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2024 - 08 - 07
雷达料位计在电厂中的应用∵火力发电厂原料仓(煤灰)高粉尘和液位计水汽的凝结现象。一直是物/液位测量的重大难题,本文主要详细阐述了RBRDZB-71-6-C雷达料位计针对这一复杂工况提出了解决方案。一.说明我国是个产煤大国,以煤炭为原料的行业比较多。如煤化工,煤制油,煤发电,其中煤发电的主要燃料就是煤,在电厂发电过程中是由煤燃烧水冷壁带动汽轮机发电,最终水变成高温水。煤燃烧变成灰。∴发电厂中的煤水灰监测测量显得尤为重要。标志着发电的稳定性,保证火力电厂的稳定运行。为了提高电厂的发电效率,以及稳定的自动化运行水平,在生产过程中,煤/灰在输送过程中产生的高粉尘,水经过加热流转过程中产生的凝结现象。给测量带来了更高的要求。雷达料液位计RBRDZB-71-6-C可以根据现场的介质,软件自带增益功能,根据现场介质的介电常数系统自动调节。可以穿透高粉尘,以及在水蒸气凝结雷达天线的情况下,依然稳定运行。二.在选择电厂物液位传感器时,需要考虑以下几个因素使用接触式传感器、非接触传感器?接触型重锤料位、导波雷达。非接触型超声波、激光,雷达。都需要一些场景限制。如选择不当,要么维护量大。要么达不到测量效果。例如电厂中的料位测量煤、灰在输送过程中料面形状为不规则性,在进料卸料过程中料面形状为凹凸状并带有大量粉尘。重锤物位计测量。(属于间歇式测量)不间断的利用重锤上下接触测量,精度低,经常出现埋锤断缆现象,...
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2019 - 07 - 15
1、测量原理超声波物位计的工作原理是由换能器(探头)发出超声波脉冲遇到被测介质表面被反射回来,部分反射回波被同一换能器接收,转换成电信号。超声波脉冲以声波速度传播,从发射到接收到超声波脉冲所需时间间隔与换能器到被测介质表面的距离成正比。此距离值S与声速C和传输时间T之间的关系可以用公式表示:                    S=C×T/2由于发射的超声波脉冲有一定的宽度,使得距离换能器近的小段区域内的反射波与发射波重迭,无法识别,不能测量其距离值,这个区域称为测量盲区,盲区的大小与超声波液位计的工作频率有关。2、特点采用了先进的微处理器独特的回波处理技术虚假回波存储功能内置温度补偿波束较小调试标定简单
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2020 - 05 - 20
各位朋友们,大家好!2020520 愿天下有情人终成眷属,感谢新老客户的信任,一路陪伴。我谨代表个人和全体员工对长期以来关注、支持公司发展的客户、供应商以及社会各界朋友表示诚挚的问候和衷心的感谢!       艰难困苦,玉汝于成。北京精诚瑞博仪表有限公司自2013年成立以来,从创业之初的举步维艰、默默无闻,到如今实现物位仪表和无线采集一体产业化、专业化和规模化,跻身国内物位仪表行业前沿,无论在技术创新、系统服务、内部管理上,都实现了从质变到量变的突破与发展。       速生速朽的互联网时代,仪表行业也同样风起云涌、瞬息万变。因此,过硬的产品质量、专业的选型指导、便捷的货期、完善的售前、售中、售后一条龙服务,是保证精诚瑞博在激烈的行业竞争中赖以生存和发展的动力和源泉。     创业至今,精诚瑞博一直怀着对产品、对质量的敬畏之情,一路如履薄冰、一路硕果累累,越来越多的新客户信任精诚瑞博,越来越多的老客户依赖精诚瑞博。欣喜之余,我们更是重任在肩。    坚持做好每一项产品、坚持提供切实可行的技术、服务方案、坚持创造最优性价比,满足客户利益最大化,正是精诚瑞博的企业宗旨和不懈追求。       创新、诚信、专业...
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传感器助力环境检测 自动驾驶时代即将到来

发布日期: 2021-11-22
浏览人气: 579

  第四次工业革命与智慧出行论坛在上海第四届中国国际进口博览会举行。而“智慧引领未来已来”的论坛主题,也暗示着自动驾驶的时代即将到来。


  从无自动化到完全自动化


  自动驾驶技术根据系统的智能程度可以分为多个等级。目前,业界主要采用美国国家公路交通安全管理局和美国高速公路安全管理局对分级标准的定义,主要分为L0、L1、L2、L3、L4和L5,即从无自动化到完全自动化。现阶段各厂商和研究组织主要专注于L2-L4的研究,当然也会听说L2.5、L2+的概念,它们是介于L2和L3之间的分级。


  高级别的自动驾驶系统主要包括建图和定位、感知、规划和控制这四大模块,另外无人驾驶系统还会安装各种传感器。一辆具备高级别自动驾驶功能的车辆会安装各种传感器,包括相机、激光雷达、毫米波雷达、惯性导航等。

传感器助力环境检测 自动驾驶时代即将到来

  相机可以提供场景中丰富的纹理信息,激光雷达可以提供更加精确距离信息,毫米波雷达可以对雨雾等极端天气进行更稳定的观测,惯性导航设备可以提供更高频率的车辆位姿信息。不同传感器之间特性互补、互为冗余,就像人类使用不同感官去感受周围世界一样。


  在现阶段高级别自动驾驶智能系统中,高精地图是一个重要的技术依赖,各厂商所走的技术路线主要包括几类:


  在自动驾驶运营范围内进行自主采集、构建、更新地图。这条路线运营成本相对较高,比较适合有限区域或者特定场景内的自动驾驶,比如固定园区、机场等。


  利用诸多终端车辆进行众包建图。这些终端车辆为云端服务器构建、更新高精地图的数据,同时也共享更高质量的高精地图服务,形成数据闭环。这条路线比较适用于当前比较火热的Robotaxi或者乘用车领域。


  一种比较激进的路线,即自动驾驶系统不会过度依赖高精地图,车辆具有很高的局部区域感知能力,结合道路级的普通地图就可以支撑自动驾驶功能,特斯拉是这条路线的代表之一。

传感器助力环境检测 自动驾驶时代即将到来

  感知模块主要通过传感器信息解决“周围环境是什么样”的问题。当前火热的深度学习技术推动了感知技术的发展,感知技术又可以细分为检测、跟踪、预测。


  检测主要是将不同传感器的观测信息输给深度学习模型,可以检测出车辆、行人、交通标识等目标物;跟踪的作用是给每个目标物一个track ID,以实现对这个目标的持续观测,进而计算出这个目标的速度以及预测未来轨迹。预测基于时序上的检测和跟踪结果,结合道路信息预估目标物未来可能的运动轨迹,可以为路径规划提供更多的信息,也使系统更加智能。


  模拟给予数据支撑


  除了传感器、定位、感知、规划和控制几大核心技术之外,还有仿真技术,它是自动驾驶技术中容易忽略的一部分。自动驾驶领域的“长尾”问题是急需解决的问题,比如基于深度学习模型的各种感知技术。现阶段,深度学习模型对于“见过”的或者类似的场景能够准确感知,但对于未见过的场景大概率会出现错误的感知,这对于自动驾驶尤其是高级别自动驾驶来说是很致命的。


  仿真技术中一个很重要的应用就是可以虚拟化很多逼真的场景,为深度学习模型的训练提供海量数据,而且可以针对一些不常见的极端场景进行足够的数据生产,从训练样本的数量和多样性给予深度学习模型足够的支撑。


  此外,仿真技术还有很多其他应用,比如可以模拟一些危险的驾驶场景,包括碰撞、各种交通事故等,一定程度上使得自动驾驶系统测试不再强依赖于真实场景的测试验证,很大幅度降低测试验证成本、提升效率。


  目前,高级别自动驾驶技术虽然仍不够成熟,存在争议,但相信随着科学技术的发展,经过一代代人的努力,自动驾驶技术定会走进千家万户,改善人们生活。

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