МЕТРОЛОГІЧНИЙ КОНТРОЛЬ ДАТЧИКІВ МОНІТОРИНГУ УМОВ ПРАЦІ З ВИКОРИСТАННЯМ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

Автор(и)

  • О.В. Крайнюк Харківський національний автомобільно-дорожній університет
  • Ю.В. Буц Харківський національний автомобільно-дорожній університет
  • Н.В. Діденко Харківський національний автомобільно-дорожній університет
  • В.В. Барбашин Харківський національний університет міського господарства імені О.М. Бекетова
  • О.О. Трішина Харківський ліцей № 163 Харківської міської ради

DOI:

https://doi.org/10.33042/2522-1809-2024-3-184-216-222

Ключові слова:

засоби вимірювальної техніки, умови виробничого середовища, небезпека, повірка, калібрування

Анотація

Розглянуто використання штучного інтелекту для калібрування засобів вимірювальної техніки з метою оптимізації метрологічного контролю та аналізу даних, отриманих від датчиків. Досліджується роль та значення метрологічного контролю датчиків у системі моніторингу умов праці на виробництві з використанням штучного інтелекту.

Біографії авторів

О.В. Крайнюк, Харківський національний автомобільно-дорожній університет

кандидат технічних наук, доцент, доцент кафедри метрології та безпеки життєдіяльності

Ю.В. Буц, Харківський національний автомобільно-дорожній університет

доктор технічних наук, професор, професор кафедри метрології та безпеки життєдіяльності

Н.В. Діденко, Харківський національний автомобільно-дорожній університет

кандидат технічних наук, доцент, доцент кафедри метрології та безпеки життєдіяльності

В.В. Барбашин, Харківський національний університет міського господарства імені О.М. Бекетова

кандидат технічних наук, доцент кафедри охорони праці та безпеки життєдіяльності

О.О. Трішина, Харківський ліцей № 163 Харківської міської ради

заступник директора з навчально-виховної роботи

Посилання

Krainiuk, O. Swot analysis of the implementation of digital technologies to ensure occupational safety / Krainiuk, O., Buts, Y., Barbachyn, V. // Municipal Economy of Cities, 2020. – 3(163). – РР. 234–238. DOI 10.33042/2522-1809-2021-3-163-234-238.

Sudianto, A. Smart Temperature Measurement System for Milling Process Application Based on MLX90614 Infrared Thermometer Sensor with Arduino [Text] / Sudianto, A., Jamaludin, Z., Abdul Rahman, A. A., Muharrom, F., Novianto, S.// Journal of Advanced Research in Applied Mechanics, 2020. 72(1), 10–24. DOI:10.37934/aram.72.1.1024.

MA, Liuhao, et al. Transfer-learning-based multi-wavelength laser sensor for high fidelity and real-time moni-toring of ambient temperature and humidity / Liuhao Ma, Weifan Hu, Wei Wang, and Yu Wang // Applied Optics, 2023. – 62.22. – P. 5932-5945. DOI:10.1364/AO.495482.

Pena F. López virtual instrument for automatic anemometer calibration with ANN based supervision / Pena, F. López; DURO, Richard J. A // IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2003. – 52.3. – P. 654-661. DOI: 10.1109/TIM.2003.814703.

Attallah Omneya An electronic nose for identifying multiple combustible/harmful gases and their concentration levels via artificial intelligence / Attallah Omneya, Morsi, Iman // Measurement, 2022. – 199. – 111458. DOI: 10.1016/J. Measurement.2022.111458.

Monti Lorenzo. Raveguard: A noise monitoring platform using low-end microphones and machine learning / Monti, L.; Vincenzi, M.; Mirri, S.; Pau, G.; Salomoni, P. // Sensors, 2020.– 20(19).– 5583. DOI: 10.3390/s20195583.

Barsagadea, Ajay G. Internet of Things Based Intelligent monitoring and Controlling of Poultry System on using Artifi-cial Intelligence / Barsagadea, Ajay G.; Rumaleb, Aniruddha S.// International Journal of Intelligent Systems and Applications in Engineering, 2024. 12.10s: 456-467. DOI: 10.1109/I-SMAC55078.2022.9987287

Pishgar Maryam REDECA: a novel framework to review artificial intelligence and its applications in occupational safety and health / Pishgar, Maryam, Salah Fuad Issa, Margaret Sietsema, Preethi Pratap and Houshang Darabi, // International journal of environmental research and public health, 2021.– 18.13.– 6705. DOI: 10.3390/ijerph18136705.

Kristoffersson, A., Lindén, M. Wearable sensors for moni-toring and preventing noncommunicable diseases: A systematic review. Information, 2020. 11(11), 521. DOI: 10.3390/INFO11110521

Rodríguez-Cobo. Non-Contact Thermal and Acoustic Sensors with Embedded Artificial Intelligence for Point-of-Care Diagnostics [Text] / Rodríguez-Cobo, L., Reyes-Gonzalez, L., Algorri, J. F., Díez-del-Valle Garzón, S., García-García, R., López-Higuera, J. M., Cobo, A.// Sensors, 2023. 24(1), 129. DOI: 10.3390/S24010129.

Krainiuk, O. Use of artificial intelligence for work safety management / Krainiuk, O., Buts, Y., Barbashyn, V., Yatsiuk, M. // Municipal Economy of Cities, 2023.– 6(180).– РР. 207–213. https://doi.org/10.33042/2522-1809-2023-6-180-207-213.

Krainiuk О. Metrological provision of workplace certification according to working conditions / Krainiuk О., Buts, Y., Didenko, N., Barbachyn, V. // Municipal Economy of Cities, 2023. – 4(178). – РР. 286–292. DOI: 10.33042/2522-1809-2023-4-178-286-292

Krainiuk, O. Prospects of digitalization in the field OF occupational health and safety / Krainiuk, O., Buts, Y., Bar-bachin, V., Didenko, N. // Array. Municipal Economy of Cities, 2020. – 6(159). – 130–138. DOI 10.33042/2522-1809-2020-6-159-130-138

##submission.downloads##

Опубліковано

2024-06-07

Як цитувати

Крайнюк, О., Буц, Ю., Діденко, Н., Барбашин, В., & Трішина, О. (2024). МЕТРОЛОГІЧНИЙ КОНТРОЛЬ ДАТЧИКІВ МОНІТОРИНГУ УМОВ ПРАЦІ З ВИКОРИСТАННЯМ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ. Комунальне господарство міст. Серія: «Економічні науки», 3(184), 216–222. https://doi.org/10.33042/2522-1809-2024-3-184-216-222

Статті цього автора (авторів), які найбільше читають

1 2 > >>