Виробник вібраційного волокна точного позиціонування

Волоконно-оптичний датчик температури, Інтелектуальна система моніторингу, Виробник розподіленого волоконно-оптичного волокна в Китаї

Волоконно-оптичний пристрій повинен мати можливість точно визначити точку виникнення в будь-якому вимірюванні. Якщо похибка велика,, Немає необхідності використовувати оптоволоконні датчики для вимірювання фізичних параметрів. FJINNO є виробником точного позиціонування вібраційного волоконно-оптичного.

Коли на оптичні волокна впливають зовнішні фактори, такі як температура, тиск, Вібрації, Тощо., Інтенсивність, Фаза, частота, Стан поляризації, і інші параметри світла, що пропускається в волокні, будуть відповідно змінюватися. Вимірюючи ці параметри світла, що передається, Можна отримати відповідні фізичні величини. Ця технологія називається технологією волоконно-оптичного зондування.
У порівнянні з традиційними електричними датчиками кількості, Волоконно-оптичні датчики мають переваги високої чутливості, Захист від електромагнітних перешкод, невеликі розміри,, невисока вартість,, і може використовуватися для розподіленого вимірювання на великі відстані. Тому, з кінця 1970-х рр., Технологія волоконно-оптичного зондування отримала широкий розвиток, з технологіями розподіленого волоконно-оптичного зондування на основі розсіювання Релея, Розсіювання Бріллюена, Розсіювання комбінаційного розсіювання, Тощо. Серед них, Технологія відбиття поляризованого світла в часовій області (ПОТДР) є відносно поширеною технологією розподіленого волоконно-оптичного зондування.

Волоконно-оптичний вібраційний точне позиціонування хоста

1. Підтримуйте постійну чутливість сигналів виявлення
2. Здатний до повного вилучення функцій сигналу в режимі реального часу
Завдяки використанню багатовузлового апаратного обчислювального фреймворку та використанню FPGA та DSP для збору та обробки сигналів виявлення в режимі реального часу, є можливість швидко виконати розрахунок великих обсягів багатоканальних даних, своєчасно отримувати дані про функції, і забезпечують достатні сигнальні функції для вторгнення, розпізнавання поведінки та судження.
3. Має сильну здатність розпізнавати образи
Використання технології нейронних мереж, в поєднанні з частотною обласною і часовою обласними характеристиками сигналів, значно покращує здатність інтелектуального розпізнавання вібраційних сигналів. Через функцію адаптивного навчання нейронних мереж, Навчання може бути адаптоване до середовища кожної оборонної зони, уникнення втручання факторів навколишнього середовища в судження про поведінку вторгнення, та покращення здатності системи виявляти хибні тривоги в різних середовищах.
4. Прийняття антидемонтажної конструкції обладнання оборонної зони
Застосовуючи більш професійні технології, Устаткування може ефективно виявляти зовнішні пошкодження обладнання, як у розгорнутих, так і в роззброєних станах, забезпечення того, щоб обладнання завжди працювало в нормальному режимі.
5. Дизайн, стійкий до ультрафіолетового випромінювання
Захистіть від ультрафіолету для зовнішнього обладнання, щоб ефективно запобігти старінню та пошкодженню, спричиненому такими факторами, як ультрафіолетове випромінювання, забезпечення можливості роботи обладнання в зовнішньому середовищі протягом тривалого часу.