TCU-无锡冠亚反应釜配套设备SR-200NH
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TCU-无锡冠亚反应釜配套设备SR-200NH

SR-200NTCU-无锡冠亚反应釜配套设备SR-200NH

参考价: 面议

具体成交价以合同协议为准
2024-01-03 10:09:11
506
属性:
产地类别:国产;价格区间:5万-10万;应用领域:医疗卫生,化工,生物产业,石油,航天;
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产品属性
产地类别
国产
价格区间
5万-10万
应用领域
医疗卫生,化工,生物产业,石油,航天
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无锡冠亚恒温制冷技术有限公司

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产品简介

TCU-无锡冠亚反应釜配套设备SR-200NH,用户可以在一个较宽的温度范围得到一个密闭的、可重复的温度控制,可实现-120度~300度控温,避免了传统设备设施的更换及夹套维护的需求;较小的流体体积也保证了控制回路快速的反应并且热反应延迟很小。

详细介绍

<strong><strong><strong>TCU-无锡冠亚高低温制冷机ZLF-125N</strong></strong></strong>

 

型号SR-35N
SR-35NS
SR-35NH
SR-35NSH
SR-50N
SR-50NS
SR-50NH
SR-50NSH
SR-80N
SR-80NS
SR-80NH
SR-80NSH
SR-125N
SR-125NS
SR-125NH
SR-125NSH
SR-200N
SR-200NS
SR-200NH
SR-200NSH
设备介质温度范围-120~250度 (根据需方提供冷源热源决定较大温度值)
-40~135度(采用乙二醇水配方溶液可运行较宽温度范围)
SR-N一组冷却换热器,一组加热换热器,通过比例调节阀控制冷热量进入到换热器,再通过统一介质输入到反应釜夹套进行换热控温,系统内置有膨胀罐
SR-NS具备SR- N功能之外,增加一组换热器用于高温降温功能
SR-NH具备SR- N功能之外,增加电辅助加热功能
SR-NSH具备SR- N功能之外,增加一组换热器用于高温降温功能和电辅助加热功能
膨胀罐容积100L200L280L390L500L
换热器面积3.5㎡5㎡8㎡12.5㎡20㎡
电加热功能 H25kW35kW50kW65kW80kW
 后缀有H型号带电加热功能
控制模式前馈PID,模糊自建树算法,LNEYA PLC控制器
通信MODBUS RTU协议 RS485 接口,可选配 以太网接口/R232接口
温度控制选择反应物料温度控制
温度反馈设备导热介质出口温度、温度、反应器物料温度(外接温度传感器)三点温度 
温度反馈:默认PT100
物料温度反馈物料温度反馈:PT100或4~20mA或通信给定
温度反馈:默认PT100
物料温度精度±1℃±1℃±1℃±2℃±2℃
循环泵200L/min 2.5BAR250L/min 2.5BAR400L/min 2.5BAR500L/min 2.5BAR750L/min 2.5BAR
输入、显示7寸彩色触摸屏显示与触摸键输入,温度曲线显示
安全保护具有自我诊断功能,过载继电器、热保护装置、低液位保护、传感器故障保护等多种安全保障功能
执行阀件电动比例调节阀 控制信号 4~20mA
管路材质SUS304
接口尺寸DN40DN40DN-50DN-65DN-80
外型尺寸 cm100*120*175125*125*200150*150*205205*145*205205*145*205
电源AC380V 50HZ1.6kW2.1kW2.5kW5.7kW7.7kW
后缀H电源AC380V 50HZ26.6kW37.1kW52.5kW70.7kW87.7kW
外壳材质SUS 304SUS 304SUS 304SUS 304SUS304

无锡冠亚高低温一体机ZLF-35N无锡冠亚高低温一体机ZLF-35N无锡冠亚高低温一体机ZLF-35N无锡冠亚高低温一体机ZLF-35N无锡冠亚高低温一体机ZLF-35N

TCU-无锡冠亚反应釜配套设备SR-200NH

TCU-无锡冠亚反应釜配套设备SR-200NH

  反应釜配套设备模糊控制的特点

  无锡冠亚反应釜配套设备模糊控制是一种以计算机控制理论为基础,运用模糊语言、模糊数学和模糊规则的推理方法,形成闭环反馈控制系统,广泛用于那些无法建立准确数学模型的被控对象,是解决不确定系统的一种有效方法。目前,模糊控制理论技术被广泛应用在冶金工、化工、机械等多个领域。模糊控制与传统的控制方法相比的*之处在于:

  (1) 模糊控制的特点就是不依赖于被控对象是否有准确的数学模型,所以控制起来比较简单、容易。它是靠模糊控制规则来实现对被控对象的控制工作,这些模糊控制规则是基于现场操作人员的实际操作控制经验以及现场专家知识的基础上总结、提炼的,并且用模糊语言将其表述出来,从而控制对象。

  (2) 由工业过程的定性认识出发,比较容易建立语言控制规则,因而模糊控制对那些数学模型难以获取,动态特性不易掌握或变化非常显著的对象非常适用。

  (3) 基于模型的控制算法及系统设计方法,由于出发点和性能指标的不同,容易导致较大差异;但一个系统语言控制规则却具有相对的独立性,利用这些控制规律间的模糊连接,容易找到折中的选择,使控制效果优于常规控制器。

  (4) 模糊控制是基于启发性的知识及语言决策规则设计的,这有利于模拟人工控制的过程和方法,增强控制系统的适应能力,使之具有一定的智能水平。

(5) 模糊控制系统的鲁棒性强,干扰和参数变化对控制效果的影响被大大减弱,尤其适合于非线性、时变及纯滞后系统的控制。

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