孫 寧

（蘭州生物制品研究所有限責(zé)任公司，蘭州 730046）

1 研究背景

被稱為第四次工業(yè)革命的“工業(yè)4.0”，實(shí)際上更像是一種政治愿景，而非一種新的技術(shù)范式：自從工業(yè)化使高效大規(guī)模的生產(chǎn)成為可能以來(lái)，整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程的認(rèn)知和控制一直在不斷進(jìn)步。這種看待事物的新方式主要好處是有機(jī)會(huì)建立新的商業(yè)模式。盎格魯-撒克遜時(shí)期的“工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)”實(shí)際上更好地表達(dá)了這一點(diǎn)，因?yàn)樗凳局鴮⑿陆?jīng)濟(jì)的成功商業(yè)模式轉(zhuǎn)化為工業(yè)應(yīng)用，甚至更具有象征性的術(shù)語(yǔ)是數(shù)字化，或者簡(jiǎn)稱為goole化。

智能傳感器系統(tǒng)允許自我識(shí)別或診斷，直到自我配置、校準(zhǔn)和修復(fù)，這通常歸入self-X。與工業(yè)4.0類似的是，“傳感器4.0”一詞由彼得克勞斯首創(chuàng)，指明了當(dāng)前傳感器和測(cè)量科學(xué)的方向。類似與工業(yè)發(fā)展的四個(gè)階段，這種分類區(qū)別于純機(jī)械指標(biāo)（如無(wú)液氣壓計(jì)），電子傳感器（如經(jīng)典應(yīng)變儀），先進(jìn)的電子傳感器（如電子補(bǔ)償壓力傳感器），最后是智能傳感器，這一概述也顯示了工業(yè)發(fā)展與傳感器和儀器之間的緊密聯(lián)系。傳感器的重要性不僅局限于工業(yè)過(guò)程，實(shí)際上還強(qiáng)烈地影響所有當(dāng)前的大趨勢(shì)，如智能城市或智能交通。高度集成度傳感器平臺(tái)最好的例子實(shí)際上是智能手機(jī)，通常需集成大約15個(gè)不同的傳感器，并大量使用多感官信號(hào)評(píng)估，例如，用于依靠加速度計(jì)、陀螺儀、磁力儀和壓力傳感器的導(dǎo)航。與此同時(shí)，這些傳感器還用于其他服務(wù)，如天氣監(jiān)測(cè)、屏幕定向、步數(shù)計(jì)算，以及并非最不重要的游戲。在這種情況下，傳感器實(shí)際上是“聾啞”傳感器，不同傳感器之間的集成和數(shù)據(jù)融合實(shí)現(xiàn)了一個(gè)智能平臺(tái)。

2 研究現(xiàn)狀和目前的趨勢(shì)

目前，傳感器技術(shù)的一個(gè)趨勢(shì)是在各種傳感器原件和系統(tǒng)中使用主動(dòng)測(cè)量原理。例如，采用旋轉(zhuǎn)電流的霍爾傳感器，通過(guò)集成內(nèi)部芯片加熱器，實(shí)現(xiàn)內(nèi)部校正，甚至修正偏差溫度系數(shù)，采用補(bǔ)償原理抑制溫度交叉靈敏度的MR傳感器，微機(jī)械加速度計(jì)和陀螺儀，以及基于科里奧利的流量傳感器或使用溫度調(diào)制的化學(xué)傳感器，因?yàn)閮?nèi)部校準(zhǔn)可以通過(guò)集成在系統(tǒng)中的線圈或直接在芯片上實(shí)現(xiàn)。此外，由于傳感器非常小且集成在導(dǎo)熱性好的硅片上。因此，可以對(duì)傳感器進(jìn)行加熱，從而可以直接測(cè)定熱交叉靈敏度。

霍爾傳感器可以作為一個(gè)具體例子，突出（磁）傳感器的潛力及其與先進(jìn)的操作模式和傳感器本身的數(shù)據(jù)處理集成?；魻杺鞲衅鞅粡V泛應(yīng)用，并以驚人的低成本銷售。雖然在外部這些傳感器仍然類似于著名的霍爾版，但在內(nèi)部要復(fù)雜得多。

以下是由工業(yè)4.0推動(dòng)的其他趨勢(shì)。

測(cè)量作為一種服務(wù)：這可能是一種趨勢(shì)，類似于Uber在公共交通上提供的服務(wù)，即測(cè)量服務(wù)，甚至是個(gè)人結(jié)果，而不是工具。請(qǐng)注意，測(cè)量的不確定度（自校準(zhǔn)在線確定）將會(huì)影響價(jià)格。

各個(gè)部件的可追溯性，可追溯至螺釘、各個(gè)齒輪甚至墊圈：這一額外知識(shí)將使（子）系統(tǒng)的裝配能夠進(jìn)行公差測(cè)量，也需要進(jìn)行全面的狀態(tài)監(jiān)測(cè)，以評(píng)估各個(gè)加工步驟和及其對(duì)最終結(jié)果的影響。

自學(xué)習(xí)系統(tǒng)：利用機(jī)器學(xué)習(xí)，評(píng)估傳感器數(shù)據(jù)與其他過(guò)程和環(huán)境參數(shù)之間的相關(guān)性，保證系統(tǒng)在系統(tǒng)自我診斷意義上的正確功能。

用于分析復(fù)雜系統(tǒng)的語(yǔ)義技術(shù)：對(duì)基于數(shù)據(jù)的方法之外的測(cè)量值的解釋可以提供進(jìn)一步機(jī)會(huì)，例如，對(duì)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真的檢查和偽（故障）原因提供置信值。

3 智能傳感器網(wǎng)絡(luò)和狀態(tài)監(jiān)控的模塊化方法

iCM液壓系統(tǒng)的初步成功促使了一個(gè)后續(xù)項(xiàng)目的建立，在這個(gè)項(xiàng)目中，開(kāi)發(fā)方法被轉(zhuǎn)移到一個(gè)開(kāi)放的傳感器系統(tǒng)工具箱中。磁敏傳感器主要用于測(cè)量電流、位置和角度，但其他（微）傳感器，如用于振動(dòng)、壓力或熱輻射的MEMS傳感器也主要用于擴(kuò)展測(cè)量譜。這些傳感器還被集成到組建合資系統(tǒng)中，以改進(jìn)性能和狀態(tài)監(jiān)控，作為在生產(chǎn)和在制造系統(tǒng)中運(yùn)行時(shí)的線端測(cè)試。在這個(gè)項(xiàng)目中，模塊化的電子和軟件算法被開(kāi)發(fā)出來(lái)，允許在智能傳感器中直接進(jìn)行必要的信號(hào)預(yù)處理和特征提取，此外，開(kāi)發(fā)了新穎的self-X方法、無(wú)線傳感器接口和能量采集，便于系統(tǒng)操作的集成和初始化。

4 結(jié)語(yǔ)

傳感器和以表示創(chuàng)新的中心驅(qū)動(dòng)力，不僅是工業(yè)4.0，還有其他的大趨勢(shì)，比如，智能工廠、智能生產(chǎn)、智能移動(dòng)、智能家居、智慧城市。復(fù)雜系統(tǒng)的智能決策是基于系統(tǒng)的指示，以及由傳感器提供高精度的環(huán)境條件和影響因素。傳感器、測(cè)量科學(xué)和工業(yè)4.0的智能評(píng)估的重要性已被各作者認(rèn)識(shí)和認(rèn)可并已經(jīng)導(dǎo)致了“工業(yè)4.0任何東西都離不開(kāi)傳感器系統(tǒng)”。應(yīng)該承認(rèn)，盡管人們對(duì)更高的傳感器產(chǎn)量和銷量感到歡欣鼓舞與期待，尤其是在考慮萬(wàn)億傳感器路線圖時(shí)，范式變化是可以預(yù)見(jiàn)的，就像數(shù)字革命中的情況一樣。像Uber和AirBnB這樣的全新商業(yè)模式也已經(jīng)出現(xiàn)在一些傳感器應(yīng)用中。今天，谷歌已經(jīng)提供了最好的機(jī)遇收集數(shù)據(jù)的交通數(shù)據(jù)，比基于專用傳感器的傳統(tǒng)交通檢測(cè)具有更好的現(xiàn)實(shí)性和精確性。在這個(gè)應(yīng)用中，網(wǎng)絡(luò)起到了重要作用，當(dāng)然還有數(shù)據(jù)量。雖然單個(gè)移動(dòng)數(shù)據(jù)提供的質(zhì)量較低，但大量移動(dòng)的數(shù)據(jù)融合提供了所需信息。在未來(lái)，當(dāng)大量氣體傳感器集成到智能手機(jī)中時(shí)，環(huán)境數(shù)據(jù)（如空氣質(zhì)量）也受到類似的影響。傳感器和測(cè)量領(lǐng)域的科學(xué)研究，特別是社區(qū)要應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，以確保未來(lái)設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)仍然是GMA和AMA(在德國(guó)），而不是在硅谷。

傳感器和測(cè)量科學(xué)界在工業(yè)4.0的發(fā)展中發(fā)揮更大作用的一種方法可能是測(cè)量不確定型領(lǐng)域，而這正是今天計(jì)算機(jī)科學(xué)界沒(méi)有解決的問(wèn)題。充分利用無(wú)可爭(zhēng)議的潛力，繼續(xù)成功故事在高成本國(guó)家工業(yè)生產(chǎn)，這是工業(yè)4.0的承諾之一。復(fù)雜生產(chǎn)系統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)——從單個(gè)液壓機(jī)完成工廠組裝和測(cè)試系統(tǒng)——可以是一個(gè)范式發(fā)展的傳感器和測(cè)量科學(xué)工業(yè)4.0提供了許多經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)，但也可以用于開(kāi)發(fā)和測(cè)試新的商業(yè)模式。一個(gè)非常重要的方面是數(shù)據(jù)安全性，以及誰(shuí)擁有那些數(shù)據(jù)、誰(shuí)有權(quán)訪問(wèn)某些數(shù)據(jù)的問(wèn)題?？紤]一個(gè)在復(fù)雜生產(chǎn)過(guò)程中被監(jiān)控的關(guān)鍵組件：當(dāng)原始數(shù)據(jù)在工廠中生產(chǎn)時(shí)，其訣竅在于組件制造商。將完整的流程原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)給組件制造商通常不是一個(gè)選項(xiàng)，因?yàn)檫@也將包括來(lái)自工廠的機(jī)密數(shù)據(jù)，如生產(chǎn)量。