温度センサーの応用

1. マシンインテリジェンスを使用した障害の検出と予測。どのシステムでも、問題が発生して深刻な結果につながる前に、起こり得る問題を検出または予測する必要があります。現時点では、正確に定義された異常状態のモデルはなく、異常検出技術もまだ不足しています。センサー情報と知識を組み合わせて機械の知能を向上させることが急務です。

2. 通常の状態では、ターゲットの物理パラメータを高精度かつ高感度で検出できます。しかし、異常状態や故障の検出はほとんど進んでいません。したがって、障害の検出と予測が緊急に必要とされており、精力的に開発および適用される必要があります。

3. 現在のセンシング技術は、一点における物理量や化学量を正確にセンシングすることは可能ですが、多次元の状態をセンシングすることは困難です。例えば環境計測も、その特性パラメータが広範囲に分布し、空間的・時間的相関関係を持っていることから、早急に解決すべき難題の一種である。したがって、多次元状態センシングの研究開発を強化する必要があります。

4. リモートセンシングによる対象成分分析。化学組成分析は試料物質に基づいて行われることが多く、場合によっては対象物質のサンプリングが困難な場合もあります。成層圏のオゾンレベルの測定と同様、リモートセンシングは不可欠であり、分光測定とレーダーまたはレーザー検出技術の組み合わせが考えられるアプローチの 1 つです。サンプルコンポーネントを使用しない分析では、センシングシステムとターゲットコンポーネントの間でさまざまなノイズや媒体による干渉を受けやすく、センシングシステムの機械知能がこの問題を解決することが期待されています。

5. 資源を効率的にリサイクルするためのセンサーインテリジェンス。現代の製造システムは、原材料から製品までの生産プロセスを自動化していますが、製品が使用されなくなったり廃棄されたりすると、循環プロセスは効率的でも自動化されなくなります。再生可能資源のリサイクルを効果的かつ自動的に行うことができれば、環境汚染やエネルギー不足を効果的に防止でき、ライフサイクル資源の管理が実現できます。自動化された効果的なサイクルプロセスでは、マシンインテリジェンスを使用してターゲットコンポーネントまたは特定のコンポーネントを区別することが、インテリジェントセンシングシステムにとって非常に重要なタスクです。