Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej

MNiSW
5
spoza wykazu
Status:
Autorzy: Maslyiak Bogdan, Beshley Mykola, Vozna Nataliia, Segin Andriy , Kochan Roman, Caban Jacek, Beshley Halyna, Yeromenko Valerii, Kobylianskyi Roman
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Wersja dokumentu: Drukowana | Elektroniczna
Język: angielski
Strony: 229 - 232
Scopus® Cytowania: 0
Bazy: Scopus
Efekt badań statutowych NIE
Materiał konferencyjny: TAK
Nazwa konferencji: 15th International Conference on Measurement
Skrócona nazwa konferencji: MEASUREMENT 2025
URL serii konferencji: LINK
Termin konferencji: 2 czerwca 2025 do 4 czerwca 2025
Miasto konferencji: Smolenice Castle
Państwo konferencji: SŁOWACJA
Publikacja OA: NIE
Abstrakty: angielski
This paper presents a conceptual system for collecting and storing measurement data in Cloud to enhance the metrological characteristics of IoT sensors. The influence of operating conditions on signal drift and measurement accuracy is analyzed, and an adaptive method for determining the intercalibration period (ICP) is developed. A predictive algorithm for changes in metrological characteristics is proposed based on historical data, statistical methods, and machine learning techniques. The system utilizes cloud technologies for centralized data analysis and adaptive calibration interval adjustment, reducing sensor maintenance costs and improving measurement accuracy. It is demonstrated that predictive modeling enables the extension of the intercalibration period without compromising accuracy. The findings are particularly relevant for decentralized IoT systems where physical calibration is challenging or costly. The use of cloud platforms for data collection and analysis allows real-time detection of deviations and measurement error correction, contributing to improved efficiency and reliability of measurement systems.