Precision positioning vibration fiber manufacturer-INNO

Fiber optic needs to be able to accurately locate the point of occurrence in any measurement. If the error is large, there is no need to use fiber optic sensors to measure physical parameters. FJINNO is a manufacturer of precision positioning vibration fiber optic.

Quando optical fibers are affected by external factors such as temperature, pressão, vibração, etc., the intensity, fase, freqüência, estado de polarização, and other parameters of the transmitted light in the fiber will change accordingly. By measuring these parameters of the transmitted light, corresponding physical quantities can be obtained. This technology is called fiber optic sensing technology.
Compared to traditional electric quantity sensors, fiber optic sensors have the advantages of high sensitivity, interferência anti-eletromagnética, tamanho pequeno, baixo custo, and can be used for long-distance distributed measurement. Portanto, since the late 1970s, a tecnologia de detecção de fibra óptica foi amplamente desenvolvida, com fibra óptica distribuída tecnologias de detecção baseadas no espalhamento Rayleigh, Dispersão de Brillouin, Dispersão Raman, etc.. Entre eles, tecnologia de reflexão no domínio do tempo de luz polarizada (POTDR) é uma tecnologia de detecção de fibra óptica distribuída relativamente comum.

Host de posicionamento preciso de vibração de fibra óptica

1. Mantenha a sensibilidade consistente dos sinais de detecção
2. Capaz de extração completa e em tempo real de recursos de sinal
Ao adotar uma estrutura de computação de hardware multinó e utilizar FPGA e DSP para aquisição e processamento em tempo real de sinais de detecção, é possível concluir rapidamente o cálculo de grandes quantidades de dados multicanal, extrair recursos de dados em tempo hábil, e fornecer recursos de sinal suficientes para reconhecimento e julgamento de comportamento de intrusão.
3. Tem forte capacidade de reconhecimento de padrões
O uso da tecnologia de rede neural, combined with the frequency domain and time domain characteristics of signals, greatly improves the intelligent recognition ability of vibration signals. Through the adaptive learning function of neural networks, learning can be tailored to the environment of each defense zone, avoiding interference from environmental factors in intrusion behavior judgment, and improving the system’s ability to detect false alarms in various environments.
4. Adopting anti dismantling design for defense zone equipment
By adopting more professional technology, the equipment can effectively detect external damage to the equipment, whether in deployed or disarmed states, ensuring that the equipment is always in normal operation.
5. UV resistant design
Design UV protection for outdoor equipment to effectively prevent aging and damage caused by factors such as UV radiation, ensuring that the equipment can work in the outdoor environment for a long time.