Návrh a optimalizace inteligentních senzorů pro potřeby Průmyslu 4.0 a SMART technologií

Jakub Kolařík

Disertační práce

Design and Optimization of Intelligent Sensors for Industry 4.0 and Smart Technologies

Anotace:

Práce se zabývá návrhem inteligentního systému pro online monitorování a kontrolu kvality výroby na robotických svařovacích stanovištích. Tento systém využívá techniky pokročilého zpracování signálů, strojového učení a metod umělé inteligence, pro stanovení nestandardních průběhů akustických emisí svařovacího procesu. V rámci práce byla provedena první iterace implementace navrženého systému na robotizovaná pracoviště v průmyslu (Brose CZ spol. s.r.o.), ve kterém dochází k rozšiřování báze znalostí pomocí kombinace strojového učení s a bez učitele. Práce vznikala v rámci projektu „Platforma pro výzkum orientovaný na Průmysl 4.0 a robotiku v ostravské aglomeraci“. Realizovaná studie jednoznačně potvrdila hypotézy využití akustických emisí pro možnosti online monitorování a kontrolu kvality výroby na robotických svařovacích stanovištích MAG. V rámci práce vznikl unikátní dataset vícekanálových akustických záznamů, který bude dále rozšiřován a nabídnut široké veřejné komunitě. Pro potřeby práce byl vyvinut unikátní vícekanálový měřící systém na bázi virtuální instrumentace. Činnosti v rámci této doktorské disertační práce akcelerovali spolupráci mezi FEI, VSB a firmou Brose CZ spol. s.r.o. Dílčí výsledky této práce budou využity v rámci dalšího výzkumu, projektů a publikační činnosti.

Abstract:

The thesis deals with the design of an intelligent system for online monitoring and quality control of production at robotic welding stations. This system uses advanced signal processing techniques, machine learning and artificial intelligence methods to determine non-standard acoustic emission waveforms of the welding process. The first iteration of the implementation of the proposed system on robotic workplaces in industry (Brose CZ spol. s.r.o.) was carried out, in which the knowledge base is extended using a combination of supervised and unsupervised machine learning.. The work was developed within the project "Platform for Industry 4.0 and robotics-oriented research in the Ostrava agglomeration". The conducted study clearly confirmed the hypotheses of using acoustic emissions for online monitoring and quality control of production on MAG robotic welding stations. The work produced a unique dataset of multi-channel acoustic recordings, which will be further expanded and offered to the wider public community. A unique multi-channel measurement system based on virtual instrumentation was developed for the work. The activities within this PhD thesis accelerated the collaboration between FEI, VSB and Brose CZ spol. s.r.o. Partial results of this thesis will be used in further research, projects and publications.

Klíčová slova

Akustické emise, online monitorování, kontrolu kvality výroby, robotické MAG svařování, pokročilé metody zpracování signálů, Průmysl 4.0, strojové učení, umělá inteligence, virtuální instrumentace, senzory a měření, průmyslová automatizace

Keywords

Acoustic Emissions, Online Monitoring, Production Quality Control, Robotic Mag Welding, Advanced Signal Processing, Industry 4.0, Machine Learning, Artificial Intelligence, Virtual Instrumentation, Sensors and Measurement, Industrial Automation

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 5. 5. 2023

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 9. 6. 2023
• Vedoucí: Radek Martinek
• Oponent: Jiří Mišurec, Jiří Koziorek, Petr Čermák

VŠB – Technická univerzita Ostrava

Fakulta elektrotechniky a informatiky

Doktorský studijní program / obor:
Elektrotechnika / Technická kybernetika