В России решили проблему неточных измерений на предприятиях (original) (raw)
https://ria.ru/20240821/nauka-1967258682.html
В России решили проблему неточных измерений на предприятиях
В России решили проблему неточных измерений на предприятиях - РИА Новости, 21.08.2024
В России решили проблему неточных измерений на предприятиях
Новые методы обработки данных, которые позволят без дополнительных затрат значительно повысить точность измерений на промышленных предприятиях, разработали... РИА Новости, 21.08.2024
2024-08-21T09:00
2024-08-21T09:00
2024-08-21T09:00
наука
россия
санкт-петербургский политехнический университет петра великого
наука
университетская наука
навигатор абитуриента
константин семенов
санкт-петербург
МОСКВА, 20 авг – РИА Новости. Новые методы обработки данных, которые позволят без дополнительных затрат значительно повысить точность измерений на промышленных предприятиях, разработали ученые Санкт-Петербургского Политеха. По их мнению, это поможет улучшить качество выпускаемой продукции. Результаты опубликованы в журнале Measurement. Недостаточно точные результаты измерений характеристик производственных процессов – одна из актуальных проблем современного производства. Методы их согласования призваны частично уменьшить погрешность результатов измерений, выполненных на одном и том же промышленном объекте, путем обнаружения и устранения несоответствия между ними.Такие методы основаны на подходах теории вероятностей и математической статистики совместно с применением математического моделирования. Они позволяют инженерам на производстве повысить точность получаемых данных и извлечь из них максимум полезной информации для изменения настроек и параметров технологических процессов на производстве.Ученые Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого разработали новые методы согласования результатов измерений, позволяющие повысить их точность за счет комплексного анализа взаимосвязей между измеряемыми величинами, не прибегая к замене или модернизации измерительного оборудования. По мнению авторов, созданные ими методы более универсальны, чем существующие, и подходят для гораздо большего количества ситуаций.В основе методов лежит новый математический алгоритм, который позволяет проверить, насколько результаты измерений разных характеристик согласованы друг с другом и соответствуют друг другу, отметил один из авторов работы, доцент Высшей школы компьютерных технологий и информационных систем СПбПУ Константин Семенов.При этом, по его словам, не имеет значения, какие именно параметры технологических процессов измеряются – главное, чтобы имелась цифровая модель процесса. Предложенные методы применимы и для оценки качества промышленной продукции, когда производимые изделия подвергаются контролю путем измерений их характеристик."Например, при работе силового агрегата, который вырабатывает электричество, крутится турбина, которая, естественно, испытывает вибрацию. Нам важно понимать, не превосходит ли амплитуда колебательных процессов допустимых пределов и не сломается ли агрегат. Для измерения уровня вибрации на турбине всегда стоят специальные датчики для контроля. И если мы видим, что вибрация на каком-то участке не очень большая, но знаем, что этого не может быть, потому что турбина в этом месте трясется, то, значит, скорее всего, этот датчик не вполне исправен. Наш алгоритм учитывает все эти соображения в формальном математическом виде, находит ошибки и устраняет их", – рассказал он.Константин Семенов отметил, что новые методы позволят добиться максимально возможной точности за счет того, что алгоритм учитывает не каждый результат измерений в отдельности, а все сразу. Достичь этого можно без значительных капитальных затрат, используя уже имеющееся оборудование."Повышение точности измерений улучшает качество и конкурентоспособность выпускаемой продукции. При этом процедура согласования данных внедряется в информационно-измерительные системы, системы контроля и управления технологическими процессами и более никак на стоимость производства не влияет. Стоит прекратить разбрасываться той информацией, что накоплена на производстве и на получение которой уже были потрачены средства, и перевести ее в точность получаемых результатов", – добавил ученый.По мнению специалистов СПбПУ, другие известные подходы к согласованию индустриальных данных, в основном, позволяют отсеивать лишь наиболее грубые ошибки в измерениях. Для повышения точности результатов измерений часто используются упрощенные модели, которые не всегда соответствуют реальным условиям на производстве. Уникальность нового подхода, по словам авторов, заключается в том, что он позволяет работать с любым распределением значений измеряемых величин и их погрешностей и учитывать нелинейные зависимости между параметрами технологических процессов, что делает его более гибким и эффективным.Работы были поддержаны грантом Российского научного фонда № 23-29-00694 "Непараметрические методы и программные средства на их основе для согласования и уточнения неточных данных, основанные на учете известных взаимосвязей и априорной информации".
https://ria.ru/20240710/nauka-1958535952.html
https://ria.ru/20231214/nauka-1915058797.html
https://ria.ru/20240603/nauka-1949693663.html
россия
санкт-петербург
РИА Новости
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
2024
РИА Новости
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
Новости
ru-RU
https://ria.ru/docs/about/copyright.html
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/
РИА Новости
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
РИА Новости
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
РИА Новости
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
россия, санкт-петербургский политехнический университет петра великого, наука, университетская наука, навигатор абитуриента, константин семенов, санкт-петербург
Наука, Россия, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Наука, Университетская наука, Навигатор абитуриента, Константин Семенов, Санкт-Петербург
В России решили проблему неточных измерений на предприятиях
МОСКВА, 20 авг – РИА Новости. Новые методы обработки данных, которые позволят без дополнительных затрат значительно повысить точность измерений на промышленных предприятиях, разработали ученые Санкт-Петербургского Политеха. По их мнению, это поможет улучшить качество выпускаемой продукции. Результаты опубликованы в журнале Measurement.
Недостаточно точные результаты измерений характеристик производственных процессов – одна из актуальных проблем современного производства. Методы их согласования призваны частично уменьшить погрешность результатов измерений, выполненных на одном и том же промышленном объекте, путем обнаружения и устранения несоответствия между ними.
Такие методы основаны на подходах теории вероятностей и математической статистики совместно с применением математического моделирования. Они позволяют инженерам на производстве повысить точность получаемых данных и извлечь из них максимум полезной информации для изменения настроек и параметров технологических процессов на производстве.
Ученые Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого разработали новые методы согласования результатов измерений, позволяющие повысить их точность за счет комплексного анализа взаимосвязей между измеряемыми величинами, не прибегая к замене или модернизации измерительного оборудования. По мнению авторов, созданные ими методы более универсальны, чем существующие, и подходят для гораздо большего количества ситуаций.
В основе методов лежит новый математический алгоритм, который позволяет проверить, насколько результаты измерений разных характеристик согласованы друг с другом и соответствуют друг другу, отметил один из авторов работы, доцент Высшей школы компьютерных технологий и информационных систем СПбПУ Константин Семенов.
При этом, по его словам, не имеет значения, какие именно параметры технологических процессов измеряются – главное, чтобы имелась цифровая модель процесса. Предложенные методы применимы и для оценки качества промышленной продукции, когда производимые изделия подвергаются контролю путем измерений их характеристик.
«
"Например, при работе силового агрегата, который вырабатывает электричество, крутится турбина, которая, естественно, испытывает вибрацию. Нам важно понимать, не превосходит ли амплитуда колебательных процессов допустимых пределов и не сломается ли агрегат. Для измерения уровня вибрации на турбине всегда стоят специальные датчики для контроля. И если мы видим, что вибрация на каком-то участке не очень большая, но знаем, что этого не может быть, потому что турбина в этом месте трясется, то, значит, скорее всего, этот датчик не вполне исправен. Наш алгоритм учитывает все эти соображения в формальном математическом виде, находит ошибки и устраняет их", – рассказал он.
Константин Семенов отметил, что новые методы позволят добиться максимально возможной точности за счет того, что алгоритм учитывает не каждый результат измерений в отдельности, а все сразу. Достичь этого можно без значительных капитальных затрат, используя уже имеющееся оборудование.
"Повышение точности измерений улучшает качество и конкурентоспособность выпускаемой продукции. При этом процедура согласования данных внедряется в информационно-измерительные системы, системы контроля и управления технологическими процессами и более никак на стоимость производства не влияет. Стоит прекратить разбрасываться той информацией, что накоплена на производстве и на получение которой уже были потрачены средства, и перевести ее в точность получаемых результатов", – добавил ученый.
По мнению специалистов СПбПУ, другие известные подходы к согласованию индустриальных данных, в основном, позволяют отсеивать лишь наиболее грубые ошибки в измерениях. Для повышения точности результатов измерений часто используются упрощенные модели, которые не всегда соответствуют реальным условиям на производстве. Уникальность нового подхода, по словам авторов, заключается в том, что он позволяет работать с любым распределением значений измеряемых величин и их погрешностей и учитывать нелинейные зависимости между параметрами технологических процессов, что делает его более гибким и эффективным.
Работы были поддержаны грантом Российского научного фонда № 23-29-00694 "Непараметрические методы и программные средства на их основе для согласования и уточнения неточных данных, основанные на учете известных взаимосвязей и априорной информации".