PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Powiadomienia systemowe
  • Sesja wygasła!
Tytuł artykułu

Dispersed, self-organizing sensory networks supporting the technological

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
Examples of automation of technological processes for mineral extraction are presented. Aspects related to the diagnostics of machines and devices during operation processes are discussed. Applying the distributed sensor networks to enable designing and manufacturing the machines and devices operated in accordance with the idea of Industry 4.0, the Internet of Things, M2M communication and autonomous behaviour was proposed. The paper presents impact of applying the distributed sensor networks on increasing work safety (multi-redundant communication) and reducing the employment in hazardous areas is presented. Implementation of algorithms based on swarm intelligence to control the routing processes of distributed sensor networks was suggested. Areas of application of distributed sensor networks based on swarm intelligence in other industries (renewable energy sources) are also outlined.
Czasopismo
Rocznik
Tom
Strony
13--23
Opis fizyczny
Bibliogr. 20 poz., rys., zdj.
Twórcy
autor
  • KOMAG d Institute of Mining Technology, Pszczyńska 37, 44-101 Gliwice, Polan
  • Silesian University of Technology, ul. Akademicka 2A, 44-100 Gliwice, Poland
  • KOMAG d Institute of Mining Technology, Pszczyńska 37, 44-101 Gliwice, Polan
Bibliografia
  • [1] https://www.forescout.com/company/blog/managing-issues-risks-internet-things-iot-industrial-internetthings- iiot/ [access 04.02.2021]
  • [2] Paprocki W.: Koncepcja Przemysł 4.0 i jej zastosowanie w warunkach gospodarki cyfrowej. In: Cyfryzacja gospodarki i społeczeństwa – szanse i wyzwania dla sektorów infrastrukturalnych. Gdańsk 2016, s. 21-22 ISBN: 978-83-88835-28-5
  • [3] Pieriegud J.: Cyfryzacja gospodarki i społeczeństwa – wymiar globalny, europejski i krajowy. In: Cyfryzacja gospodarki i społeczeństwa – szanse i wyzwania dla sektorów infrastrukturalnych. Gdańsk 2016, s. 21-22 ISBN: 978-83-88835-28-5
  • [4] Shin, Changsun; Lee, Meonghun.:Swarm-Intelligence-Centric Routing Algorithm for Wireless Sensor Networks. In: Sensors 2020, no. 18: 5164
  • [5] Fourth Industrial Revolution Beacons of Technology and Innovation in Manufacturing” report of World Economic Forum 2019 www3.weforum.org/docs/WEF_4IR_Beacons_of_Technology_and_Innovation_in_Manufacturing_report _2019.pdf
  • [6] ABB/Computerworld W drodze ku Gospodarce 4.0., [2019] https://www.computerworld.pl/ whitepaper/3088-W-drodze-ku-gospodarce-4–0.html [access 04.02.2021]
  • [7] https://media.tauron.pl/pr/302443/tauron-wydobycie-nowa-dyspozytornia-w-zg-sobieski
  • [8] Jasiulek D., Bartoszek S., Lubryka J.: Efektywność wykorzystania i bezpieczeństwo techniczne górniczej obudowy zmechanizowanej – PRASS III. Maszyny Górnicze 2019 nr 1 s. 73-79,
  • [9] Stankiewicz K.: Mechatronic systems developed at the KOMAG. Mining Machines 2020, No 2 s. 59-68, DOI:10.32056/KOMAG2020.2.6;
  • [10] Kozieł, A., Jasiulek, D., Stankiewicz, K., Bartoszek, S. Inteligentne systemy mechatroniczne w maszynach górniczych. Napędy i Sterowanie, 2012 No 2
  • [11] Bartoszek S.: Metoda pozycjonowania górniczych maszyn mobilnych w wyrobiskach korytarzowych. W: Innowacyjne techniki i technologie dla górnictwa. Bezpieczeństwo – Efektywność – Niezawodność. KOMTECH 2012, Instytut Techniki Górniczej KOMAG, Gliwice 2012 s. 387-399
  • [12] Woszczyński, M., Tokarczyk, J., Mazurek, K., & Pytlik, A.: Monitorowanie obciążeń w obudowie łukowej z zastosowaniem przetworników strunowych. Mining–Informatics, Automation and Electrical Engineering, 2019 No 57(1), 59-69
  • [13] Stankiewicz K.: Smart mining communication systems. In: Future Engineering 2019, 5th International Scientific and Business Conference, Ołtarzew, Poland, 29-30 May 2019 s. 120- 131, (DEStech Transactions on Computer Science and Engineering 2019 FE) ISSN 2475-8841; ISBN 978-1-60595-632-9
  • [14] Y. Li, Ch. Liu 2018, Techno-economic analysis for constructing solar photovoltaic projects on building envelopes, Building and Environment 2018, No 127, 37-46
  • [15] Woszczyński M., Bartoszek S., Rogala J., Gaiceanu M., Filipowicz K., Kotwica M.: In Situ Tests of the Monitoring and Diagnostic System for Individual Photovoltaic Panels. Energies Volume 14, Issue 6, 1770, https://doi.org/10.3390/en14061770
  • [16] Woszczyński M.: Model inteligentnego systemu monitoringu i diagnostyki paneli fotowoltaicznych. Maszyny Elektryczne., Zesz. Probl. 2017 nr 114 s. 33-37
  • [17] https://www.slaskibiznes.pl/wiadomosci,pgg-skreca-w-fotowoltaike-trzy-instalacje-na-haldach-za-blisko- 100-mln-zl,wia5-2-3327.html [access 04.02.2021]
  • [18] Stankiewicz K.: Mining control systems and distributed automation. Journal of Machine Construction and Maintenance, 2018, 2(109), pp. 117–122
  • [19] Chan F.T.S, M. K. Tiwari, Swarm Intelligence, Focus on Ant and Particle Swarm Optimization, I-Tech Education and Publishing, 2007
  • [20] R. Huang, L. Ma, G. Zhai, J. He, X. Chu, and H. Yan, “Resilient routing mechanism for wireless sensor networks with deep learning link reliability prediction,” IEEE Access, vol. 8, pp. 64 857–64 872, 2020. [Online]. Available: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2984593
Uwagi
Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa Nr 461252 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2021).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-0b06a476-dd8d-4e41-be68-786b226f458d
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.