天地空融合覆盖救援|化工厂消防应急多跳自组网通信解决方案

石油、石化作为我国的国民经济的支柱产业,随着科技的发展,逐步演变出多行业、多品种的综合性生产部门。然而,由于化工设备种类繁多、操作条件具备高危性、处理介质存在易燃易爆等风险,导致安全生产难度远高于普通行业。一旦发生燃爆意外,通信装备不适应、网络覆盖不均、信号不足等问题将直接影响救援速度,因此在保障安全生产、应急救援的过程中,打造一套安全、高效、可靠的通信指挥调度系统至关重要。

痛点需求

火情现场环境复杂、信号不稳定,一线救援人员通信难以得到保障;石化厂区内有许多抗爆间与控制室,原有PDT专网无法解决这些区域的盲区;原有通信手段种类多,包括DMR、PDT、4G、自组网和卫通等在内各种通信手段,彼此之间无法有效融合;前端火场中心与后端指挥中心距离较远,通信网络不稳定导致后端指挥中心不能对实时了解现场火势,无法做到第一时间指定应对措施,增派救援人员。

解决方案

针对石油化工场所的通信覆盖存在盲点、信号不稳定,以及应急救援不及时、新旧通信设备难以兼容等问题,北峰通信结合公专融合智能终端、全新手持型防爆自组网终端以及便携自组网设备,量身打造一套天地空全覆盖、多跳自组网应急救援通信方案:

(1) 针对复杂多变的火灾救援现场,消防救援人员可携带BP860防爆数字终端深入火灾现场。通过其自组网功能迅速构建任意网络拓扑结构,灵活多变的多跳中继设计,可以随着救援人员的深入将网络覆盖到火场中心,打通救援一线通信链路。

(2) 通过BF-SCP810公专融合智能终端多个消防救援人员组成一张通信子网,将火灾现场视频、语音、定位数据传输至现场指挥节点;同时通过多跳接力通信的形式将地下地车库的视频、语音、定位数据传输至指挥节点,有效保证消防人员安全以及火宅现场内部的实际情况。

(3) 通过无人机搭载便携式自组网基站,即可作为远距离传输中继节点,无人机上高清摄像头查看全局形态。现场指挥节点通过卫星链路或者4G/5G信号,与市局指挥中心建立稳定联系,实现火灾现场与市局指挥中心执行命令的上传下达,指挥各部门作战单位协同作战。

方案优势

1) 防爆自组网终端采用Ex ib IIC T4 Gb、Ex ib IIIC T130℃ Db双级防爆设计,并通过国家防爆测试及认。

2) 公专融合智能终端具备语音通话、视频采集等功能,便于前方一线视频采集能回传至后端指挥中心。

3) 无人机作为空中中继链路,弥补盲区,俯观采集现场全局形态。

应用价值

北峰通信消防应急多跳自组网通信解决方案,通过天地空多种形态的自组网设备联动调度,能够实现危险区域的实时监控,确保对潜在威胁的及时发现和处理。在突发状况发生时,一线救援人员通过应急通信设备能够迅速架设通信网络,将现场实时画面传输至指挥中心,为后方调度中心快速决策和应急处理提供有力支持,使管理人员能够远程观察检修过程,从而确保作业的安全与质量。

【轴承故障诊断】加权尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了加权尺度字典学习模型(WMSDL)在轴承故障诊断中的应用,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合尺度分析与字典学习技术,能够有效提取轴承振动号中的故障特征,提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤,展示了其相较于传统方法在特征表达能力和诊断准确性方面的优势。同时,文中还提及该资源属于一个涵盖个科研方向的技术合集,包括智能优化算法、机器学习、号处理、电力系统等个领域的Matlab仿真案例。; 适合人群:具备一定号处理和机器学习基础,从事机械故障诊断、工业自动化、智能制造等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握加权尺度字典学习模型的基本原理与实现方法;②将其应用于旋转机械的轴承故障特征提取与智能诊断;③结合实际工程数据复现算法,提升故障诊断系统的准确性和鲁棒性。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注字典学习的训练过程与尺度分解的实现细节,同时可参考文中提到的其他相关技术(如VMD、CNN、BILSTM等)进行对比实验与算法优化。
【硕士论文复现】可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕“可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究”展开,旨在通过Matlab代码复现硕士论文中的核心模型与算法,探讨可再生能源(如风电、光伏)与大规模电动汽车接入电网后的协同优化调度方法。研究重点包括考虑需求侧响应的时间尺度调度、电动汽车集群有序充电优化、源荷不确定性建模及鲁棒优化方法的应用。文中提供了完整的Matlab实现代码与仿真模型,涵盖从场景生成、数学建模到求解算法(如NSGA-III、粒子群优化、ADMM等)的全过程,帮助读者深入理解微电网与智能电网中的能量管理机制。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、智能电网、电动汽车等领域技术研发的工程人员。; 使用场景及目标:①用于复现和验证硕士论文中的协同调度模型;②支撑科研工作中关于可再生能源消纳、电动汽车V2G调度、需求响应机制等课题的算法开发与仿真验证;③作为教学案例辅助讲授能源互联网中的优化调度理论与实践。; 阅读建议:建议结合文档提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习各模块实现,重点关注模型构建逻辑与优化算法的Matlab实现细节,并通过修改参数进行仿真实验以加深理解。
在当代储能装置监控技术领域,精确测定锂离子电池的电荷存量(即荷电状态,SOC)是一项关键任务,它直接关系到电池运行的安全性、耐久性及整体效能。随着电动车辆产业的迅速扩张,业界对锂离子电池SOC测算的精确度与稳定性提出了更为严格的标准。为此,构建一套能够在样化运行场景及温度条件下实现高精度SOC测算的技术方案具有显著的实际意义。 本文介绍一种结合Transformer架构与容积卡尔曼滤波(CKF)的混合式SOC测算系统。Transformer架构最初在语言处理领域获得突破性进展,其特有的注意力机制能够有效捕捉时间序列数据中的长期关联特征。在本应用中,该架构用于分析电池工作过程中采集的电压、电流与温度等时序数据,从而识别电池在不同放电区间的动态行为规律。 容积卡尔曼滤波作为一种适用于非线性系统的状态估计算法,在本系统中负责对Transformer提取的特征数据进行递归融合与实时推算,以持续更新电池的SOC值。该方法增强了系统在测量噪声干扰下的稳定性,确保了测算结果在不同环境条件下的可靠性。 本系统在种标准驾驶循环(如BJDST、DST、FUDS、US06)及不同环境温度(0°C、25°C、45°C)下进行了验证测试,这些条件涵盖了电动车辆在实际使用中可能遇到的主要工况与气候范围。实验表明,该系统在低温、常温及高温环境中,面对差异化的负载变化,均能保持较高的测算准确性。 随附文档中提供了该系统的补充说明、实验数据及技术细节,核心代码与模型文件亦包含于对应目录中,可供进一步研究或工程部署使用。该融合架构不仅在方法层面具有创新性,同时展现了良好的工程适用性与测算精度,对推进电池管理技术的进步具有积极意义。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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