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首页 > 新闻 > 辅助设备

数字式失重秤 Digital Loss-in-Weight Feeder

无锡灵鸽机械科技股份有限公司
来源：LINGOOD 日期 ：2025-01-08 作者 ：无锡灵鸽机械科技股份有限公司
版权声明： 内容为“雅式橡塑网（AdsaleCPRJ.com）”会员上传并发布，仅代表该作者或机构观点，“雅式橡塑网”仅提供信息发布平台。申请雅式橡塑网会员请用电脑登录：adsalecprj.com/shor/hbNDP3

数字式失重式喂料机创新技术

Digital loss-in-weight feeder innovation technology


1994年灵鸽科技是成功自主研发制造失重称，拥有失重称的全套自主核心技术，自学习自诊断的核心计算技术国内领先。

In 1994, Lingood Technology successfully developed and manufactured loss-in-weight scales. It has a full set of independent core technologies for loss-in-weight scales, and its core computing technology for self-learning and self-diagnosis is leading in China.

 

设备优势：

Equipment advantages:

  • 全新自研V6.0控制程序

  • New self-developed V6.0 control program

新一代智能自诊断控制系统开机换料快速自适应；

New generation of intelligent self-diagnosis control system, fast self-adaptation when starting and changing materials;

抗意外干扰智能恢复;

Intelligent recovery against unexpected interference;

补料过程连续精准演算;

Continuous and accurate calculation of the material filling process;

多重数据保护，

软件在线升级

Multiple data protection,

Software online upgrade


  •  一体式模块化结构

  • Integrated modular structure

快速拆装，单人操作，拆装时间≤10min

Quick disassembly and assembly, single-person operation, disassembly and assembly time ≤ 10 minutes


  • 双电机直连机构

  • 简化结构，稳定出料

  • Dual motor direct connection mechanism

  • Simplified structure, stable discharge

  • 智能控制系统实现“双重闭环控制模式运行”

  • Intelligent control system realizes "double closed-loop control mode operation"

  • 全新控制界面“一键启停，一键换料”

  • New control interface "one-button start and stop, one-button material change"

  • 多重密封，无泄漏，长期使用稳定性

  • Multiple seals, no leakage, long-term stability

  • 数字式称重传感器“全程数字信号交互，无惧干扰，零失真，响应更快”

  • Digital weighing sensor "Full digital signal interaction, no fear of interference, zero distortion, faster response"


广泛应用于航空航天、食品、医药、高端改性材料等领域。

It is widely used in aerospace, food, medicine, high-end modified materials and other fields.


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数字式失重式喂料机创新技术

Digital loss-in-weight feeder innovation technology


1994年灵鸽科技是成功自主研发制造失重称，拥有失重称的全套自主核心技术，自学习自诊断的核心计算技术国内领先。

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