Cảm biến và đo lường thông minh
Sensor and Intelligent Instrumentation
Mô tả học phần
Học phần Cảm biến và đo lường thông minh cung cấp cho người học nền tảng toàn diện về nguyên lý, cấu trúc, đặc trưng và ứng dụng của các cảm biến thông minh trong các hệ thống công nghiệp và thiết bị hiện đại. Nội dung học phần bao quát từ các hiệu ứng vật lý cơ bản, đặc tính tĩnh – động, xử lý và chuẩn hóa tín hiệu sau cảm biến, đến công nghệ vật liệu và quy trình chế tạo cảm biến bán dẫn, cảm biến thụ động không dây và MEMS. Sinh viên được tiếp cận các phương pháp thiết kế, mô phỏng bằng phần tử hữu hạn (FEM), cũng như xu hướng tích hợp AI trong thiết kế và khai thác cảm biến. Học phần cũng tập trung vào các cảm biến và thiết bị đo lường thông minh dùng trong dây chuyền tự động hóa như đo nhiệt độ, áp suất, lưu lượng, mức, rung động, vị trí và quang học. Bên cạnh đó, các vấn đề về sai số, nhiễu, hiệu chuẩn và tiêu chuẩn kỹ thuật quốc tế được phân tích nhằm đảm bảo độ tin cậy của phép đo. Phần cuối học phần giới thiệu việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán, giám sát và dự báo tình trạng thiết bị. Sau khi hoàn thành, sinh viên có khả năng lựa chọn, thiết kế, tích hợp và khai thác các hệ thống cảm biến – đo lường thông minh phục vụ cho tự động hóa và công nghiệp hiện đại.
English description
The course Smart Sensors and Intelligent Measurement provides students with a comprehensive foundation in the principles, structure, characteristics, and applications of smart sensors in modern industrial systems and devices. The course covers fundamental physical effects, static and dynamic characteristics, signal conditioning and normalization, as well as materials and fabrication technologies for semiconducto, wireless passive sensors and MEMS sensors. Students are introduced to design and simulation methods, including the finite element method (FEM), and current trends in integrating artificial intelligence into sensor design and data processing. The course also focuses on smart sensors and measurement instruments used in industrial automation, such as temperature, pressure, flow, level, vibration, position, and optical sensing. Issues related to measurement errors, noise, calibration, and international technical standards are discussed to ensure measurement reliability and accuracy. The final part of the course presents the application of artificial intelligence in intelligent measurement, fault diagnosis, and predictive maintenance. Upon completion, students will be able to select, design, integrate, and deploy smart sensor and measurement systems for modern industrial and automation applications.
Chuẩn đầu ra học phần (CLO) 4
Bấm vào từng chuẩn đầu ra để xem bản tiếng Anh, liên kết PLO và mức độ đóng góp.
-
CLO1 Vận dụng được nguyên lý vật lý, cấu trúc, đặc trưng tĩnh – động và cơ chế hoạt động của các loại cảm biến thông minh, cũng như các phương pháp xử lý và chuẩn hóa tín hiệu sau cảm biến trong hệ đo lường.
Apply the physical principles, structures, static and dynamic characteristics, and operating mechanisms of smart sensors, as well as the methods for signal conditioning and normalization in measurement systems.
-
CLO2 Phân tích được sai số, đánh giá độ tin cậy của hệ đo, và vận dụng các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo để chẩn đoán, giám sát và dự báo tình trạng thiết bị dựa trên dữ liệu cảm biến
Analyze measurement errors, evaluate the reliability of measurement systems, and apply artificial intelligence techniques to diagnose, monitor, and predict equipment conditions based on sensor data.
-
CLO3 Rèn luyện kỹ năng làm việc nhóm
Collaborate in teams.
-
CLO4 Thể hiện được kỹ năng làm việc nhóm, thuyết trình và bảo vệ giải pháp kỹ thuật; giao tiếp hiệu quả trong môi trường kỹ thuật đa ngành và tiếp cận các tiêu chuẩn kỹ thuật quốc tế trong lĩnh vực cảm biến và đo lường.
Demonstrate teamwork, presentation, and technical defense skills; communicate effectively in multidisciplinary engineering environments; and apply international technical standards in sensor and measurement applications.
Đánh giá học phần
| Thành phần | Tỉ trọng | Thời gian |
|---|---|---|
| Thi cuối kỳ (Final Examination) | 70.0% | Tuần 17 (Week 17) |
| Bài tập lớn giữa kỳ(Midterm Project) | 30.0% | Tuần 9 (Week 9) |
| Kiểm tra giữa kỳ(Class Test) | 30.0% | Tuần 9 (Week 9) |