| Studiju veids |
maģistra akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Ražošanas tehnoloģija |
| Nosaukums |
Pētījumi par loT balstīto paredzamo tehnisko apkopi mehāniskajām un inženiertehniskajām iekārtām |
| Nosaukums angļu valodā |
Research on IoT-Based Predictive Maintenance for Mechanical and Civil Engineering Equipment |
| Struktūrvienība |
31000 Būvniecības un mašīnzinību fakultāte |
| Darba vadītājs |
Didzis Avišāns |
| Recenzents |
Kārlis Berkolds |
| Anotācija |
Pētījums koncentrējas uz lietu interneta balstītas paredzamās apkopes izveidi un izmantošanu mehāniskās un civilās inženierijas iekārtām, jo īpaši, lai identificētu kļūdas CNC iekārtu pozicionēšanā. Šis pētījums aizpilda svarīgo plaisu starp teoriju un praksi lietu internetā (IoT), eksperimentāli pierādot ultraskaņas sensorus un izstrādājot daudzlīmeņu skaitļošanas infrastruktūru rūpnieciskai lietošanai. Bezkontakta attāluma mērīšanas sistēma, izmantojot Arduino un HC-SR04 sensorus, tika pārbaudīta dažādos attālumos, lai pārliecinātos, ka tā ir piemērota precīzai ražošanai. Lai gan sistēmas veiktspējas mērīšanai, gan standartu noteikšanai tās izmantošanai rūpniecībā, tika izmantotas dažādas statistikas metodes, piemēram, dispersijas analīze un atkārtojamības un reproducējamības pētījumi.
Pētījuma rezultāti liecina, ka sistēmas kopējā precizitāte ir 99,92% un variācijas koeficients vienmēr ir zem 1,1% visos pārbaudītajos attālumos, kas pierāda, ka ultraskaņas sensoru tehnoloģija ir piemērota CNC iekārtu uzraudzībai. Statistikas analīze atklāja, ka 13,7% no pielaides diapazona bija saistīti ar mērīšanas sistēmas variācijām, savukārt 99,9% bija saistīti ar detaļu savstarpējām variācijām. Šajā pētījumā tiek ieviesta pilnīga trīs līmeņu lietu interneta (IoT) arhitektūra, kas apvieno perifērijas, miglas un mākoņdatošanu, lai atbalstītu reāllaika uzraudzību, izkliedētu apstrādi un paredzošo analītiku. Tas efektīvi saista tehnoloģijas izstrādi laboratorijā ar tās izmantošanu rūpniecībā, aptverot galvenos tehniskos izaicinājumus, piemēram, sistēmu integrāciju, vides faktorus un ieviešanas stratēģijas uzņēmumiem, kas vēlas paļauties uz datu vadītu paredzamo iekārtu apkopi. |
| Atslēgas vārdi |
Lietu internets (IoT), CNC iekārtas, ultraskaņas sensors, sensoru elektroinstalācija, prognozējošie algoritmi, mašīnmācīšanās, mērījumu diapazons (25 cm–100 cm) |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
Internet of Things (IoT),CNC machines, ultrasonic sensor, Sensor wiring, Predictive algorithms, Machine learning, Measurement range (25cm–100cm) |
| Valoda |
eng |
| Gads |
2025 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
30.05.2025 18:21:57 |
