Ydych Chi'n Gwybod Technoleg Newydd NTN丨Technoleg Canfod Manylder Uchel Ar gyfer Bywyd Gwasanaeth Rholio Gan Drig

Mae NTN Co, Ltd (y cyfeirir ati yma wedi hyn fel NTN) wedi datblygu technoleg newydd a all ganfod bywyd gwasanaeth Bearings gyda chywirdeb uchel trwy gyfuno AI lluosog. Gall y dechnoleg hon ragfynegi bywyd gwasanaeth Bearings yn fwy cywir, o asglodi i fethiant llwyr. Bydd ymchwil a datblygu'r dechnoleg hon yn helpu i wella effeithlonrwydd cynlluniau cynnal a chadw ar gyfer peiriannau ac offer, a thrwy hynny arbed costau a gwella effeithlonrwydd cynhyrchu.

Yn ystod defnydd hirdymor, gall y Bearings o fewn y peiriant brofi pilio bach. Os bydd y plicio hwn yn digwydd mewn ardal sy'n anghyfleus i'w atgyweirio, gall y peiriant barhau i weithredu heb effeithio ar weithrediad arferol. Er y gellir gwybod cyflwr y dwyn trwy ganfod data dirgryniad, mae'n anodd rhagweld yn gywir pa mor hir y gellir defnyddio'r dwyn ar ôl asglodi. Fel arfer, byddwch naill ai'n dewis ailosod y dwyn cyn gynted â phosibl neu aros nes bod y dwyn wedi'i ddifrodi'n llwyr cyn ei ddisodli. Yn ogystal, gall rhai mecanyddion medrus ddweud pryd i ddisodli Bearings yn seiliedig ar flynyddoedd o brofiad. Fodd bynnag, gyda datblygiad arbed llafur ac awtomeiddio, er mwyn lleihau amser segur peiriannau ac offer a lleihau costau cynnal a chadw, mae galw cynyddol am dechnoleg canfod bywyd manwl uchel i ganfod cyfnod ailosod Bearings yn fwy cywir.

Mae'r dechnoleg canfod bywyd gwasanaeth a ddatblygwyd yn ddiweddar gan NTN yn cyfuno dysgu dwfn a dysgu Bayesaidd i ragfynegi bywyd gwasanaeth berynnau o asglodi i dorri gyda chywirdeb uchel. Ymhlith y nifer o fodelau AI, dewisodd NTN rwydwaith niwral convolutional sy'n arbenigo mewn prosesu delweddau. Trwy drosi data dirgryniad y dwyn yn ddata delwedd, gall ganfod statws difrod a bywyd y dwyn. Yn ogystal, gan ystyried gwahaniaethau unigol mewn difrod dwyn a gwallau mewn data canfod, mae NTN hefyd yn defnyddio atchweliad llinellol Bayesaidd i sefydlu model rhagfynegi mwy dibynadwy. Gyda'i gilydd, mae technoleg newydd NTN yn gwella cywirdeb canfod 30% o'i gymharu â dulliau traddodiadol (o'i gymharu â dulliau canfod traddodiadol NTN).

Sefydlodd NTN a Chorfforaeth Prifysgol Genedlaethol Japan, Ysgol Beirianneg Graddedigion Prifysgol Osaka, y "Sefydliad Ymchwil Cydweithrediad Cenhedlaeth Nesaf NTN" ar y cyd yn 2017. O fewn fframwaith y sefydliad hwn, mae NTN wedi cynnal cydweithrediad manwl gyda thîm ymchwil Cyswllt Yr Athro Kenichi Fukui (Sefydliad Gwyddoniaeth Ddiwydiannol) o Brifysgol Osaka ar gyfer ymchwil a datblygu ar y cyd. Gwireddwyd y dechnoleg arloesol hon yn llwyddiannus trwy gyfuno profiad helaeth NTN mewn technoleg dwyn â chyflawniadau Prifysgol Osaka mewn ymchwil AI uwch.

 

Mae NTN wedi ymrwymo i gymhwyso'r dechnoleg hon i wasanaethau cynnal a chadw gwirioneddol. Trwy gynnal a chadw peiriannau ac offer yn amserol, gellir cadw'r Bearings yn y cyflwr gorau, a thrwy hynny wella effeithlonrwydd cynhyrchu a lleihau allyriadau amgylcheddol.

Yn y dyfodol, bydd NTN yn parhau i gynnal arbrofion i wirio dichonoldeb y dechnoleg hon i wireddu ei defnydd ymarferol a darparu gwasanaethau ôl-werthu o ansawdd uchel.


Rydym ni (SUN RISES GROUP LIMITED) yn gyflenwr mawr iawn o ddwyn NTN yn HongKong, China. Rhan O'r Rhestr Stoc Ar Gyfer Eich Mwy o Ddewis.