SZSTK蓄电池NP12-17AH尺寸规格型号
蓄电池维护和保养:在使用UPS供电系统的过程中，人们往往片面地认为蓄电池是免维护的而不加重视。然而有资料表明，因蓄电池故障而引起UPS主机故障或工作不正常的比例大约为1/3。由此可见，加强对UPS电池的正确使用与维护，对延长蓄电池的使用寿命，降低UPS电源系统故障率，有着越来越重要的意义。除了选配正规品牌蓄电池以外，应从以下几个方面入手正确地使用与维护蓄电池：(1) 保持适当的环境温度。影响蓄电池寿命的重要因素是环境温度，一般电池生产厂家要求的环境温度是在20℃～25℃之间。虽然温度的升高对电池放电能力有所提高，但付出的代价却是电池的寿命大大缩短。据试验测定，环境温度一旦超过25℃，每升高10℃，电池的寿命就要缩短一半。目前UPS所用的蓄电池一般都是阀控式密封铅酸蓄电池，设计寿命普遍是5年，这在电池生产厂家要求的环境下才能达到。达不到规定的环境要求，其寿命的长短就有很大的差异。另外，环境温度的提高，会导致电池内部化学活性增强，从而产生大量的热能，又会反过来促使周围环境温度升高，这种恶性循环，会加速缩短电池的寿命。(2) 定期充电放电。UPS电源系统中的浮充电压和放电电压，在出厂时均已调试到额定值，而放电电流的大小是随着负载的增大而增加的，使用中应合理调节负载，比如控制计算机等电子设备的使用台数。一般情况下，负载不宜超过UPS额定负载的60％。在这个范围内，蓄电池就不会出现过度放电。UPS因长期与市电相连，在供电质量高、很少发生停电的使用环境中，蓄电池会长期处于浮充电状态，时间长了就会造成电池化学能与电能相互转化的活性降低，加速老化而缩短使用寿命。因此，一般每隔2～3个月应完全放电一次，放电时间可根据蓄电池的容量和负载大小确定。一次全负荷放电完毕后，按规定再充电8小时以上
安装使用与维护
◎电池的联接：实际容量相同的电池或电池组方可串联使用；实际电压相同的电池或电池组方可并联使用；联结部位要紧密，防止火花产生，接触不良，用苏打水清洗接触面。正负极不得接反或短路。
◎电池充电：浮充（限制电压，控制电流）使用：充电电压V，电流不得大于1.75A；25℃时，电池浮充电流整到小于2mA/AH；循环使用（充饱即停，放完电即充）：充电电压14.1-14.7V/，电流不大于2.1A；注意：电池不可在密闭或高温环境中使用，远离火源！注：当环境温度低于20℃或高于30℃时，需对电池充电电行调整，标准为18mV/℃。
SZSTK蓄电池NP12-17AH尺寸规格型号
引入VGG19模型中的采用VGG19模型中的二分类法，基于一般清晰度的现场图像，本文设计出图2所示算法，可高效识别这两种安装方式，在100张标注样本数据时，置信度可以即可以达到0．95以上；同时，还可以借助移动互联网手段，在图像信息采集终端中实现即时识别（图3），从而提升现场查勘人员信息填写效率并降低人工填报错误率。 图2 基于VGG19模型的蓄电池安装方式检测 图3 即拍即传至后台自动填写采集终端的属性字段 3．2 施工工艺图像质检 家庭市场是中国移动“四轮驱动”战略的重要组成部分，业务发展已经进入快车道，并由“高速度”向“高质量”转型。当前家宽装维主要存在以下问题：人工抽检覆盖率低、成本高；人工质检依靠经验，存在漏检、错检的情况，结果不可靠。 通过计算机视觉技术可构建家客智能化质检手段（图4），对家宽装维质量进行跟踪监管，自动识别安装结果是否合格，提升质检效率，减少人工成本，改善安装质量，提升家客业务支撑水平，终达到降本、增效、提质的愿景目标。 图4 家宽装维图像质检智能作业流程 以实际应用中效果较好的尾纤安装质检为例，传统的人工图像质检存在检测准确率低且人力成本高的问题，本文采用基于深度学习的图像识别技术，基于VGG19模型构建了相应的检测算法模块（图5）。 图5 基于VGG19的尾纤质检基本算法 基于样本图像（66张尾纤布放照片，典型照片如图6），开展二分类标注：规范与整洁，训练图5所示的VGG19模型；同时，预留了10张照片用于测试验证，图6右是随机挑选的验证图片，置信度为0．954528，方法有效。 图6尾纤施工工艺对比（左：标准；中：凌乱；右：验证） 3．3 全景图像三维测量 三维全景是基于全景图像的真实场景虚拟现实技术，将相机环一周度拍摄的一组或多组照片拼接成一个全景图像，也可通过一次拍摄实现成像。通过拼接，经过一系列数学计算可以得到其球形全景的立方体投影图，后通过计算机技术实现全方位互动式观看的真实场景还原展示（图7）。 图7 基于便携式全景设备的三维展示与测量系统 本文设计并实现了一种基于SIFT算法的三维全景图像测量方案（图8），基于该方案可以开展机房内设施、天面设施等场景的三维空间距离测量（图9），三种试验场景下的验证误差均在5％以内（测量结果见图9右上）。 图8 基于SIFT算法和全景照片的三维距离测量方案 图9 基于SIFT算法和全景图像的三维测量（左：机柜高度；中：地砖尺寸；右：抱杆高度） 3．4 天线数量目标检测 天面是5G网络建设的重要资源，也制约到5G工程建设进展。在日常勘测、优化及维护工作中，往往积累了大量的天面历史影响资料；通过引入图像检测算法，可以探索天面资源的自动核查方法。 本文应用Mask R－CNN算法设计了基于天面照片的天线数量检测算法：首先，图像经过残差网络（ResNet101）和特征金字塔网络（FPN）结构，提取多层特征图，然后经过区域选取网络（RPN）微调特征图对应锚框（Anchor）的偏移量并且将锚框划分为前景还是背景，之后将生成的感兴趣区域（ROI）经过排序，输出相同大小的感兴趣区域。在训练阶段（图8），分类和掩膜两个分支同时进行，其中分类包括类别、置信度、边界框回归，掩膜分支则用于分割目标；在测试阶段（图9），则是先经过分类分支，再经过掩膜分支。