THE CONCEPT OF METROLOGICAL EQUIPMENT IN INDUSTRY 4.0
DOI:
https://doi.org/10.31649/1999-9941-2020-48-2-37-44Keywords:
metrology 4.0, calibration concept, measurement uncertainty, traceability, Industry 4.0, smart sensorsAbstract
The 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 traditional 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 calibration of measuring instruments used in Industry 4.0.
References
W. Bauer, B. Dworschak, H. Zaiser, «Weiterbildung und Kompetenzentwicklung für die Industrie 4.0», Handbuch Industrie 4.0, Bd.1, pр. 125-138, 2017.
О. М. Васілевський, В. О. Поджаренко, Актуальні проблеми метрологічного забезпечення: [навчальний посібник]. Вінниця, Україна: ВНТУ, 2010, 214 с.
D. Spath, B. Dworschak, H. Zaiser, D. Kremer, «Kompetenzentwicklung in der Industrie 4.0», Lehren und Lernen für die moderne Arbeitswelt, pр. 113-124, 2015.
О. М. Васілевський, В. Ю. Кучерук, Є. Т. Володарський, Непевність результатів вимірювань, контролю та випробувань: [підручник]. Херсон, Україна: «ОЛДІ-ПЛЮС», 2020, 352 с.
H. Minssen, «Industrie 4.0», Fortsetzung folgt. Springer VS, Wiesbaden, pp. 117-135, 2017.
В. 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.
B. Dworschak, H. Zaiser, «Kompetenzentwicklung in und für die Industrie 4.0-ein Konzept», Industrie 4.0: Risiken und Chancen für die Berufsbildung, 44, рр. 261-278, 2017.
A. Schütze, N. Helwig, «Sensorik und Messtechnik für die Industrie 4.0», Technisches Messen, № 84 (5), рр. 310-319, 2017.
V. 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.
O. Vasilevskyi, P. Kulakov, D. Kompanets, O. Lysenko, V. Prysyazhnyuk, W. Wójcik, D. Baitussu-pov, «A new approach to assessing the dynamic uncertainty of measuring devices», Proceedings Vo-lume 10808, Photonics Applications in Astronomy, Communications, Industry, and High-Energy Physics Experiments 2018, 2018, 108082E.
L. 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.
O. 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», International Journal of Metrology and Quality Engineering, Vol. 8, Article Number 25, 2017.
A. 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.
C. Elster, A. Link, «Uncertainty evaluation for dynamic measurements modelled by a linear time-invariant system», Metrologia, 45 (4), pp. 464-473, 2008.
О. 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.
P. 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.
O. 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.
P. Ittermann, J. Niehaus, «Industrie 4.0 und wandel von Industriearbeit–revisited. Forschungsstand und Trendbestimmungen», Digitalisierung industrieller Arbeit, pp. 33-60, 2018.
O. 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.
V. 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.
M. 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.
О. М. Васілевський, «Алгоритм оцінювання невизначеності у вимірюваннях при виконанні метрологічних робіт», Інформаційні технології та комп’ютерна інженерія, № 3 (7), с. 147-151, 2006.
A. 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.
О. М. Васілевський, «Методика визначення міжповірочного інтервалу засобів вимірювання на основі концепції невизначеності», Технічна електродинаміка, № 6, с. 81-88, 2014.
L. Windelband, B. Dworschak, «Arbeit und Kompetenzen in der Industrie 4.0. Anwendungsszenarien Instandhaltung und Leichtbaurobotik», Digitalisierung industrieller Arbeit, рр. 61-80, 2018.
О. М. Васілевський, «Оцінка невизначеності вихідних сигналів засобів вимірювальної техніки в динамічних режимах роботи», Системи обробки інформації, № 4 (85), с. 81-84, 2010.
S. Eichstädt, V. Wilkens, «GUM2DFT - a software tool for uncertainty evaluation of transient signals in the frequency domain», Meas. Sci. Technol, 27(5), 055001, 2016.
О. М. Васілевський, «Нормування показників метрологічної надійності», Вісник Вінницького політехнічного інституту, № 4, с. 9-13, 2011.
О. 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.
П. М. Сопрунюк, А. Н. Василевский, Ю. А. Чабанюк, «Неопределенность результатов измере-ний при контроле асинхронности вращения электромеханических преобразователей», Си-стеми обробки інформації, №7 (56), с. 72-75, 2006.
S. Hackel, F. Härtig, J. Hornig, T. Wiedenhöfer, «The Digital Calibration Certificate», PTB –Mitteilungen, 127 (4), pp. 75-81, 2017.
Uncertainty 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.
Evaluation of measurement data – Guide to the expression of uncertainty in measurement: JCGM 100:2008. – Sevres : JCGM, 2008, 120 р.
Evaluation 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.
Evaluation 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.
B. 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.
Y. 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.
Downloads
-
PDF (Українська)
Downloads: 285
