Кхх датчик: Request blocked | HELLA

На заметку будущим чистильщикам и тем кто до сих пор борется с расходом!
Перед сборкой КХХ необходимо: закрыть основной клапан. Для этого нужно
разобрать весь привод, снять статор и от руки подкрутить ротор до упора.
(клапан полностью закрыт). Герметичность можно проверить ртом,
попытаться продуть клапан.

По последним замерам расход сотавил 10л. на 100 км.

Развернуть подпись

Масла от известных западных (Areca, Bardahl, SWAG) и восточных (Mitasu) производителей по выгодным ценам!
по всем вопросам в личку

KX для датчиков: проверка, оценка и редактирование данных для коммунальных служб и промышленного Интернета вещей

20 мая 2019 г.

Обеспечение качества данных для промышленных систем и приложений

Автор Przemek Tomczak

В современном мире, управляемом данными, стало важным для компаний, использующих технологии IoT, для решения проблем, связанных с резким увеличением объемов данных датчиков. Однако масштабы данных, генерируемых десятками тысяч датчиков на отдельных машинах, превосходят возможности большинства промышленных компаний.

Согласно опросу, проведенному McKinsey, компании используют только часть данных датчиков, которые они собирают. Например, в одном случае менеджеры газовой буровой установки, опрошенные для опроса, сказали, что они использовали только один процент данных, генерируемых 30 000 датчиков их корабля, при принятии решений о планировании технического обслуживания. В то же время McKinsey обнаружила серьезные пробелы в возможностях, которые могут ограничить потенциал IoT предприятия. В частности, многие компании в сфере IoT испытывают трудности с извлечением, управлением и анализом данных.

Своевременные и точные данные имеют решающее значение для предоставления нужной информации в нужное время для бизнес-операций, чтобы обнаруживать аномалии, делать прогнозы и учиться на прошлом. Без данных хорошего качества компании наносят ущерб своей прибыли. Ошибочные операционные данные могут иметь негативные последствия для всего бизнеса, снижая производительность в целом ряде задач, от безопасности предприятия до качества продукции и выполнения заказов. Неверные данные также были причиной серьезных сбоев производства и/или обслуживания в некоторых отраслях.

Проблемы с качеством данных

Проблемы с качеством данных датчиков уже давно являются проблемой во многих отраслях. Для коммунальных служб, которые собирают данные датчиков с электрических, водяных, газовых и интеллектуальных счетчиков, процесс поддержания качества данных датчиков называется «проверкой, оценкой и редактированием» или VEE. Этот подход можно использовать в качестве модели для других отраслей, а также для обеспечения качества данных из больших объемов высокоскоростных потоков данных датчиков.

Сегодня бизнес-процессы и операции все больше зависят от данных с датчиков, но традиционного подхода периодической выборки для проверки качества данных уже недостаточно. Условия могут меняться так быстро, что аномалии и отклонения могут быть не обнаружены вовремя с помощью традиционных методов.

Причины плохого качества данных включают:

• Условия окружающей среды — вибрация, температура, давление или влажность — которые могут повлиять на точность измерений и работу оборудования/датчиков.
• Неправильные конфигурации, неправильная калибровка или другие типы неисправностей актива/датчиков.
• Разные производители и конфигурации датчиков обеспечивают разные измерения.
• Потеря связи прерывает передачу измерений для обработки и анализа.
• Подделка датчика/устройства и данных при передаче, что приводит к неправильным или отсутствующим измерениям.
• Потеря точного измерения времени, например, из-за использования других часов.
• Сбор и получение данных не по порядку или с задержкой.

Проверка, оценка и редактирование (VEE)

Целью VEE является обнаружение и исправление аномалий в данных до их использования для обработки, анализа, отчетности или принятия решений. По мере того, как частота измерений датчиков увеличивается и автоматизируется, ожидается, что VEE будет выполняться в режиме реального времени, чтобы поддерживать тысячи миллионов показаний датчиков в секунду от сотен миллионов датчиков.

Проблема для компаний, стремящихся получить практические операционные и деловые знания от своих крупномасштабных сенсорных установок, заключается в том, что они не в состоянии идти в ногу с процессами VEE, необходимыми для поддержки систем анализа данных, из-за большого объема и скорости передачи данных. Вот почему так много компаний сегодня используют менее 10% данных датчиков, которые они собирают.

Для борьбы с перегрузкой системы VEE KX for Sensors был разработан как интегрированное решение VEE и аналитики для приема, проверки, оценки и анализа огромных объемов потоковых данных, данных в реальном времени и исторических данных с датчиков, устройств и других источников данных. Это единая платформа для обработки, хранения и аналитики данных датчиков.

Основанный на битвременной модели данных с богатой аналитикой, KX for Sensors поддерживает любой датчик и частоту, теги и атрибуты с точностью до наносекунды. Он масштабируется для поддержки миллионов датчиков и триллионов записей и оптимизирован для обработки событий, вычислений, агрегирования, оповещения и отчетности.

Обеспечение качества данных

Целью всех структур качества данных является обнаружение и исправление аномалий в данных перед их использованием в процессах анализа, отчетности или принятия решений. В то время как VEE фокусируется преимущественно на стороне исправления, надежная реализация, которая поддерживает как аналитику в реальном времени, так и ретроспективную аналитику, также может помочь в обнаружении. Это может быть либо анализ первопричин для выявления, скажем, больших отклонений в измерениях от определенных параметров, которые предполагают отказ компонента, либо необъяснимые отклонения от нормальных моделей, которые могут означать экологические проблемы, или, возможно, более коварную киберугрозу, которую дополнительная аналитика может исследовать дальше. .

Таким образом, процесс VEE применяется к входящим данным, чтобы их можно было сертифицировать и использовать в аналитике. Из-за большого объема и скорости потоков данных датчиков в Industrie 4.0 VEE необходимо выполнять в режиме реального времени.

Итак, каковы методы обеспечения качества и доступности данных датчиков для промышленных систем?

• Качество захвата и другие флаги.
• Проверка
  • Проверка авторизации данных.
  • Проверка полноты данных.
  • Проверка достоверности данных.
• Оценка и редактирование
  • Скорректируйте данные в соответствии с правилами конфигурации.
• Регистрация и управление версиями данных и настроек.

Конвейер данных для проверки и оценки датчиков.

Значения, связанные с начальными показаниями датчика, могут измениться в результате процесса VEE. Соответственно, все этапы процесса VEE должны подвергаться аудиту, а исторические значения должны поддерживаться, чтобы можно было проследить новые значения по сравнению с теми, которые в настоящее время находятся в системе. Это важно, потому что некоторые виды аналитики и решения, основанные на данных, могут выполняться только на действительных фактических данных, в то время как другие могут использовать оценочные данные.

Валидация

Валидация проверяет соответствие входящих данных ожидаемым стандартам и ожидаемым допускам, используя настраиваемый набор правил и свойств. Это включает выполнение проверок синтаксической корректности полученных данных; проверка того, что передающие организации известны системе, и обеспечение того, чтобы входящие данные коррелировали с конфигурациями и другой информацией в системе. В идеале проверка должна:

• Обнаружение каждого пробела в данных или аномалии.
• Обеспечьте обнаружение в режиме реального времени.
• Правильно помечайте исключения, которые могут потребовать каких-либо действий.
• Автоматически адаптироваться к изменяющимся моделям использования.

KX для проверки датчиков может обнаруживать ошибки данных или условия, возникающие в результате ряда сценариев, включая неправильную работу датчика, показания, которые превышать или опускаться ниже предварительно определенных отклонений или допусков, бездействия и сбоев в работе оборудования или программного обеспечения. Например, «проверка флага» проверяет условия, относящиеся к состоянию датчика, включая проверку общей ошибки, проверку режима тестирования, проверку изменения времени, диагностическую проверку датчика, проверку прерывания питания и проверку частичного интервала.

Другим методом обеспечения качества данных является наличие избыточных измерительных устройств и механизмов для определения того, какое из них является точным измерением и обработкой различий между двумя или более измерительными устройствами. Это включает в себя сравнение данных датчиков от нескольких датчиков и определение того, какие показания датчиков использовать, или использование некоторой формулы, например, оценки среднего, для получения показаний, которые будут использоваться.

Оценка и редактирование

Для приложений, которым нужны данные для анализа или выставления счетов, даже если качество данных сомнительно или отсутствует, данные необходимо оценить или отредактировать. Оценка — это когда значения отсутствующих или недействительных показаний создаются в соответствии с настраиваемым набором правил и свойств. Редактирование используется, когда требуется ручная проверка и редактирование определенных показаний. Он используется в тех редких случаях, когда отсутствующие или неверные данные не могут быть исправлены автоматически, например, когда недостаточно данных, на которых можно основывать оценку.

Kx for Sensors реализует ряд алгоритмов оценки, которые обеспечивают честную и управляемую обработку отсутствующих данных во многих реальных обстоятельствах, которые могут возникнуть. Эти алгоритмы включают оценку с использованием постоянного значения; линейная интерполяция «точка-точка»; историческая оценка и оценка профиля с использованием ожидаемого шаблона данных датчиков. Кроме того, в определенных ситуациях, например, когда величины выходят за допустимые пределы, показания могут быть переведены в состояние исключения, в результате чего для их устранения требуется ручное вмешательство.

Например, мы иллюстрируем оценку с использованием алгоритма линейной оценки. Во время проверки при обнаружении разрыва показаний он помечается между показаниями Ip и Iq для временных интервалов t g1 и t g2 . Алгоритм линейной оценки по существу проводит прямую линию между Ip и Iq и вычисляет g1 и g2 , чтобы соответствовать этой строке (например, если Ip = 5 и Iq = 8, то g 1 и g2 будут вычисляться как 6 и 7)

Заключение

VEE представляет собой модель передовой практики проверки и исправления данных, которая может быть реализована для всех приложений IoT. От коммунальных услуг до Индустрии 4.0 проблема создания и внедрения систем промышленного Интернета вещей в эпоху огромных объемов данных датчиков начинается в первую очередь с проверки, оценки и редактирования данных. Аномалии должны быть помечены, ошибки должны быть исправлены, а все изменения должны быть полностью отслеживаемыми.

В эту новую эру перегрузки цифровой информацией необходимы новые инструменты, такие как KX for Sensors. Его богатая аналитика в режиме реального времени предоставляет значительные возможности для оптимизации бизнес-операций, взаимодействия с клиентами и предложения новых услуг и продуктов. В дополнение к анализу данных и управлению, было доказано, что он обеспечивает значительно более быстрые и эффективные результаты для обнаружения ошибок, урегулирования и согласования, киосков данных, а также наблюдения и мониторинга данных.

Пшемек Томчак — старший вице-президент по Интернету вещей и коммунальных услуг в KX. Уже более двадцати пяти лет KX предоставляет самую быструю в мире технологию баз данных и решения бизнес-аналитики для высокоскоростных и больших наборов данных. Ранее Пшемек занимал руководящие должности в Независимом операторе системы электроснабжения в Онтарио, Канада, а также в ведущих консалтинговых фирмах и системных интеграторах. Пшемек также имеет CPA, CISA и опыт работы в области бизнеса, технологий и управления рисками. Он имеет большой опыт внедрения и аудита средств контроля качества и обработки данных.

LumoLabs — Качество сенсора Pentax K-x

Pentax K-x — невероятная камера для зеркальной фотокамеры начального уровня. Здесь я рассмотрю качество изображения, которое может дать его сенсор.

В своих тестах на люмолабе я не буду сообщать об эргономике или недостатке функций и т. д. В Интернете полно этой легкодоступной информации, и я не буду ее дублировать здесь.

Результаты тестовой таблицы:

Фотография в верхней части статьи представляет собой тестовый снимок ISO, сделанный при ISO 1600 и цветовой температуре 29.00°К. Это линейно преобразованный файл RAW (см. «Дополнительная литература» в конце статьи). Перейдите в галерею (щелкните изображение), чтобы просмотреть все тестовые снимки, доступные в исходном полном размере.

Тестовая таблица разрешения ISO с использованием FA 31 Ltd. при f/4,5. Внутренняя часть 4x. Предел Найквиста находится на уровне «7,1» во внутренней части. Смотрите оригинал в 100% размере.

K-x разрешается до предела Найквиста. Однако на предельной частоте он демонстрирует цветной муар и ложную демозаику. Фильтр сглаживания очень слабый или отсутствует, так как он позволяет уменьшить муар в три раза по сравнению с пределом Найквиста. Цветной муар виден для текстур на частоте Найквиста.

Например, обратите внимание, что патч «7» имеет ложную демозаику и сильный цветовой муар. То же самое видно из диаграммы зонной пластины. К-7 не показывает этого в сравнении.

Тестовая таблица зонной пластины с использованием FA 31 Ltd. при f/4,5. Большие круги имеют предел разрешения 1280 LW/PH. Меньшие из них 2x и 4x. Круги с увеличением 4x при значениях выше ~4000 LW/PH имеют бесцветный печатный муар. Предел Найквиста составляет 2848 LW/PH, что составляет около 55% в наименьшем круге. Смотрите оригинал в 100% размере.

Диаграмма зонной пластины K-x имеет ложные цвета (окантовку) уже на половине частоты Найквиста и «зеленые пятна» на трех четвертях частоты Найквиста, за которыми следует густой муар точно на частоте Найквиста. Последние два эффекта ограничены пространством пространственных частот, но окантовка немного разочаровывает.

В то время как большинство испытателей не заметят эффекта и будут приветствовать «хорошую разрешающую способность К-х», которая «не оставляет преимущества в разрешающей способности К-7» (предполагаемые цитаты из будущих псевдотестов), лично я предпочел бы более сильное антиалиасный фильтр.

Числовой результат лаборатории:

Численная оценка всех диаграмм шума (полный график SNR) выглядит следующим образом:

Отношение сигнал/шум (SNR) для Pentax K-x. Полное измерение для различных значений яркости и настроек ISO при цветовой температуре 2900°K. Измерение аналогично dxomark.com. Пунктирные линии показывают наклон для чисто фотонного дробового шума.

На графике можно получить как динамический диапазон, так и шум. Если экстраполировать точку 0 дБ для ISO 100 при освещенности 0,01%, то результирующий динамический диапазон составит 13,3 EV (при печати нормализовано до 13,6 EV). Например, DxO тестирует нормированный на печать динамический диапазон K20D, который составляет 11,05 EV, а выдающийся Nikon D3X — 13,65. Считается, что сглаживание при 30% серого и выше связано с систематическими ошибками измерения, такими как несовершенные серые пятна.

Теоретическое разделение фотонного шума между соседними линиями ISO составляет 3 дБ. Можно наблюдать три эффекта:

— Отношение сигнал-шум при ISO 100 снижается для уровней яркости выше ~3% и падает до значений ISO 200. Признак того, что ISO 100 не является собственным значением ввода-вывода для этого датчика. С другой стороны, он исключительно высок для уровней яркости ниже ~3%, с усилением больше похоже на ISO 75, чем на ISO 100.

— Линия ISO 3200 всего на 0,5 дБ отделена от линии ISO 1600. Лаборатории DxO обнаружили, что это связано с шумоподавлением, применяемым к данным RAW при ISO 3200 и выше. Без такого шумоподавления отношение сигнал-шум, очевидно, было бы примерно на 2,5 дБ ниже. Это сглаживание еще сильнее, чем у К-7.

В целом, шум уровня серого (SNR при освещенности 18,00%) очень близок к конкурентам (хуже при ISO 100, такой же при ISO 200 и выше), в то время как уровень шума черного (SNR при освещенности 0,10%) ниже. очень маленький. Кривая ISO 1600 обеспечивает примерно такой же черный сигнал, что и ISO 100 +4EV.

Я не измерял SNR для яркости ниже 0,04%. Но из экстраполяции можно сделать вывод, что K-x имеет динамический диапазон около 13,6 EV, что было бы даже отличным значением для полнокадровой камеры.

Обновление — «выброс» K-x при 2%, ISO 100 (2009, 29 октября):

Из-за важности кривой отношения сигнал-шум ISO 100 при низкой яркости для заявления о выдающемся динамическом диапазоне, сделанном для K-x, Я снова проанализировал доступный тестовый материал, уделив особое внимание этому выступу.

Отношение сигнал/шум (SNR) для Pentax K-x. Полное измерение для различных значений яркости и ISO 100 при цветовой температуре 2900°K. Измерение аналогично dxomark. com. Пунктирные линии показывают наклон для чисто фотонного дробового шума.

Этот график предназначен для изучения «выпуклости» при освещенности около 2% на кривой ISO 100 полного графика SNR (см. выше). Полная тестовая таблица 12 EV составлена ​​из двух частей: одна с нормальной выдержкой, другая с недодержкой на 5 стопов.

Вышеупомянутый участок представляет собой повторную проверку обеих частей, теперь оцениваемых по отдельности. Действительно, при переходе от нормальной кривой к кривой -5EV есть прерывистый шаг (на +1,8 дБ), который я пока не могу объяснить. Сглаживание самых ярких частей выглядит одинаково и действительно может быть связано с несовершенными яркими пятнами печати. Это будет означать недооценку “выброса” еще на 1,7 дБ, что может привести к возможному общему завышению SNR на +3,5 дБ в темной части.

Даже принимая во внимание эту поправку, приведенный выше график по-прежнему подтверждает экстраполированную точку SNR 0 дБ при освещенности 0,01%. Таким образом, выводы, сделанные в других разделах, не изменяются этим детальным рассмотрением.