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2022 - 10 - 08
一、雷达料位计测量料位的工作原理:回波处理新技术的应用从雷达料位计的测量原理可以知道,雷达料位计是通过处理雷达波从探头发射到介质表面然后返回到探头的时间来测量料位的,在反射信号中混合有许多干扰信号,所以,对真实回波的处理和对各种虚假回波的识别技术就成为雷达料位计能够准确测量的关键因素。二、雷达料位计性能优势:由于雷达料位计采用了上述先进的回波处理和数据处理技术,加上雷达波本身频率高,穿透性能好的特点,所以,雷达料位计具有比接触式料位计和同类非接触料位计更加优良的性能。1、可在恶劣条件下连续准确地测量;2、操作简单,调试方便;3、准确安全且节省能源;4、无需维修且可靠性强;5、几乎可以测量所有介质。
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2022 - 11 - 01
雷达料位计是料位测量中较为常用的一款物位测量仪表,其具有测量准确、维护方便、应用广泛的特点和优点,颇受人们青睐。但实际应用过程中,由于工况较为复杂或者使用不当等原因,也时常会有故障发生。本文就雷达料位计应用中的常见问题及解决办法介绍如下。一般来讲,雷达料位计的故障常出现在仪表调试过程中和仪表使用过程中。一、仪表调试过程中常出现的故障雷达料位计在调试过程中常出现测量值过大、测量值频繁跳至最大不动、显示值死在零值等故障。下面分几种情况举例说明。1、选型不当引起的故障雷达料位计根据测量原理的不同,有普通型和精密型两种类型的仪表。其中普通型采用脉冲式时间行程测量原理PTO,该类型仪表精度一般,发射角较大,抗干扰回波能力差,价格较低,适于一般场合。精密型则采用变频连续波技术FMCW。该类型发射角小,能量集中,抗干扰能力强,精度高,可测某些固态物料,一般用于有蒸汽、湍流、搅拌、泡沫等复杂环境。如果选型不当,比如在复杂环境中,选用了抗干扰能力差,仪表量程太小的普通型雷达料位计,则会出现测量不准的情况。而选用精密型雷达料位计则可以避免。2、安装不当引起的故障雷达料位计如果安装不当,将引起干扰回波。实际应用中常出现雷达不垂直液面安装,安装在进料口上方,或安装在搅拌器上方,天线伸出接管10mm等情况,使雷达不能稳定测量。(1)仪表安装在进料口上方的故障如果雷达料位计安装在进料口太近的位置,常会在进料时...
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2022 - 11 - 23
雷达物位计是采用微波,超声波或微波脉冲等技术实现对物位进行检测的一种新型设备,雷达物位计基本由主体、连接法兰和天线三部分组成。导波雷达物位计一般则是由信号测量模块、信号处理模块和通讯及显示模块3个模块的结构组成。雷达物位计可安装于各种金属、非金属容器或管道内,可实现对物位的非接触式连续测量。适用于高温,高压,粉尘等复杂的工作环境。因此,雷达物位计在使用中会出现一些故障,这些故障主要和以下因素有关供电检查供电是否正常如果生产现场发现雷达物位计在液位升到一定值后变化非常缓慢,应该立即检查雷达物位计的供电情况是否正常,相关工作人员也要在日常的维护中,详细检查雷达物位计的通电情况,通电后有无正常输出。通讯设备一旦发现通讯设备不正常,可以通过安装雷达调试软件,读取雷达的组态数据,监控雷达传感器的状态。主要检查雷达传感器能够准确的判断反射回波与假回波的区别,反射波的强度是否达到预定的标准,如果上述测试没有问题,则需要检查其他的电子元件,如果判断出雷达物位计的通讯单元出现损坏,则需要视情况更换元件,从而保证雷达物位计的通讯正常。相关工作人员在日常的维护工作中,也应该加强对雷达物位计的通讯情况的检查,可以用雷达调试软件接入信号线,利用调节器对雷达物位计的通讯设备进行维护。使用温度为了使雷达物位计正常测量,应该保证雷达物位计的内部温度低于50℃。一般来说,雷达物位计的外壳都用具有耐热性能较强的材料制...
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新的创作 公有云服务“走红” AI云技术不断加码

发布日期: 2020-09-08
浏览人气: 367

从智能机器人配送、无接触快递柜,到5G红外测温系统、人工智能医疗诊断,再到“云招聘”、“云面试”、“云课堂”、“云卖方”等,借助互联网、云技术、物联网、移动互联系统,各类云服务已慢慢融入人们的日常生活,并为中国经济增长提供重要支撑。 


  云服务的火热,大家是有目共睹的,市场调研机构的调研数据也能放映云服务的“走红”。研究机构的报告显示,包括基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS)的全球公有云市场,2019年的规模为2334亿美元,较2018年的1852亿美元增加482亿美元,同比增长26%。



   另外,据IDC新发布的《中国人工智能云服务市场研究报告(2019)》显示,中国AI云服务市场2019年市场规模达1.66亿美元,2018至2024年CAGR将达到93.6%,AI能力已成为用户进行云服务选型时的重要考量因素。  


  一些企业已在云服务领域展开布局。以华为为例,截至2020年6月底,华为云EI企业智能可提供60款人工智能服务(平台类、视觉类、语音类、决策类),160项功能(平台功能、APIs、行业预集成方案),面向行业领域的AI能力还在持续加强与更新,且与业内多家企业均建立了良好的合作关系。  


    作为较早布局云上语音AI技术的企业,阿里云对外提供语音原子能力、行业模型及自学习平台等服务,给用户“开箱即用”的行业语音解决方案。目前,阿里云语音已拥有数万家客户,覆盖教育、金融、出行、物流等数十个场景。


国内外云计算市场的竞争竞争结果,取决于云计算行业内各家厂商的技术、产品、服务、销售能力等。国内云计算厂商拓展国外业务,当然需要了解外国企业客户的需求和诉求,针对化地设计产品和解决方案,以此扩大产品的用户群体,提升产品的竞争力和影响力。  


毫无疑问,互联网已遍布大街小巷,云服务自然也就遍布于大街小巷。智能云服务已经与商业、工业、农业、建筑等行业发展密不可分。在企业数字化转型需求的拉动下,未来几年企业对数据库、中间件、微服务等PaaS服务的需求将持续增长,预计仍将保持较高的增速。公有云市场,也有望迎来扩张的新契机。


不过,AI发展在全球范围内还局限在感觉、感知层面,而通用AI则是向认知层面跨越。因此,想具有开放问题的求解能力,就需要更大的AI算力以及更强的学习能力。而AI与各类技术的可融合性、可拓展性,也在一定程度上决定了AI云、AI语音、AI传感等产业的发展进程。  


从技术层面来看,AI云服务的细分技术领域,主要包括NLP技术、人脸人体技术、图像视频技术、语音技术、对话式AI和机器学习。相应商业应用模式的创新、升级,将让这些技在医疗、交通、安防、家居等行业得到更为深入和广泛的应用。而关于数字经济、新基建的政策支持,也有望推动“云+AI+5G”融合发展、释放新动能。  


在当前主流的AI用例中,采用AI公有云服务的应用场景主要包括:制造业供应链预测分析,互联网行业的内容审核、推荐系统,金融行业中小型企业的智能客服,零售行业智能营销、对话式客服、客流分析等等。未来或许将涌现出更多有趣、好玩的应用。



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