SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

onr:"swepub:oai:DiVA.org:mdh-67208"
 

Sökning: onr:"swepub:oai:DiVA.org:mdh-67208" > Measurement Capabil...

  • Chen, HaizhouCollege of Electromechanical Engineering, Qingdao University of Science and Technology, Qingdao, China (författare)

Measurement Capability Evaluation of Acoustic Emission Sensors in IIoT System for PHM

  • Artikel/kapitelEngelska2024

Förlag, utgivningsår, omfång ...

  • 2024
  • printrdacarrier

Nummerbeteckningar

  • LIBRIS-ID:oai:DiVA.org:mdh-67208
  • https://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:mdh:diva-67208URI
  • https://doi.org/10.1109/jiot.2024.3405539DOI

Kompletterande språkuppgifter

  • Språk:engelska
  • Sammanfattning på:engelska

Ingår i deldatabas

Klassifikation

  • Ämneskategori:ref swepub-contenttype
  • Ämneskategori:art swepub-publicationtype

Anmärkningar

  • In the realm of Industry 4.0, Industrial Internet of Things (IIoT) is pivotal for advancing Prognostics and Health Management (PHM) through real-time monitoring of asset conditions. The efficacy of these IIoT systems heavily relies on the precision and reliability of Acoustic Emission (AE) sensor data. Recognizing the critical dependence of IIoT system functionality on AE sensor capability, this study proposes a novel, systematic framework tailored for PHM applications. Our approach expands the application of the Gage Repeatability and Reproducibility (Gage R&R) technique, focusing on enhancing the reliability of IIoT-AE systems. In experimental study, AE sensors are deployed to collect data across various operational contexts, including different fault types, measurement positions, operators, speeds, and trial counts. This comprehensive exploration reveals how different contextual factors impact AE sensor capability, thereby facilitating the strategic selection of contexts for precise data acquisition. Additionally, we introduce an innovative three-region graph comprising key metrics, namely Percentage of Repeatability & Reproducibility (PRR), Precision-to-Tolerance Ratio (PTR), and Signal-to-Noise Ratio (SNR), to provide a clear and intuitive visualization of AE sensor capability and acceptability based on well-defined criteria. Our findings lay the groundwork for ensuring the accuracy and reliability in IIoT systems for PHM, while also provides invaluable guidance for contextual design and practical enhancement of AE sensor, with broader implications for real-time sensor capability evaluations in IoT systems. This work marks a significant step forward in ensuring the reliability of IIoT deployments in PHM, ultimately contributing to the advancement of sensor technology in Industry 4.0 applications.

Ämnesord och genrebeteckningar

Biuppslag (personer, institutioner, konferenser, titlar ...)

  • Lin, JingMälardalens universitet,Innovation och produktrealisering,Division of Operation and Maintenance, University of Technology, Luleå, Sweden(Swepub:mdh)jln19 (författare)
  • Yang, HualinCollege of Electromechanical Engineering, Qingdao University of Science and Technology, Qingdao, China (författare)
  • Xu, GuanjiQingdao Huihe Zhongcheng Intelligent Technology Ltd, Qingdao, China (författare)
  • College of Electromechanical Engineering, Qingdao University of Science and Technology, Qingdao, ChinaInnovation och produktrealisering (creator_code:org_t)

Sammanhörande titlar

  • Ingår i:IEEE Internet of Things Journal, s. 1-12327-4662

Internetlänk

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Hitta mer i SwePub

Av författaren/redakt...
Chen, Haizhou
Lin, Jing
Yang, Hualin
Xu, Guanji
Om ämnet
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER
TEKNIK OCH TEKNO ...
och Samhällsbyggnads ...
och Annan samhällsby ...
Artiklar i publikationen
IEEE Internet of ...
Av lärosätet
Mälardalens universitet

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy