传感器4.0–智能传感器和测量技术使工业4.0成为可能

孙 宁

（兰州生物制品研究所有限责任公司，兰州 730046）

1 研究背景

被称为第四次工业革命的“工业4.0”，实际上更像是一种政治愿景，而非一种新的技术范式：自从工业化使高效大规模的生产成为可能以来，整个生产过程的认知和控制一直在不断进步。这种看待事物的新方式主要好处是有机会建立新的商业模式。盎格鲁-撒克逊时期的“工业物联网”实际上更好地表达了这一点，因为它暗示着将新经济的成功商业模式转化为工业应用，甚至更具有象征性的术语是数字化，或者简称为goole化。

智能传感器系统允许自我识别或诊断，直到自我配置、校准和修复，这通常归入self-X。与工业4.0类似的是，“传感器4.0”一词由彼得克劳斯首创，指明了当前传感器和测量科学的方向。类似与工业发展的四个阶段，这种分类区别于纯机械指标（如无液气压计），电子传感器（如经典应变仪），先进的电子传感器（如电子补偿压力传感器），最后是智能传感器，这一概述也显示了工业发展与传感器和仪器之间的紧密联系。传感器的重要性不仅局限于工业过程，实际上还强烈地影响所有当前的大趋势，如智能城市或智能交通。高度集成度传感器平台最好的例子实际上是智能手机，通常需集成大约15个不同的传感器，并大量使用多感官信号评估，例如，用于依靠加速度计、陀螺仪、磁力仪和压力传感器的导航。与此同时，这些传感器还用于其他服务，如天气监测、屏幕定向、步数计算，以及并非最不重要的游戏。在这种情况下，传感器实际上是“聋哑”传感器，不同传感器之间的集成和数据融合实现了一个智能平台。

2 研究现状和目前的趋势

目前，传感器技术的一个趋势是在各种传感器原件和系统中使用主动测量原理。例如，采用旋转电流的霍尔传感器，通过集成内部芯片加热器，实现内部校正，甚至修正偏差温度系数，采用补偿原理抑制温度交叉灵敏度的MR传感器，微机械加速度计和陀螺仪，以及基于科里奥利的流量传感器或使用温度调制的化学传感器，因为内部校准可以通过集成在系统中的线圈或直接在芯片上实现。此外，由于传感器非常小且集成在导热性好的硅片上。因此，可以对传感器进行加热，从而可以直接测定热交叉灵敏度。

霍尔传感器可以作为一个具体例子，突出（磁）传感器的潜力及其与先进的操作模式和传感器本身的数据处理集成。霍尔传感器被广泛应用，并以惊人的低成本销售。虽然在外部这些传感器仍然类似于著名的霍尔版，但在内部要复杂得多。

以下是由工业4.0推动的其他趋势。

测量作为一种服务：这可能是一种趋势，类似于Uber在公共交通上提供的服务，即测量服务，甚至是个人结果，而不是工具。请注意，测量的不确定度（自校准在线确定）将会影响价格。

各个部件的可追溯性，可追溯至螺钉、各个齿轮甚至垫圈：这一额外知识将使（子）系统的装配能够进行公差测量，也需要进行全面的状态监测，以评估各个加工步骤和及其对最终结果的影响。

自学习系统：利用机器学习，评估传感器数据与其他过程和环境参数之间的相关性，保证系统在系统自我诊断意义上的正确功能。

用于分析复杂系统的语义技术：对基于数据的方法之外的测量值的解释可以提供进一步机会，例如，对传感器数据进行仿真的检查和伪（故障）原因提供置信值。

3 智能传感器网络和状态监控的模块化方法

iCM液压系统的初步成功促使了一个后续项目的建立，在这个项目中，开发方法被转移到一个开放的传感器系统工具箱中。磁敏传感器主要用于测量电流、位置和角度，但其他（微）传感器，如用于振动、压力或热辐射的MEMS传感器也主要用于扩展测量谱。这些传感器还被集成到组建合资系统中，以改进性能和状态监控，作为在生产和在制造系统中运行时的线端测试。在这个项目中，模块化的电子和软件算法被开发出来，允许在智能传感器中直接进行必要的信号预处理和特征提取，此外，开发了新颖的self-X方法、无线传感器接口和能量采集，便于系统操作的集成和初始化。

4 结语

传感器和以表示创新的中心驱动力，不仅是工业4.0，还有其他的大趋势，比如，智能工厂、智能生产、智能移动、智能家居、智慧城市。复杂系统的智能决策是基于系统的指示，以及由传感器提供高精度的环境条件和影响因素。传感器、测量科学和工业4.0的智能评估的重要性已被各作者认识和认可并已经导致了“工业4.0任何东西都离不开传感器系统”。应该承认，尽管人们对更高的传感器产量和销量感到欢欣鼓舞与期待，尤其是在考虑万亿传感器路线图时，范式变化是可以预见的，就像数字革命中的情况一样。像Uber和AirBnB这样的全新商业模式也已经出现在一些传感器应用中。今天，谷歌已经提供了最好的机遇收集数据的交通数据，比基于专用传感器的传统交通检测具有更好的现实性和精确性。在这个应用中，网络起到了重要作用，当然还有数据量。虽然单个移动数据提供的质量较低，但大量移动的数据融合提供了所需信息。在未来，当大量气体传感器集成到智能手机中时，环境数据（如空气质量）也受到类似的影响。传感器和测量领域的科学研究，特别是社区要应对这一挑战，以确保未来设定的标准仍然是GMA和AMA(在德国），而不是在硅谷。

传感器和测量科学界在工业4.0的发展中发挥更大作用的一种方法可能是测量不确定型领域，而这正是今天计算机科学界没有解决的问题。充分利用无可争议的潜力，继续成功故事在高成本国家工业生产，这是工业4.0的承诺之一。复杂生产系统的状态监测——从单个液压机完成工厂组装和测试系统——可以是一个范式发展的传感器和测量科学工业4.0提供了许多经济优势，但也可以用于开发和测试新的商业模式。一个非常重要的方面是数据安全性，以及谁拥有那些数据、谁有权访问某些数据的问题。考虑一个在复杂生产过程中被监控的关键组件：当原始数据在工厂中生产时，其诀窍在于组件制造商。将完整的流程原始数据转发给组件制造商通常不是一个选项，因为这也将包括来自工厂的机密数据，如生产量。