英国、瑞士、瑞典、奥地利、比利时、荷兰、意大利、美国、ZG的子公司，向世界机械加工业及自动化生产领域提供优质的产品和服务。我公司直接德国原厂采购，保证产品质量和货期。

德国Schunk公司成立于1945年，是一家具有多年历史的中型德国企业。其产品主要应用于精密机械及加工领域。
SCHUNK雄克公司是德国的精密夹具和自动化抓取系统制造商，也是静压膨胀式夹具系统生产厂和标准及特种卡爪生产厂，其。
总部位于工业名城斯图加特市附近。依靠其独到的产品开发、的产品质量、现代化的生产技术和GX的经营管理手段，得以独占夹紧和抓取系统行业之鳌头。从公司成立至今，德国雄克先后推出了60多款里程碑式的产品进入市场，在范围内提出了新的标准。

德国SCHUNK雄克的主做产品
1.自动化夹持系统
包括自动抓取模块、转位模块、直线模块、机器人附件以及客户专用解决方案。
其中标准机械手和抓取模块产品系统丰富，被广泛应用于各种工业领域。其驱动方式分为气动驱动和电动驱动。包含数十个标准系列近二百种规格。在这些抓取模块中有二指平动机械手，二指张角式机械手以及三指定心机械手。其抓取重量从数克至数百公斤不等。
2.模块化工件夹持系统
该系统由TANDEM气动夹具、KONTEC机械式夹具和VERO-S零点快换夹持系统等产品系列组成。其中雄克开发的Vero-S零点快换系统，因其更高的夹持力、完全的密封及免维护特性、GX的短锥定位设计、整个不锈钢材料选择，特别适用于切削加工的GX、高精度夹持。同时与机床商合作，已经在国内的发动机缸体、缸盖加工中实现直接的夹持，仅通过锥形定位销及拉紧模块组合，一次装夹，五面加工，其夹具结构亦极大的简化。
3.卡盘
此类产品包括动力卡盘、手动卡盘以及ZX架等。雄克公司曼根（Mengen）分厂具有数十年设计生产车床卡盘类产品的经验。雄克高速动力卡盘具有夹持精度高、磨损小、夹紧力大而稳定、动平衡好的特性，特别适用于高速CNC车床。
ROTA THW plus 独特的模块化防护套筒系统，为车床卡盘减少设置时间。ROTA NCO 三爪动力卡盘（没有卡盘通孔）将Z大的卡爪行程与Z大的夹持力结合在一起。已经在立式车床上大受欢迎。 ROTA 2B坚硬双爪用于强有力的切削加工。ROTA-S plus居于ling先地位的手动卡盘，带有创新型卡爪快换系统。大通孔以及Z高的回转精度和重复精度，使它既可用于旋转加工也可用于固定加工，应用灵活多样。
4.刀柄
TOTAL TOOLING 雄克全方位刀具系统夹持方案：统一供应精密刀具夹持系统、通用刀具及动平衡技术。广泛覆盖了各种用户要求和加工任务。
液压刀柄
液压刀柄
TENDO 静压膨胀式刀柄
TRIBOS 应力锁紧式刀柄
SINO 减振型QL刀柄
CELSIO 热缩刀柄
5.卡爪
1200 多种标准型号卡爪可适用于各种车床，用高品质钢和铝制成。
雄克公司在开发和生产标准卡爪和特种卡爪方面有着几十年之久的经验和能力，并借此成为各种类型夹持技术领域中Z理想的合作伙伴。
6.特殊的液压膨胀夹持技术
液压膨胀式夹持技术多方面适用于工件或刀具夹持，既可用于外圆夹持也可用于内圆夹持。典型的用途是应用在车削、铣削、磨削和腐蚀领域。液压膨胀式夹持技术大多用于金属和木材工业以及模具制造和医药技术行业。

企业历史
德国雄克公司成立。
1966年在德国市场 推出标准系列卡爪。
1978年推出基于液压膨胀技术的高精度液压刀柄。
1982年开发出模块化机械手系统，在德国获得科技进步奖，并很快在工业自动化领域得到广泛应用。
1994年收购一德国卡盘生产厂，并在之后数年中进行了大规模扩建。
1997年开发出用于加工ZX的模块式工件夹紧系统。
2001年 HAUSEN分厂落成。
2002年在德国总部建成高度现代化的新型研发培训ZX。
2003年 Amtec Robotics公司加入雄克集团，扩展了雄克机器人驱动部件产品，使其自动化产品的范围更加完善。
2005年德国雄克集团在ZG投资成立雄克独资子公司。SCHUNK雄克气缸德国直销
 
产品型号：

关于液压机的噪音问题，一直是大家头疼的问题，我们一走进厂房，那机器的噪音让我们难以忍受，下面我向大家介绍几点怎么样去解决噪音问题！

降低声源噪声

1.改造生产工艺和选用低噪音液压机。

2.提高机械加工及装配精度，以减少机械振动和摩擦产生的噪声。

3.对高压、高速气流要降低压差和流速，或改变气流喷嘴形状。

在传播途中控制

1.在总体布局上合理设计。在安排厂矿平面设计时，应将主要噪声源车间或装置远离要求安静的车间、试验室、办公室等，或将高噪声设备尽量集中，以便于控制。

2.利用加设屏障阻止噪声传播，或利用天然地形如山岗、土坡、树林，草丛或不怕吵闹的高大建筑物或加设构筑物等。

3.利用声源的指向性特点来控制噪声。如将高压锅炉排汽、高炉放风、制氧机排气等排出口朝向旷野或天空，以减少对环境的影响。

对接受者的防护

1.对工人进行个人防护，如佩带耳塞、耳罩头盔等防噪声用品。

2.采取工人轮换作业，缩短工人进入高噪声环境的工作时间。

在航空工业中，液压系统的工作性能直接影响着飞机的安全和旅客的生命，而液压泵是液压系统的动力源，因此对液压泵的状态监控与轴承故障诊断尤为重要。轴承故障是液压泵常见的故障模式之一，由于轴承故障所引起的附加振动相对于液压泵的固有振动较弱，因而很难把故障信息从信号中分离开来。到目前为止，对液压泵轴承故障的故障诊断尚缺少十分有效的方法。本文提出在频域和倒频域进行特征提取，旨在解决轴承特征提取困难的问题并利用集成BP网络解决多故障诊断与识别和鲁棒性问题。

1、液压泵轴承故障的特征提取

对于机械系统而言，如有故障则一定会引起系统的附加振动。振动信号是动态信号，它包含的信息丰富，很适合进行故障诊断。但是如果附加振动信号由于固有信号或外界干扰对故障信号的干扰很大而淹没，那么如何从振动信号中提取有用信号就显得十分关键。

根据摩擦学理论，当轴承流动面的内环、外环滚道及滚柱上出现一处损伤，滚道的表面平滑受到破坏，每当滚子滚过损伤点，都会产生一次振动。假设轴承零件为刚体，不考虑接触变形的影响，滚子沿滚道为纯滚。

Hilbert变换用于信号分析中求时域信号的包络，以达到对功率谱进行平滑从而突出故障信息。定义信号：为包络。倒谱包络模型实质是对从传感器获得的信号进行倒频谱分析，然后对其倒频谱信号进行包络提取，从而双重性地突出了故障信息，为信噪比小的故障特征的提取提供了依据。

2、集成BP网络进行故障诊断的原理

神经网络的组织结构是由求解问题的领域特征决定的。由于故障诊断系统的复杂性，将神经网络应用于障诊断系统的设计中，将是大规模神经网络的组织和学习问题。为了减少工作的复杂性，减少网络的学习时间，本文将故障诊断知识集合分解为几个逻辑上独立的子集合，每个子集合再分解为若干规则子集，然后根据规则子集来组织网络。每个规则子集是一个逻辑上独立的子网络的映射，规则子集间的联系，通过子网络的权系矩阵表示。各个子网络独立地运用BP学习算法分别进行学习训练。由于分解后的子网络比原来的网络规模小得多且问题局部化了，从而使训练时间大为减少。利用集成BP网络进行液压泵轴承故障诊断的信息处理能力源于神经元的非线性机理特性和BP算法。

3、神经网络鲁棒性的研究

神经网络的鲁棒性是指神经网络对故障的容错能力。众所周知，人脑具有容错特性，大脑中个别神经元的损伤不会使它的总体性能发生严重的降级，这是因为大脑中每一概念并非只保存在一个神经元中，而是散布于许多神经元及其连接之中。大脑可以通过再次学习，使因一部分神经元的损伤而淡忘的知识重新表达在剩余的神经元中。由于神经网络是对生物神经元网络的模拟，所以神经网络的特征是具有联想记忆功能，即神经网络可以由以往的知识组合，在部分信息丢失或部分信息不确定的条件下，用剩余的特征信息做出正确的诊断。

表2给出了轴承6个特征信息中某些输入特征不正确或不确定情况下正确诊断和识别的成功率。

表1神经网络鲁棒性统计表

输入特征不确定元素诊断成功率

一个特征参数不确定

二个特征参数不确定94%

三个特征参数不确定76%



123;四个特征参数不确定70%

五个特征参数不确定20%

六个特征参数不确定8%

由表1可以看出，利用集成神经网络进行故障诊断可以在丢失了大量信息的情况下(近一半特征参数不确定)仍可以作出正确判断的成功率相当高(76%~)因而集成神经网络具有很强能力

在航空工业中，液压系统的工作性能直接影响着飞机的安全和旅客的生命，而液压泵是液压系统的动力源，因此对液压泵的状态监控与故障诊断尤为重要。轴承故障是液压泵常见的故障模式之一，由于轴承故障所引起的附加振动相对于液压泵的固有振动较弱，因而很难把故障信息从信号中分离开来。到目前为止，对液压泵轴承故障的故障诊断尚缺少十分有效的方法。本文提出在频域和倒频域进行特征提取，旨在解决轴承特征提取困难的问题并利用集成BP网络解决多故障诊断与识别和鲁棒性问题。

1、液压泵轴承故障的特征提取

对于机械系统而言，如有故障则一定会引起系统的附加振动。振动信号是动态信号，它包含的信息丰富，很适合进行故障诊断。但是如果附加振动信号由于固有信号或外界干扰对故障信号的干扰很大而淹没，那么如何从振动信号中提取有用信号就显得十分关键。

根据摩擦学理论，当轴承流动面的内环、外环滚道及滚柱上出现一处损伤，滚道的表面平滑受到破坏，每当滚子滚过损伤点，都会产生一次振动。假设轴承零件为刚体，不考虑接触变形的影响，滚子沿滚道为纯滚。

Hilbert变换用于信号分析中求时域信号的包络，以达到对功率谱进行平滑从而突出故障信息。定义信号：为包络。倒谱包络模型实质是对从传感器获得的信号进行倒频谱分析，然后对其倒频谱信号进行包络提取，从而双重性地突出了故障信息，为信噪比小的故障特征的提取提供了依据。

2、集成BP网络进行故障诊断的原理

神经网络的组织结构是由求解问题的领域特征决定的。由于故障诊断系统的复杂性，将神经网络应用于障诊断系统的设计中，将是大规模神经网络的组织和学习问题。为了减少工作的复杂性，减少网络的学习时间，本文将故障诊断知识集合分解为几个逻辑上独立的子集合，每个子集合再分解为若干规则子集，然后根据规则子集来组织网络。每个规则子集是一个逻辑上独立的子网络的映射，规则子集间的联系，通过子网络的权系矩阵表示。各个子网络独立地运用BP学习算法分别进行学习训练。由于分解后的子网络比原来的网络规模小得多且问题局部化了，从而使训练时间大为减少。利用集成BP网络进行液压泵轴承故障诊断的信息处理能力源于神经元的非线性机理特性和BP算法。

3、神经网络鲁棒性的研究

神经网络的鲁棒性是指神经网络对故障的容错能力。众所周知，人脑具有容错特性，大脑中个别神经元的损伤不会使它的总体性能发生严重的降级，这是因为大脑中每一概念并非只保存在一个神经元中，而是散布于许多神经元及其连接之中。大脑可以通过再次学习，使因一部分神经元的损伤而淡忘的知识重新表达在剩余的神经元中。

123由于神经网络是对生物神经元网络的模拟，所以神经网络的特征是具有联想记忆功能，即神经网络可以由以往的知识组合，在部分信息丢失或部分信息不确定的条件下，用剩余的特征信息做出正确的诊断。

表2给出了轴承6个特征信息中某些输入特征不正确或不确定情况下正确诊断和识别的成功率。

表1神经网络鲁棒性统计表

输入特征不确定元素诊断成功率

一个特征参数不确定

二个特征参数不确定94%

三个特征参数不确定76%

四个特征参数不确定70%

五个特征参数不确定20%

六个特征参数不确定8%

由表1可以看出，利用集成神经网络进行故障诊断可以在丢失了大量信息的情况下(近一半特征参数不确定)仍可以作出正确判断的成功率相当高(76%~)因而集成神经网络具有很强能力。