从人员定位入手的智慧电厂安全

云酷科技的UWB三维可视化人员定位系统在火电厂安全管理中发挥关键作用,通过实时定位与智能巡检,提升作业安全性,减少人为错误,实现生产智能化。系统与视频监控、门禁联动,保障人员安全。

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对于火电厂来说,高危作业区域时在所难免的,这受到自身条件的限制,高温高压的锅炉、汽电转换的汽轮机等等。对于作业中会涉及到的巡检点,为保障人员安全和精准巡检,云酷科技的UWB三维可视化人员定位系统能够为电厂安全生产提供智能化、数字化服务。

巡点检的安全管理

在谈论电厂安全时,巡检工作是重中之重。巡检员在巡检中,要负责锅炉、汽轮机、发电机机组等设备的启停、事故案例检查,以保证安全运行。稍有差池就有可能酿成严重后果。在原有的巡点检管理中,巡检漏检、错检的情况下,历史记录难以追踪与审查。

云酷科技人员定位系统通过电厂工作区间布置定位锚点,员工携带定位标签,将员工位置实时展现在三位系统上,同时具备规范巡检操作,查看巡检员路线是否与要求路线匹配,打造智能巡检,节约人力,规范操作。整个系统达到延迟毫秒级、位置误差分米级。

外委人员的安全管理

电厂环境错综复杂,一旦发生外维工作人员疏忽走错设备检修区域、高空作业如遇危险、或行走至带电危险区间等情况,后果不堪设想。

云酷科技的三维可视化人员定位系统将危险区域划分出来,创建虚拟电子围栏。当人员靠近或者误入危险区域时候则会进行告警;发生事故之后,事故人员按下工卡上的SOS报警按钮,管理人员可以锁定事故人员位置进行追踪。全面保障工人安全和生产安全。

多系统联动

在安全智能化方面,云酷科技的人员定位系统与视频监控系统、门禁系统等进行联动,充分实现安全场景的闭环,提高安全生产效率。


随着生产力的提高、科技的进步,大型工厂都在向环保安全、智能生产的方向转变,高精度的人员定位系统会在其中扮演至关重要、必不可少的角色。云酷科技致力于提供可靠的高精度人员定位方案,为客户的安全生产、人员安全提供有力保障。

分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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