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भार कोशिकाओं को क्यों जांचना चाहिए?

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भार कोशिकाओं को क्यों जांचना चाहिए?

  • 2017-06-20 09:04:30
भार कोशिकाओं को क्यों जांचना चाहिए?

भरा कोशएक ऐसा उपकरण है जिसका उपयोग विभिन्न अनुप्रयोगों में वजन या बल को मापने के लिए किया जाता है। लोड सेल ही एक ट्रांसड्यूसर है जो किसी शक्ति को विद्युत सिग्नल में परिवर्तित करने के लिए उपयोग किया जाता है। यह सिग्नल आम तौर पर केवल कुछ मिलविल्ल्ट होता है और इसके उपयोग से पहले प्रवर्धन की आवश्यकता होती है। अधिकांश भार कोशिकाओं तनाव गेज प्रौद्योगिकी का उपयोग करते हैं यह तकनीक बहुत अच्छी तरह से स्थापित है और 40 से अधिक वर्षों के लिए सिद्ध हो गई है।


लोड कोशिकाओंवज़न सिस्टम के हिस्से के रूप में अक्सर उपयोग किया जाता है क्योंकि वे गैर-घुसपैठ,अत्यधिक सटीक लोड मापन डेटा प्रदान करते हैं, ठीक से स्थापित और कैलिब्रेटेड लोड कोशिकाओं के साथ नियमित रूप से लगभग 0.03 से 1% (लोड सेल प्रकार के आधार पर) की स्वीकार्यता प्राप्त करते हैं। ये सिस्टम एयरोस्पेस, अपतटीय, समुद्री, भारी भारोत्तोलन और मोटर वाहन सहित कई औद्योगिक क्षेत्रों के लिए मौलिक महत्व के हैं। उत्पाद दायित्व और सुरक्षा के मुद्दों की मांग है कि बल माप सटीक रूप से सटीक हैं, जो आमतौर पर राष्ट्रीय मानकों के लिए अंशांकन के द्वारा प्राप्त किया जाता है। एक राष्ट्रीय मानक के लिए यह अनुरेखण भी अक्सर iso9000 के अनुपालन के लिए एक आवश्यकता होती है, जिसके परिणामस्वरूप कंपनी की प्रक्रियाएं जो अंशांकन कार्यक्रमों को निर्दिष्ट करती हैं और गुणवत्ता प्रबंधन प्रणाली के भाग के रूप में उचित रिकॉर्ड बनाए रखते हैं।

Stainless Steel Load Cell

चूंकि सभी भार कोशिकाओं का उपयोग, दुर्व्यवहार, बहाव या बुढ़ापे, नियमित अंतराल पर अंशांकन के कारण गिरावट के अधीन हैं, यह निर्धारित करने के लिए कि लोड सेल वर्तमान में कैसा प्रदर्शन कर रहा है, चाहे कंपनी की जगह गुणवत्ता प्रबंधन प्रणाली है या नहीं। भार कोशिका विद्युत प्रभाव, मैकेनिकल इफेक्ट्स, इंस्ट्रूमेंटेशन गलतियां और ढीली केबल्स इत्यादि के कारण कम विश्वसनीय हो सकती हैं। भार कोशिकाओं का निरीक्षण या साफ करने में विफलता एक और महत्वपूर्ण कारक है जो परिचालन संबंधी मुद्दों को जन्म दे सकती है, क्योंकि कणिकाय पदार्थ भार कोशिकाओं के ऊपर भी बना सकते हैं स्वच्छ वातावरण में जब तक कैलिब्रेशन नियमित रूप से नहीं किया जाता है, लोड माप रीडिंग कम और कम सटीक हो सकता है, उपयोगकर्ता संभावित रूप से अनजान है कि वे दोषपूर्ण डेटा का उपयोग कर रहे हैं।


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