超声波一体气象站的介绍

超声波一体气象站集风速、风向、温湿度、噪声采集、PM2.5和 PM10、CO2、大气压力、光照于一体,采用标准 ModBus-RTU 通信协议,RS485信号输出方式,通信距离可达 2000 米,数据能够通过 485 通信的方式上传至客户的监控软件或 PLC 组态屏等,且支持二次开发。(也可采用 4G 模式输出,无需现场布线,没有距离限制,设备安装的场所有网络即可远程监控数据,数据上传至云平台)

超声波一体气象站的优势:

①超声波一体气象站内置指南针,安装时不再有方位的要求,只需保证水平安装即可。适用于海运船舶、汽车运输等移动场合。

②超声波一体气象站关键部件采用进口器件,稳定可靠,具有测量范围宽、线形度好、防水性能好、使用方便、便于安装、传输距离远等特点。

③超声波一体气象站体积小、重量轻,采用优质抗紫外线材质,使用寿命长,采用高灵敏度的探头,信号稳定,精度高。

④超声波一体气象站的风速、风向采用超声波原理测量,无启动风速限制,零风速工作,无角度限制,360°全方位,可同时获得风速、风向的数据。

⑤超声波一体气象站的PM2.5 和 PM10 同时采集,独有双频数据采集及自动标定技术,一致性可达±10%。

相关推荐
Elastic 中国社区官方博客20 小时前
快 12 倍的 Elasticsearch 向量索引:使用 GPU 和 CPU 分层部署 NVIDIA cuVS
大数据·人工智能·elasticsearch·搜索引擎·ai·全文检索·nvidia
产业家20 小时前
“国标”发布,AI终端硬件要“考级“了
人工智能
前沿推行者20 小时前
辽宁传媒学院教学特色解析:从实践导向到产教融合
大数据·人工智能
绝知此事20 小时前
2026 AI 技术生态全景指南:从 LLM 到 Agent,从 MCP 到 A2A
人工智能·ai·ai编程
AI算法沐枫20 小时前
大模型 | 大模型之机器学习基本理论
人工智能·python·神经网络·学习·算法·机器学习·计算机视觉
li星野20 小时前
Transformer 核心模块详解:多头注意力、前馈网络与词嵌入
人工智能·深度学习·transformer
灰灰勇闯IT20 小时前
catlass:昇腾NPU上的算子模板库
人工智能
桜吹雪20 小时前
所有智能体架构(2):ReAct(推理 + 行动)
人工智能
埃菲尔铁塔_CV算法20 小时前
YOLO11 与传统纹理特征融合目标检测 完整实现教程
人工智能·神经网络·yolo·计算机视觉
快乐的哈士奇20 小时前
LangFuse 自托管实战:选型理由、Docker 部署与常用配置全解析
运维·人工智能·docker·容器