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徐州依科0.2級皮帶秤

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傳統ICS17電子皮帶秤精度低、穩定性差的原因分析

時間:2019-3-7 11:36:30 來源:依科電氣

  ICS17電子皮帶秤優缺點剖析
  本內容為依科電氣技術中心研發并原創,擁有完全知識產權,僅在www.894477.com網站、依科注冊的招投標平臺及依科皮帶秤微信公眾號平臺上發布,請勿轉載/套用,盜版必究。
  ICS17系列皮帶秤,動態累誤差小于±0.5%,廣泛應用于工業稱重,生產統計、廠際結算也有不少用于貿易結算環節,該種形式結構的秤,是美國RAMSEY在上個世紀70年代推向市場的產品,在動態稱重領域具有標志性的意義,也是當時世界上***的動態稱重設備。我們的國標秤,既是以此美國RAMSEY10-17皮帶秤廠標為藍本制造的。也是目前世界上存量及在用的***多的皮帶秤,但就其目前的使用狀況而言使用效果并不好,穩定性差,精度難以保證是及根本詬病,用戶需要頻繁校驗,仍不能保證很好的使用效果。特別是一些需要穩定計量精度的用戶,更是用的精疲力盡,無計可施。

  總結下來具有以下缺點:
  缺點1、長期使用準確度1-5%,且很不穩定;
  缺點2、使用好壞依賴于使用和維護人員努力;
  缺點3、只能用于一般工藝計量,數據供參考;
  缺點4、結構簡單,造價便宜,惡性競爭;
  缺點5、秤體笨重,不利于安裝和調試;
  缺點6、耳軸的核心是橡膠抗沖擊,容易老化失活,喪失作用;
  缺點7、4托輥雙杠桿式重型秤體結構,作用在兩只S型稱重傳感器拉點上面,造成沉降,秤體極易形變產生內應力;
  缺點8、主副秤架使用一段時間一旦產生稍微滑移或形變,即使整個秤體產生扭力,完全喪失穩定性。
  從其系統組成分析產生如上問題的具體原因:
  ICS17系列皮帶秤主要由三部分組成:17型杠桿式稱重橋架、測速傳感器和積算器。稱重橋架中的S型稱重傳感器檢測皮帶上物料重量,送入積算器;測速傳感器檢測皮帶速度,將速度信息送入積算器。積算器把接收到的速度信號及重量信號進行處理,得到物料的累計量及瞬時流量。
  ICS17型稱重橋架在杠桿上裝有四組或二組托輥,采用二只稱重傳感器中間支承,外側支承采用無磨擦耳軸支點,這種裝置用來防震、防潮、防腐,但在惡劣的環境中容易發生耳軸不密封橡膠老化,秤體橫面過大造成積料,秤體抗偏載能力差(皮帶跑偏對其精度和穩定性有致命影響)。
  ICS17稱重橋架的主梁采用矩型鋼管,這使整個稱重橋架具有足夠高的鋼性,主副秤架相連,整個秤體接近超過4.2m的總長,這也造成較大的自重,外表積灰面積比較大。由于自身較重,需要保證輸送的物料每米載荷越重越好,比較輕的物料或者料流不均勻的使用現場,精度和穩定性將會更差。
  ICS17兩只稱重傳感器并聯接入積算器,只有一路信號,無法自檢與判斷超差。任何皮帶跑偏,張力變化、物料不均,每米物料過輕、托輥軸跳或徑向竄動都會對其產生極大影響,讓ICS17秤失去穩定性,這也就是為什么許多客戶說,“現場這個秤的精度無從談起的原因”。很多用戶很無奈的說:“我不需要精度多高,我只需要皮帶秤穩定就好”。這句話恰恰倒出了這臺秤的根本特點,穩定性差。當然這句話把因果倒置了。一臺穩定性差的皮帶秤,精度是無從談起的。而一臺擁有不錯的穩定性的皮帶秤,其精度便不會差,高精度永遠是建立在高穩定性的基礎上的。
  下圖是ICS17秤痛苦的校驗方式:重達上百公斤每米的鏈碼在皮帶上一節節連起來,再前后固定進行校驗,而用戶永遠不知道這臺ICS17秤從哪一秒就開始變得不準確了。

  其他特點:
  ◆ 無運動或磨損部件,但關鍵耳軸是容易老化失活的部件,維護量極大;
  ◆ 抗側向力、水平分力能力弱,皮帶跑偏、水平分力影響極大;
  ◆ 根本做不到整體變形小于0.1mm,進行導致整體形變,應力干擾;
  ◆ 高強度矩形管,保持校準的穩定,但容易使物料堆積及零點漂移;
  ◆ 極其不適用于輕負載、輕質物料及斷續料流的現場。
  解決辦法:
  使用依科電氣全智能高精度皮帶秤,高精度、自校驗、免維護!
  長期使用精度±0.2%!
  依科公司生產的高精度全智能矩陣電子皮帶秤采用目前比較先進的人工智能稱重技術,配套特定超高靈敏度傳感器及人工智能稱重控制器(采用多組AD矩陣排列,稱重精度高達±0.2%,校驗一次穩定性周期達6個月以上,可實現無憂運行)!
  配置***的智能校驗系統,對每一路傳感器單獨AD檢測,故障報警,超差剔除等功能,使皮帶秤保持長期高精度、高穩定性運行。
  自動掛碼校驗裝置安置在電子皮帶秤的主秤體上,專有結構滿足模擬輸送物料的重力狀態,自動完成皮帶秤全狀態校驗,采用SEQ-AI智能算法,矩陣控制跟蹤復核技術,在運行使用狀態下自動完成監控及校驗修正。
  依科全智能矩陣秤在實現高穩定性高精度同時,真正解決了皮帶秤兩個根本問題:1是知道什么時候秤波動;2是實時在線自動修正精度。

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