Hersteller von Präzisionspositionierungs-Vibrationsfasern

Glasfasern müssen in der Lage sein, den Ort des Auftretens bei jeder Messung genau zu lokalisieren. Wenn der Fehler groß ist, Es besteht keine Notwendigkeit, faseroptische Sensoren zur Messung physikalischer Parameter zu verwenden. FJINNO ist ein Hersteller von Vibrationsfaseroptiken zur Präzisionspositionierung.

Wann Optische Fasern werden durch äußere Faktoren wie die Temperatur beeinflusst, Druck, Vibration, usw., die Intensität, Phase, Frequenz, Polarisationszustand, und andere Parameter des übertragenen Lichts in der Faser ändern sich entsprechend. Durch Messung dieser Parameter des durchgelassenen Lichts, entsprechende physikalische Größen können erhalten werden. Diese Technologie wird als faseroptische Sensortechnologie bezeichnet.
Im Vergleich zu herkömmlichen elektrischen Mengensensoren, Faseroptische Sensoren haben den Vorteil einer hohen Empfindlichkeit, Anti-elektromagnetische Interferenz, kleine Größe, niedrige Kosten, und kann für verteilte Fernmessungen verwendet werden. daher, seit Ende der 1970er Jahre, Die faseroptische Sensortechnologie ist weit verbreitet, mit verteilte Glasfaser Sensortechnologien basierend auf Rayleigh-Streuung, Brillouin-Streuung, Raman-Streuung, usw. Darunter, Zeitbereichsreflexionstechnologie für polarisiertes Licht (POTDR) ist eine relativ verbreitete verteilte Glasfaser-Sensortechnologie.

Glasfaser-Vibrations-Host zur präzisen Positionierung

1. Sorgen Sie für eine gleichbleibende Empfindlichkeit der Erkennungssignale
2. Kann Signalmerkmale in Echtzeit und vollständig extrahieren
Durch die Einführung eines Multi-Node-Hardware-Computing-Frameworks und die Nutzung von FPGA und DSP für die Echtzeiterfassung und -verarbeitung von Erkennungssignalen, Es ist möglich, die Berechnung großer Mengen an Mehrkanaldaten schnell abzuschließen, Datenmerkmale zeitnah extrahieren, und ausreichende Signalmerkmale zur Erkennung und Beurteilung des Einbruchverhaltens bereitstellen.
3. Verfügt über eine starke Fähigkeit zur Mustererkennung
Der Einsatz neuronaler Netzwerktechnologie, kombiniert mit den Frequenzbereichs- und Zeitbereichseigenschaften von Signalen, Verbessert die intelligente Erkennungsfähigkeit von Vibrationssignalen erheblich. Durch die adaptive Lernfunktion neuronaler Netze, Das Lernen kann auf die Umgebung jeder Verteidigungszone zugeschnitten werden, Vermeidung von Störungen durch Umweltfaktoren bei der Beurteilung des Einbruchverhaltens, und Verbesserung der Fähigkeit des Systems, Fehlalarme in verschiedenen Umgebungen zu erkennen.
4. Einführung eines Anti-Demontage-Designs für die Ausrüstung von Verteidigungszonen
Durch den Einsatz professionellerer Technologie, Das Gerät kann äußere Schäden am Gerät effektiv erkennen, ob in stationierten oder entwaffneten Staaten, Sicherstellen, dass das Gerät immer im Normalbetrieb ist.
5. UV-beständiges Design
Entwerfen Sie einen UV-Schutz für Outdoor-Geräte, um Alterung und Schäden durch Faktoren wie UV-Strahlung wirksam vorzubeugen, Sicherstellen, dass die Ausrüstung lange Zeit im Freien arbeiten kann.