KMbalancer II+ कंपन विश्लेषक और गतिशील बैलेंसर

पूर्वानुमानित रखरखाव (पीडीएम) और स्थिति आधारित रखरखाव (सीबीएम) आधुनिक औद्योगिक रखरखाव रणनीतियों में रुझान हैं, और वे उपकरण रखरखाव को "पैसे खर्च करने" से "पैसे कमाने" में बदलने का एकमात्र तरीका हैं। पूर्वानुमानित रखरखाव और स्थिति की निगरानी यह निर्धारित करती है कि व्यक्ति के आधार पर मशीन की मरम्मत की जानी चाहिए या नहींमशीन का. उदाहरण के लिए, कंपन पहचान तकनीक का उपयोग मशीनों के असामान्य कारणों, क्षति की सीमा और जीवन की भविष्यवाणी का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है, इसलिए हम जानते हैं कि मरम्मत कब करनी है? कहाँ मरम्मत करें? मशीन की अस्थायी असामान्य स्थितियों के बारे में लगातार चिंता करने की कोई आवश्यकता नहीं है। इससे रखरखाव की लागत भी कम हो सकती है, संयंत्र की क्षमता बढ़ सकती है और इस प्रकार उद्यम की प्रतिस्पर्धात्मकता बढ़ सकती है।

KMbalancer®II+ कंपन माप और विश्लेषण के संपूर्ण कार्यों पर जोर देने के अलावा, "सरल" और "व्यावहारिक" की दो विशेषताओं पर भी जोर देता है। अधिकांश उच्च-क्रम कंपन विश्लेषकों में एक आकर्षक समस्या होती है, फ़ंक्शन के कई माप और विश्लेषण स्थापित करने के लिए बहुत बोझिल होते हैं, जो फ़ैक्टरी रखरखाव निरीक्षण और समस्या सुधार के लिए उपयुक्त नहीं है। KMbalancer®II+ विभिन्न कंपन समस्याओं का विश्लेषण कर सकता है, जैसे: असंतुलन, गलत संरेखण, शाफ्ट का झुकना, उपकरण के अंदर और बाहर ढीलापन, द्रव अशांति, खराब स्नेहन, मोटर की असामान्य स्थिति, बीयरिंग और गियर, आदि।

इसका उपयोग कई उद्योगों में किया जा सकता है, जैसे पेट्रोकेमिकल उद्योग, मशीन निर्माण उद्योग, कॉलेज और वैज्ञानिक अनुसंधान इकाइयाँ, बिजली उद्योग, लोहा और इस्पात उद्योग। इसमें शक्तिशाली कार्य हैं, जैसे

●कुल कंपन प्रवृत्ति की निगरानी

●एफएफटी विश्लेषण

●समय डोमेन तरंग विश्लेषण

●सिंगल, डबल-प्लेन डायनेमिक बैलेंस

●गति मापन

●वेक्टर अपघटन और संश्लेषण

●कच्चा डेटा विश्लेषण

●आईएसओ अनुमेय असंतुलन क्वेरी