Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorВасілевський, О. М.uk
dc.contributor.authorВасилевский, А. Н.ru
dc.contributor.authorVasilevskyi, O. M.en
dc.date.accessioned2021-03-22T12:54:56Z
dc.date.available2021-03-22T12:54:56Z
dc.date.issued2020
dc.identifier.citationВасілевський О. М. Концепція метрологічного забезпечення в індустрії 4.0 [Текст] / О. М. Васілевський // Інформаційні технології та комп'ютерна інженерія. – 2020. – № 2. – С. 37-44.uk
dc.identifier.urihttp://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/31636
dc.description.abstractВикористання інтелектуальних сенсорів, мережевих технологій, інтерент речей, машинного навчання в Індустії 4.0 на-буває широкого розповсюдження під час проектування та реконструкції технологічних процесів на виробництвах. При цьому ви-никають нові проблеми, які пов’язані з необхідністю перегляду основних принципів метрологічного забезпечення виробництва, таких як каліблування, оцінювання непевності вимірювань, забезпечення простежуваності, опрацювання великих масивів даних для відтворення і порівнння результатів вимірювань фізичних величин у дистанційному режимі. Традиційні способи калібрування засобів вимірювальної техніки при запровадженні Індустії 4.0 стають економічно невигідними під час використання відносно недо-рогих інтелектуальних сенсорів, а використання складних мережевих технологій разом з машинним навчання ускладнюють методи попередньої обробки виміряних величин. У зв’язку з цим пропонуються нові підходи для вирішення проблеми дистанційного калі-брування засобів вимірювань, що використовуються в Індустії 4.0.uk
dc.description.abstractИспользование интеллектуальных сенсоров, сетевых технологий, интерент вещей, машинного обучения в Индустии 4.0 носит массовое явление при проектировании и реконструкции технологических процессов на производствах. При этом возни-кают новые проблемы, связанные с необходимостью пересмотра основных принципов метрологического обеспечения производст-ва, таких как калибровка, оценка неопределенности измерений, обеспечение прослеживаемости, обработки больших массивов данных для воспроизведения и сравнения результатов измерений физических величин в дистанционном режиме. Традиционные способы калибровки средств измерительной техники при внедрении Индустии 4.0 становятся экономически невыгодными при использовании относительно недорогих интеллектуальных датчиков, а использование сложных сетевых технологий вместе с ма-шинным обучением приводят к утруднию методов предварительной обработки измеренных величин. В связи с этим предлагаются новые подходы для решения проблемы дистанционной калибровки средств измерений, используемых в Индустии 4.0.ru
dc.description.abstractThe use of intelligent sensors, network technologies, the Internet of things, machine learning in Industry 4.0 is a mass phenomenon in the design and reconstruction of technological processes in industries. This raises new problems associated with the need to revise the basic principles of metrological support of production, such as calibration, estimation of measurement uncertainty, ensuring traceability, processing large amounts of data to reproduce and compare the results of measurements of physical quantities in remote mode. The tradition-al methods of calibrating measuring instruments with the introduction of Industry 4.0 become economically disadvantageous with the use of relatively inexpensive intelligent sensors, and the use of sophisticated network technologies along with machine learning lead to the harder methods of preliminary processing of measured values. In this regard, new approaches are proposed to solve the problem of remote calibra-tion of measuring instruments used in Industry 4.0.en
dc.description.abstract1999-9941
dc.description.abstract2078-6387
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofІнформаційні технології та комп'ютерна інженерія. № 2 : 37-44.uk
dc.relation.urihttps://itce.vntu.edu.ua/index.php/itce/article/view/758
dc.subjectметрологія 4.0uk
dc.subjectконцепція калібруванняuk
dc.subjectнепевність вимірюваньuk
dc.subjectпростежуваністьuk
dc.subjectІндустрія 4.0uk
dc.subjectінтелектуальні сенсориuk
dc.subjectметрология 4.0ru
dc.subjectконцепция калибровкиru
dc.subjectнеопределенность измеренийru
dc.subjectпрослеживаемостьur
dc.subjectИндустрия 4.0ru
dc.subjectинтеллектуальные датчикиru
dc.subjectmetrology 4.0en
dc.subjectcalibration concepten
dc.subjectmeasurement uncertaintyen
dc.subjecttraceabilityen
dc.subjectIndustry 4.0en
dc.subjectsmart sensorsen
dc.titleКонцепція метрологічного забезпечення в індустрії 4.0uk
dc.title.alternativeКонцепция метрологического обеспечения в индустрии 4.0ru
dc.title.alternativeThe concept of metrological equipment in industry 4.0en
dc.typeArticle
dc.identifier.udc621.317
dc.relation.referencesW. Bauer, B. Dworschak, H. Zaiser, «Weiterbildung und Kompetenzentwicklung für die Industrie 4.0», Handbuch Industrie 4.0, Bd.1, pр. 125-138, 2017.de
dc.relation.referencesО. М. Васілевський, В. О. Поджаренко, Актуальні проблеми метрологічного забезпечення: [навчальний посібник]. Вінниця, Україна: ВНТУ, 2010, 214 с.uk
dc.relation.referencesD. Spath, B. Dworschak, H. Zaiser, D. Kremer, «Kompetenzentwicklung in der Industrie 4.0», Lehren und Lernen für die moderne Arbeitswelt, pр. 113-124, 2015.de
dc.relation.referencesО. М. Васілевський, В. Ю. Кучерук, Є. Т. Володарський, Непевність результатів вимірювань, контролю та випробувань: [підручник]. Херсон, Україна: «ОЛДІ-ПЛЮС», 2020, 352 с.uk
dc.relation.referencesH. Minssen, «Industrie 4.0», Fortsetzung folgt. Springer VS, Wiesbaden, pp. 117-135, 2017.en
dc.relation.referencesВ. О. Поджаренко , В. М. Дідич , О. М. Васілевський, «Оцінка вірогідності автоматизованого контролю складових елементів гумусу в ґрунті», Вісник національного університету «Львівська політехніка». Серія: «Автоматика, вимірювання та керування», № 639, с. 51-54, 2009.uk
dc.relation.referencesB. Dworschak, H. Zaiser, «Kompetenzentwicklung in und für die Industrie 4.0-ein Konzept», Indus-trie 4.0: Risiken und Chancen für die Berufsbildung, 44, рр. 261-278, 2017.de
dc.relation.referencesA. Schütze, N. Helwig, «Sensorik und Messtechnik für die Industrie 4.0», Technisches Messen, № 84 (5), рр. 310-319, 2017.de
dc.relation.referencesV. Wilkens, C. Koch, «Amplitude and phase calibration of hydrophones up to 70 MHz using broad-band pulse excitation and an optical reference», JASA, 115 (6), pp. 2892-12, 2004.en
dc.relation.referencesO. Vasilevskyi, P. Kulakov, D. Kompanets, O. Lysenko, V. Prysyazhnyuk, W. Wójcik, D. Baitussupov, «A new approach to assessing the dynamic uncertainty of measuring devices», Pro-ceedings Volume 10808, Photonics Applications in Astronomy, Communications, Industry, and High-Energy Physics Experiments 2018, 2018, 108082E.en
dc.relation.referencesL. Windelband, «Work requirements and qualifications in maintenance 4.0», Advances in Ergonomic Design of Systems, Products and Processes. Springer, Berlin, Heidelberg, рр. 89-102, 2017.en
dc.relation.referencesO. M. Vasilevskyi, P. I. Kulakov, K. V. Ovchynnykov, V. M. Didych, «Evaluation of dynamic mea-surement uncertainty in the time domain in the application to high speed rotating machinery», Interna-tional Journal of Metrology and Quality Engineering, Vol. 8, Article Number 25, 2017.en
dc.relation.referencesA. Link, A. Täubner, W. Wabinski, T. Bruns, C. Elster, «Calibration of accelerometers: determination of amplitude and phase response upon shock excitation», Meas. Sc. Technol, 17 (7), 1888, 2006.en
dc.relation.referencesC. Elster, A. Link, «Uncertainty evaluation for dynamic measurements modelled by a linear time-invariant system», Metrologia, 45 (4), pp. 464-473, 2008.en
dc.relation.referencesО. M. Vasilevskyi, V. M. Didych, «The method of expressing the uncertainty of dynamic measure-ments», Modern engineering research: topical problems, challenges andmodernity: Collective mo-nograph. Riga. Latvia: Izdevnieciba «Baltija Publishing», 2020, pp. 63-83.en
dc.relation.referencesP. Hale, A. Dienstfrey, J. Wang, D. Williams, A. Lewandowski, D. Keenan, T. Clement, «Traceable Waveform Calibration With a Covariance-Based Uncertainty Analysis», IEEE Trans. Instrum. Meas, 58(10), pp. 3554-3568, 2009.en
dc.relation.referencesO. M. Vasilevskyi, P. I. Kulakov, I. A. Dudatiev, V. M. Didych, A. Kotyra, B. Suleimenov, A. As-sembay, A. Kozbekova, «Vibration diagnostic system for evaluation of state interconnected electrical motors mechanical parameters», Proc. SPIE 10445, Photonics Applications in Astronomy, Communi-cations, Industry, and High Energy Physics Experiments 2017, 2017, 104456C.en
dc.relation.referencesP. Ittermann, J. Niehaus, «Industrie 4.0 und wandel von Industriearbeit–revisited. Forschungsstand und Trendbestimmungen», Digitalisierung industrieller Arbeit, pp. 33-60, 2018.en
dc.relation.referencesO. M. Vasilevskyi, «Means for measuring the dynamic torque electric motors and an analysis of its accuracy», Vymiriuvalna tekhnika ta metrolohiia, 73, рр. 52–56, 2012.en
dc.relation.referencesV. O. Podzharenko, O. M. Vasilevskyi, «Diagnostics of technical condition of electromechanical sys-tems for the logarithmic decrement», Proceedings of Donetsk National Technical University, 88, рр. 138–144, 2005.en
dc.relation.referencesM. Kobusch, S. Eichstädt, «A case study in model-based dynamic calibration of small strain gauge force transducers», ACTA IMEKO, vol. 6(1), pp. 3-12, 2017.en
dc.relation.referencesО. М. Васілевський, «Алгоритм оцінювання невизначеності у вимірюваннях при виконанні метрологічних робіт», Інформаційні технології та комп’ютерна інженерія, № 3 (7), с. 147-151, 2006.uk
dc.relation.referencesA. Link, C. Elster, «Uncertainty evaluation for IIR (infinite impulse response) filtering using a state-space approach», Meas. Sci. Technol, 20 (5), pp. 055104-6, 2009.en
dc.relation.referencesО. М. Васілевський, «Методика визначення міжповірочного інтервалу засобів вимірювання на основі концепції невизначеності», Технічна електродинаміка, № 6, с. 81-88, 2014.uk
dc.relation.referencesL. Windelband, B. Dworschak, «Arbeit und Kompetenzen in der Industrie 4.0. Anwendungsszenarien Instandhaltung und Leichtbaurobotik», Digitalisierung industrieller Arbeit, рр. 61-80, 2018.de
dc.relation.referencesО. М. Васілевський, «Оцінка невизначеності вихідних сигналів засобів вимірювальної техніки в динамічних режимах роботи», Системи обробки інформації, № 4 (85), с. 81-84, 2010.uk
dc.relation.referencesS. Eichstädt, V. Wilkens, «GUM2DFT - a software tool for uncertainty evaluation of transient signals in the frequency domain», Meas. Sci. Technol, 27(5), 055001, 2016.en
dc.relation.referencesО. М. Васілевський, «Нормування показників метрологічної надійності», Вісник Вінницького політехнічного інституту, № 4, с. 9-13, 2011.uk
dc.relation.referencesО. М. Васілевський, П. І. Кулаков, Елементи теорії підвищення точності вимірювання та cинхронізації кутових швидкостей роторів взаємозв’язаних електромоторів: монографія. Вінниця, Україна: ВНТУ, 2011, 176 с.uk
dc.relation.referencesП. М. Сопрунюк, А. Н. Василевский, Ю. А. Чабанюк, «Неопределенность результатов измере-ний при контроле асинхронности вращения электромеханических преобразователей», Системи обробки інформації, №7 (56), с. 72-75, 2006.ru
dc.relation.referencesS. Hackel, F. Härtig, J. Hornig, T. Wiedenhöfer, «The Digital Calibration Certificate», PTB –Mitteilungen, 127 (4), pp. 75-81, 2017.de
dc.relation.referencesUncertainty of measurement – Part 3: Guide to the expression of uncertainty in measurement (GUM:1995): ISO/IEC GUIDE 98-3:2008. – ISO, Switzerland, 2008, 120 p.en
dc.relation.referencesEvaluation of measurement data – Guide to the expression of uncertainty in measurement: JCGM 100:2008. – Sevres : JCGM, 2008, 120 р.en
dc.relation.referencesEvaluation of measurement data – Supplement 1 to the «Guide to the expression of uncertainty in measurement» – Propagation of distributions using a Monte Carlo method: JCGM 101:2008. – Se-vres: JCGM, 2008, 82 р.en
dc.relation.referencesEvaluation of measurement data – Supplement 2 to the «Guide to the expression of uncertainty in measurement» – Extension to any number of output quantities : JCGM 102:2011. – Sevres: JCGM, 2011, 72 р.en
dc.relation.referencesB. Young, A. Brintrup, «Multi Agent System for Machine Learning Under Uncertainty in Cyber Physical Manufacturing System», in Proc. of 9th Workshop on Service Oriented, Holonic and Multi-agent Manufacturing Systems for Industry of the Future, Spain, 2019, pp. 236-239.en
dc.relation.referencesY. Xia, J. Han, «Robust Kalman filtering for systems under norm bounded uncertainties in all system matrices and error covariance constraints», J. System Sci. and Complexity, 18 (4), pp. 439-444, 2005.en
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.31649/1999-9941-2020-48-2-37-44


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію