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1、 具备普通测振传感器三向振动速度、加速度测量；
2、 集成度高，小巧便携，实现振动数据采集、分析功能于一体，无需再配采集仪、分析仪，并实现数字化输出；
3、 内置WiFi，支持数百支传感器无线智能组网，支持在线监测，物联网、智能云支持，可通过4G/5G通信，实现远程跨地域振动测控；
4、 高强度分子材料 合金材料，可靠性强，抗干扰、防电磁，IP67级工业防水防尘、（防ESD雷击）适应外场各种恶劣环境，可户外长期使用；
5、 功耗低，持续续航时长可达6各月以上，可选配太阳能供电；
6、 一键独立操作，使用简便；
7、 全套应用软件支持，无需二次开发。
通过使用爆破振动监测智能传感器对爆破施工现场的振动参数：三向速度、加速度的监测，实时监测采集各点位相关振动数据，可确保真实、有效地反映出爆破施工产生的振动对周边的影响。充分运用其高度集成化、一体化、智能化等优点有效保障爆破施工过程中的生产效率、生产资料、生产安全，降低生产风险。
1、 隧道爆破施工振动监测；
2、 爆破工程的冲击与振动监测和安全评价等；
3、工业精确制造、城市工程、爆破工程、交通工程、军工试验等领域的生产作业和试验现场；
4、 精密机床、发电机组、卷烟机、特种设备等大型机电设备与旋转机械的振动监测；
5、 汽车、飞机等振动试验参数测试；
6、 桥梁、隧道等重型运输监测和施工监测；
新爆破安全规程还没出来，我看过评审稿，需要相应的爆破资质，以及计量认证。怎么办的话就在网上搜一下，再到当地主管部门慢慢磨吧！比生孩子还费劲。
智能压力传感器应用越来越广泛和深入，能够集多功能于一体，实现精度的提升。智能压力传感器主要有哪些功能和特点呢？ 1、目前智能压力传感器能够与计算机、仪表等组合使用，以提升操作精确度，减少失误。人机对...
KL20801
1、 可完成三向速度、加速度等多种不同的物理参数采集分析功能；
2、 数字化智能传感器集成度高，小巧便携，实现振动数据采集、分析功能于一体，无需再搭配分析仪；
3、 内置GPS模块，具备自动定位功能，支持分布式同步测量；
4、 内置wifi模块，支持数百支传感器智能传感器；
5、 自适应环境噪声，自动设置触发条件；
6、 IP67，高强度分子材料 合金材料，防水防尘，适应爆破施工现场恶劣环境；
7、 全套应用软件，无需二次开发；
8、 智能云支持，可通过4G/5G通信，可实现远程跨地域测控。
在现代工业生产过程中，爆破施工技术广泛应用于隧道开挖、公路建设、建筑拆除、矿山开采、水电站建设等诸多场景。在工程爆破施工中，由于爆破规模、方法和环境不同，爆破所引起的震动、空气冲击波、水激波、飞石、噪音和有毒气体对周围的建筑物、设施和人员会产生不同程度和范围的影响。其中爆破振动所产生的危害比较突出，因爆破而引起的民事纠纷大多数都是因为振动对建筑物结构产生了不良影响；而近年来爆破时空气冲击波、水激波和噪音的危害也越来越引起人们的重视。随着爆破技术的发展和完善，人们对爆破施工的要求也越来越高，需要进行安全评价，采用量化方式描述爆破振动、空气冲击波、水激波和噪音的相关数据，避免危害。
很多爆破工程常常会在重要的建筑物或设施周围进行作业，为了能客观地说明爆破振动、空气冲击波、水激波和噪音对重要设施及人们工作、生活的影响，对被保护目标由于爆破引起的振动、空气冲击波、水激波和噪音进行实时监测就显得尤其重要。如通过对爆破振动进行监测，一是可以了解和掌握爆破地震波的特征、传播规律以及对建筑物的影响、破坏机理等；二是根据测试结果可及时调整爆破参数和施工方法，制定防震措施，指导爆破安全作业，避免或减少爆破振动的危害作用。在进行硐室等爆破时，一般还要进行空气冲击波监测；水中爆破时，还要对水激波进行监测。
如：在某隧道施工过程中,确保临近既有隧道的安全,运用现场爆破监测技术对临近隧道的振动速度振动主频持续时间进行监控。通过爆破数据拟合,确定不同围岩下最佳炸药用量,使既有隧道振动速度符合规范要求,对于毫秒延迟爆破,用总药量拟合爆破振速方程更符合工程要求;由于工程地质复杂多变,隧道线性施工,不同地质情况下爆破振动频率不尽相同,仅对围岩等级相同的情况下分析不同爆心距与峰值振速下既有隧道拱脚处测点爆破振动主频预测,为工程临近隧道安全爆破提供参考。
一款优秀的爆破振动监测智能传感器除了具备传统的振动传感器所具备的振动数据采集、A/D转化功能（部分振动传感器具有数据存储的功能），还应该具备能够独立完成数据分析、存储、无线传输的功能（无需再配分析仪、测振仪），并具备集成化高、体积小、更便携、可靠性强适应各种恶劣施工环境等优点。爆破振动监测智能传感器充分运用物联网、无线4G/5G通信、智能云、嵌入式软件技术等新技术，从而使其智能化的优势充分拔高，这是传统的爆破振动监测传感器、振动检测仪无法比肩的。因此，爆破振动监测智能传感器在工业精确制造、城市工程、爆破工程、交通工程、军工试验等领域的生产作业和试验现场中广泛使用。
第1章 概述
第2章 智能传感器系统中的经典传感技术基础
第3章 智能传感器系统的组建与集成调理电路芯片介绍
第4章 基本智能化功能与其软件实现
第5章 多元回归分析法及其在智能传感器系统中的应用
第6章 神经网络技术与其在智能传感器系统中的应用
第7章 支持向量机技术在智能传感器系统中的应用
第8章 粒子群优化算法与其在智能传感器系统中的应用
第9章 主成分分析及其在智能传感器系统中的应用
第10章 小波分析及其在智能传感器系统中的应用
第11章 线性相位滤波器与自适应滤波器
第12章 模糊智能传感器系统
第13章 无线传感器网络
参考文献
本标准规定了爆破振动监测的基本原则、监测设计、现场监测、数据处理与分析、报告编制、仪器要求、仪器的标定与校准等内容。
本标准适用于各种民用爆破工程第三方振动监测工作，其他振动监测工作可参照执行。
第1章 绪论
1.1 传感器与智能传感器
1.1.1 传感器的基础知识
1.1.2 智能传感器
1.2 智能传感器的体系结构
1.2.1 智能传感器的层次结构
1.2.2 智能传感器的设计结构
1.2.3 智能传感器的实现结构
1.2.4 集成化智能传感器的形式
1.3 智能传感器的基本性能
1.4 智能传感器的发展趋势
第2章 智能材料
2.1 概述
2.1.1 智能材料的发展概况
2.1.2 智能材料的特征、构成和分类
2.2 压电智能材料
2.2.1 压电效应
2.2.2 压电智能材料的应用
2.3 电流变体和磁流变体
2.3.1 电流变体
2.3.2 电致变体材料及应用
2.3.3 磁流变体及磁致变体材料的应用
2.3.4 电流变液与磁流变液的比较研究
2.4 磁致伸缩材料
2.4.1 磁致伸缩效应
2.4.2 磁致伸缩材料及应用
2.5 形状记忆合金
2.5.1 形状记忆效应
2.5.2 形状记忆合金的特性和分类
2.5.3 形状记忆合金的应用
2.6 新型智能材料
2.6.1 智能塑料
2.6.2 智能皮肤
2.6.3 智能纤维
2.6.4 主动式智能材料
第3章 多传感器信息融合
3.1 多传感器信息融合概述
3.1.1 多传感器信息融合的定义
3.1.2 多传感器数据融合的特点
3.1.3 多传感器信息融合的关键问题
3.1.4 多传感器信息融合的应用
3.2 多传感器数据融合的功能模型
3.2.1 White功能模型
3.2.2 JDL模型
3.2.3 多传感器信息融合过程
3.3 多传感器信息融合的层次与结构模型
3.3.1 像素级数据融合
3.3.2 特征级数据融合
3.3.3 决策级数据融合
3.3.4 分布式数据融合
3.3.5 集中式数据融合
3.3.6 混合式数据融合
3.4 多传感器信息融合算法
3.4.1 算法分类
3.4.2 卡尔曼滤波
3.4.3 贝叶斯推理
3.4.4 Dempster?Shfer算法
3.4.5 基于信息论的数据融合
3.4.6 基于感知的数据融合
3.4.7 智能数据融合
第4章 智能传感器的通信技术
4.1 概述
4.1.1 定义
4.1.2 网络概念
4.1.3 网络协议标准
4.2 汽车协议
4.2.1 SAE J1850
4.2.2 CAN协议
4.2.3 SAE J1939
4.3 工业网络
4.3.1 工业网络化设备体系
4.3.2 现场总线控制系统
4.3.3 以太网
4.4 楼宇与家庭自动化
4.4.1 楼宇自动化
4.4.2 家居网络自动化
4.5 智能传感器的IEEE1451标准
4.5.1 IEEE1451标准产生的背景
4.5.2 IEEE1451内容
4.5.3 IEEE1451标准在智能传感器中的应用
第5章 智能仿生感觉传感器
第6章 智能惯性传感器
第7章 智能磁场传感器
第8章 网络化智能压力传感器的原理与应用
第9章 智能传感器在天线伺服跟踪系统中的应用
参考文献
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