従来のコンピュータによる線形結合による自動充填スケールによる定量比較

2020/07/18
現代産業の急速な発展に伴い、包装業界の包装、包装速度、精度もより高い要求が求められています。従来の定量自動包装スケールではこれらの要件を満たすことが困難であり、この場合はコンピューターの線形結合によるものです。従来の定量自動包装スケールとの違いは次のとおりです。 1、異なる定量包装スケールの自動計量原理は、目標重量に到達する前に、目標重量に少し変化する場合、既知のオブジェクトを追加する必要がある、目標重量データに到達する前に計量し、連続的に供給することです。 、つまり、誤差が大きい場合に大きいまたは重いと呼ばれるなど、測定前の粗い測定は、計量精度に影響を与えます。 前記飼料排出構造計量ユニットは複数の独立したコンピュータ線形結合で構成されており、一般的なコンピュータ線形結合は8~32個の計量ユニットで構成される。 コンピューターは、順列と組み合わせの理論を使用して計量ユニットに自動的に最適な荷重量の組み合わせを決定し、梱包に最適な定量値の組み合わせを決定します。 コンピュータなどの 10 個の計量ユニット、計量用の各計量ユニット、各計量ホッパーの線形結合に従って、重量データがコンピュータに取り込まれ、コンピュータの最適化の組み合わせ、組み合わせ数学に従って、10 個の計量ユニットが達成できます1023種類の組み合わせ、コンピュータは1023種類の組み合わせの中から目的の重量値の組み合わせに最も近いものを選択します。 この商品は精密な計量によると、単一の重量が大きく、定量的な値の作業を達成することが困難です。 線形結合によるコンピュータは、最終結果として目標重量の組み合わせに最も近くなります。 2、従来の定量包装スケールとの自動計量速度の違いは、一般に大まかな計量を経て、計量プロセスを測定します。特に細かい計量プロセスは少しずつ追加する必要があり、計量速度が長くなります。 たとえば、1kgの定量自動包装秤の計量速度は、一般的に20〜30袋/分であり、線形結合とコンピューターの最適化計算では、14台の秤量器を算術平均すると、定量よりも100〜120袋/分に達することができます。 4〜6倍の速さで計量できる自動包装スケールで、さまざまな種類の包装に簡単に合わせることができます。梱包機。 包装の効率が大幅に向上し、現代の生産管理要件により適しています。 3、同じ条件下での計量精度、定量計量範囲の線形結合によるコンピュータ間の自動包装スケールの違いは大きく、一般的に定量自動包装スケールは同じ計量範囲の精度の下で4回以内に制御されます、そして小型コンピュータの線形結合では、前記計量計量範囲は最大十数倍になる可能性があります。 多数の実験結果からも、重量スケールの違いが存在することがわかります。 10 g ~ 1 kg の計量範囲など、X に従ったコンピュータ線形結合 ( 1) 特に小規模な計量セグメントでは、このレベルの精度が要求されることはまれです。 精度レベルは変わらず、自動定量包装計量機の計量範囲が狭く、計量の形成期間が複数の製品シリーズに依存し、生産はメーカーの要求を1つだけ実現できます。 一般のメーカーはこの種の現象をほとんど受け入れず、実用化に限界が生じ、特定の生産地域でパッケージ仕様が異なります( 10 - 1000克) 精度要件の使用。 コンピュータの線形結合の利点は一目瞭然ですが、コンピュータの線形結合が言われる前は、主に輸入製品の高価格が線形結合を妨げ、中国や世界で広く使用されていると言われています。 中山洗練包装機ライ株式会社、LTDは、近年、その安定した製品とリーズナブルな価格で、発売は世界中で人気があり、現在は中国最大の専門製造拠点の直線結合となっています。 Jingwei の線形結合は作業に非常に細心の注意を払っており、自動回復、自動停止の下でパラメータを選択し、ホッパーはシステムの機能に重点を置くなど、クライアントを処理しないように選択します。 多言語変換可能な大型カラーLCDディスプレイ画面、スーパーコンピュータ接続、さまざまな素材に応じて回転メイン振動マシンなどの技術が比較的成熟しており、機能をリードするように構成されています。 高精度デジタル計量センサーを採用し、最大130袋/分の速度、平均精度はプラスマイナス0以下です。 5gと非常にコストパフォーマンスが高いです。 京偉線形結合は、実装の技術的側面によると、もともと線形結合「高貴な製品」とみなされるコンピューターは、もはや大企業の専売特許ではなく、家庭の食品企業の高速性、高効率の追求であると考えています。および海外では、人工定量計量包装生産ラインの前に材料費を廃止し、定量計量および梱包システムによるハイテク、より高度な自動度の線形結合を採用しています。
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