翼閘 翼閘的閘翼形似翅膀，在運(yùn)行時(shí)會(huì)收縮或展開(kāi)，從而實(shí)現(xiàn)人員的通行控制。 1. 結(jié)構(gòu)組成 翼閘的機(jī)箱相對(duì)較為小巧，閘翼通常由亞克力或玻璃等材質(zhì)制成，具有較好的透明度和美觀度。其控制系統(tǒng)和傳感器與擺閘類似，但在結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)上更加緊湊。 2. 通行方式 翼閘的通道寬度一般在 550mm - 600mm 之間，相對(duì)較窄。但其通行速度較快，能夠?qū)崿F(xiàn)快速的單向或雙向通行。 3. 應(yīng)用場(chǎng)景 翼閘適用于對(duì)通行速度要求較高，且人流量相對(duì)適中的場(chǎng)所，如景區(qū)、圖書(shū)館、學(xué)校等。由于翼閘的外觀較為時(shí)尚、簡(jiǎn)潔，因此也常被用于一些現(xiàn)代化的辦公場(chǎng)所和商業(yè)中心。

人行通道閘故障初步檢查
外觀檢查
仔細(xì)查看傳感器的外觀，看是否有明顯的損壞，如殼體破裂、連接線斷裂等物理?yè)p壞情況。
檢查傳感器的安裝是否牢固，有沒(méi)有松動(dòng)、移位的現(xiàn)象。
清潔檢查
查看傳感器表面是否有灰塵、污漬或其他雜物遮擋，如有，用干凈的軟布輕輕擦拭干凈，因?yàn)榕K東西遮擋可能會(huì)影響傳感器的正常工作，例如懸崖傳感器若被臟東西遮擋就可能出現(xiàn)故障。

人行通道閘故障排除
基于信號(hào)處理的檢測(cè)
信號(hào)特征分析
利用傅里葉變換、小波變換等信號(hào)處理技術(shù)，對(duì)傳感器輸出信號(hào)進(jìn)行分析，識(shí)別出正常信號(hào)與故障信號(hào)的特征差異。通過(guò)特征參數(shù)的時(shí)域、頻域和時(shí)頻分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)傳感器故障的早期預(yù)警和準(zhǔn)確診斷。
結(jié)合人工智能
結(jié)合深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，提高故障檢測(cè)的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。可以將傳感器的輸出信號(hào)輸入到訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型中，讓模型判斷傳感器是否故障。
基于多傳感器融合的檢測(cè)
如果通道閘有多個(gè)傳感器，可以采用多傳感器融合的方法進(jìn)行檢測(cè)。
數(shù)據(jù)融合
利用多個(gè)傳感器采集的數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)融合技術(shù)，提高故障檢測(cè)的可靠性和準(zhǔn)確性。例如采用卡爾曼濾波、粒子濾波等融合算法，減少單一傳感器數(shù)據(jù)的噪聲和誤差，增強(qiáng)故障檢測(cè)的魯棒性。
多維度分析
結(jié)合多源信息，實(shí)現(xiàn)多維度、多角度的故障分析。對(duì)比不同傳感器的數(shù)據(jù)，如果某個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)與其他傳感器差異較大，就可能存在故障。