द330101-00-14-10-02-00 बेंटली नेवादा निकटता जांचएक उच्च परिशुद्धता सेंसर है
घूर्णन मशीनों के विस्थापन, कंपन और स्थिति, निरंतर, वास्तविक समय में प्रदर्शन ट्रैकिंग सुनिश्चित करना।
यह बेंटली नेवादा की मशहूर मशीनरी निगरानी प्रणाली का हिस्सा है, जो भविष्यवाणी के लिए आवश्यक डेटा प्रदान करता है।
रखरखाव और स्थिति की निगरानी, जिससे मशीनरी घटकों में विफलता के प्रारंभिक संकेतों का पता लगाने में मदद मिलती है।
यह निकटता जांच औद्योगिक वातावरण के लिए इंजीनियर किया गया है, उच्च तापमान का सामना करने में सक्षम,
कंपन, और बिजली उत्पादन, तेल और गैस, भारी विनिर्माण जैसे उद्योगों में विशिष्ट अन्य कठोर परिस्थितियां,
यह व्यापक रूप से मोटर्स, पंप और टरबाइन जैसे महत्वपूर्ण परिसंपत्तियों की निगरानी के लिए उपयोग किया जाता है।
उच्च सटीकताःमहत्वपूर्ण मशीनरी के लिए कंपन और विस्थापन के सटीक माप प्रदान करता है।
स्थायित्वःअत्यधिक तापमान और कंपन सहित कठोर औद्योगिक परिस्थितियों का सामना करने के लिए निर्मित।
वास्तविक समय की निगरानी:यह संभावित मशीन विफलताओं का शीघ्र पता लगाने में मदद करता है, रखरखाव अनुसूची में सुधार करता है और डाउनटाइम से बचता है।
निर्बाध एकीकरण:पूर्ण मशीनरी स्वास्थ्य मूल्यांकन के लिए बेंटली नेवादा के निगरानी प्रणालियों के साथ संगत।
330101-00-14-10-02-00 विवरण
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न | |
प्रश्न 1: 330101-00-14-10-02-00 बेंटली नेवादा निकटता जांच का उद्देश्य क्या है?द330101-00-14-10-02-00 बेंटली नेवादा निकटता जांचयह घूर्णन मशीनों के विस्थापन और कंपन को मापने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह स्थिति की निगरानी और पूर्वानुमान रखरखाव में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है,उपकरण की विफलता को रोकने के लिए संभावित यांत्रिक समस्याओं का जल्दी पता लगाने में मदद करना.
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प्रश्न 2:कौन से उद्योग बेंटली नेवादा निकटता जांच का उपयोग करते हैं?
इस निकटता जांच आमतौर पर बिजली उत्पादन, तेल और गैस, भारी विनिर्माण जैसे उद्योगों में उपयोग किया जाता है, और किसी भी क्षेत्र में जो टरबाइन जैसे महत्वपूर्ण मशीनरी की निरंतर निगरानी की आवश्यकता होती है,मोटर, और पंप।
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प्रश्न 3: कैसे बेंटली नेवादा निकटता जांच काम करता है?
यह जांच मशीन की गति और कंपन के बारे में वास्तविक समय में डेटा प्रदान करके जांच के सिर और निगरानी की जाने वाली सतह के बीच विस्थापन का पता लगाकर काम करती है।इस डेटा का उपयोग संभावित यांत्रिक समस्याओं की भविष्यवाणी करने और रखरखाव कार्यक्रमों को अनुकूलित करने के लिए किया जाता है.
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