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西門子風閥執行器GDB131.2E
西門子風閥執行器型號的碼概念
G=風閥執行器扭矩: X:1.5Nm S、Q:2Nm D:5NmM:7Nm L:10Nm E:15Nm C:18Nm B:25Nm I :35Nm
A、D:帶彈簧復位 B:不帶彈簧復位 工作電壓: 1= 24V AC 3= 230V AC 3:: 2、4:2位開關
3:3位浮點4、6:0-10V DC 附件: 1=常規產品 2=帶反饋電位計1KΩ 3=起點/范圍可調
4=起點/范圍可調,帶2個輔助開關 5=帶2個輔助開關,1個反饋電位計1KΩ 6=帶2個輔助開關
名稱 | 角行程調節閥及執行器 |
型號 | 螺紋/法蘭球閥及執行器GQD161/GLB331/GLB131/GBB161 |
特點 | GQD161.9E/GQD131.9E/GDB131.9E/GDB161.9E/GDB331.9E/GMA131.9E/GMA161.9E/ GLB131.9E/GLB161.9E/GLB331.9E/GBB131.1E/GBB161.1E/GBB331.1E/GIB131.1E/GIB161.1E/GIB331.1E 所有口徑均為等百分比精確流量調節特性,從而保證在空調機組應用中的調節性能 |
名稱 | 西門子蝶閥執行器 |
型號 | 西門子蝶閥執行器SQL |
特點 | SQL33 SQL321B25 SQL321B50 SQL321B150 SQL321B270 SQL321B570 SQL321B1400 SQL321B2650 工作電壓為AC 230 V或AC 24 V的電動角行程執行器,3位控制信號或0~10V模擬量控制信號。 SQL36 SQL361B50 SQL361B150 SQL361B270 SQL361B570 SQL361B1400 SQL361B2650 SQL83 SQL35 SQL85 |
名稱 | 西門子風閥執行器 |
型號 | 西門子風閥執行器GSD,1.5nm |
特點 | 可靠、有力的執行器適合于回風、新風以及中央空調機組應用。 GXD131.1A GXD331.1A AC 230V GSD141.1A GSD126.1A GSD141.6K GSD321.1A GSD341.1AGSD326.1A |
名稱 | 西門子風閥執行器 |
型號 | 西門子風閥執行器GDB,5nm |
特點 | GDB131.1E |
名稱 | 西門子風閥執行器 |
型號 | 西門子風閥執行器GLB,10nm |
特點 | GLB131.1E 10Nm,1.5㎡,3-位,AC24V,150s |
名稱 | 西門子風閥執行器 |
型號 | 西門子風閥執行器GEB,15nm |
特點 | GEB131.1E 15Nm,3㎡,3-位,AC24V,150s |
西門子風閥執行器GDB131.2E
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如果想詳細了解相關產品,可以我公司的技術工程師。王工 ;;
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狀態估計法是重構系統狀態,將估計值與測量值進行比較,構成殘差序列,再構造適當的模型,并采用統計檢驗法,分析殘差進行故障檢測,并做進一步的分離、估計與決策進行診斷。通常用Lnenberger觀測器、Kalman濾波器和自適應觀測器進行狀態估計。參數估計法是通過對系統模型參數的辨識來達到故障診斷的目的,即由參數的顯著變化來描述故障。把理論建模與參數辨識結合起來,根據參數變化的統計特性來檢測故障信息,根據參數估計值與正常值之間的偏差情況來判斷故障的情況。在實際應用中經常將參數估計法與其它解析模型的方法結合起來使用,以便獲得更好的故障檢測和分離性能。文獻將參數估計法與自適應觀測器法結合,針對確定性線性系統,用帶未知增益形式的參數表示執行器故障,提出了一種用于執行器故障檢測和故障估計的檢測觀測器和自適應診斷觀測器的設計方法,利用該參數的估計直接獲得故障診斷。
由于執行器帶有非線性,雖然在基于模型的執行器故障診斷研究中,基于線性模型的故障診斷較為成熟,但主要研究的方向是非線性系統。而非線性系統故障診斷目前處理的方法主要可以分為兩類:一類方法是將非線性系統在一個或幾個工作點附近線性化,用一個線性模型集表示系統,建模誤差當作未知輸入,應用未知輸入解耦方法設計殘差,使之不受建模誤差的影響。另一類方法是基于非線性模型的方法,如基于非線性觀測器的方法和基于非線性參數估計的方法。目前對于非線性系統的執行器故障診斷,研究較多的是基于自適應觀測器的方法。文獻用一個帶有一組參數的非線性函數來描述非線性執行器的輸入和輸出,提出了基于參數估計的非線性自適應觀測器方法。它通過比較固定的檢測觀測器的輸出量和執行器輸出量之間的差值是否超過閾值,判斷故障存在。然后根據系統狀態利用增益矩陣和時變故障參數的估計等構造非線性自適應觀測器,通過選擇合適的增益矩陣,并利用參考模型自適應控制,在某些假設下,可以獲得對一個對閉集收斂的估計,得到估計故障參數的自適應算法,估計出故障隨時間變化的形狀。