A method for the self-organization of a sensor network in belt conveyor exploitation

• Autorzy: Stankiewicz K.

Warianty tytułu

PL

Metoda samoorganizacji sieci sensorycznej w eksploatacji przenośnika taśmowego

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Systems for monitoring, control, and automation, which are capable for learning and adaptation, are increasingly used in the industry. The Internet of Things (IoT) technology and Machine-to-Machine (M2M) direct communication technology have a stronger and stronger impact on the structure and functionality of machine control systems, shaping the Industry 4.0 idea. Control systems that are in accordance with IoT use the communication channels, which are often highly complicated and which combine all subassemblies, modules, actuators, and sensors. The range of using the intelligent systems in the Polish mining industry also increases. The problem of the self-organization of communication routes (routing) in the complex sensor grid monitoring the operation of belt conveyor’s rollers is presented. The sensors creating the grid are independent, and they are equipped with an electronic measuring system and a Measuring and Transmitting Unit (MTU). Swarm Algorithm (SA), based on a swarm behaviour, was suggested for the creation and optimization of transmission routes in the suggested communication structure.

PL

Systemy monitoringu, sterowania i automatyzacji, zdolne do adaptacji i uczenia się, są co raz szerzej stosowane w praktyce przemysłowej. Techniki Internetu Rzeczy (IoT – Internet of Things) oraz komunikacji bezpośredniej Maszyna do Maszyny (M2M – Machine to Machine) coraz mocniej wpływają na strukturę i funkcjonalność systemów sterowania stosowanych w maszynach, kształtując przy tym ideę Przemysłu 4.0 (Industry 4.0). Systemy sterowania zgodne z IoT wykorzystują sieci komunikacyjne, często o dużym stopniu komplikacji, łącząc poszczególne podzespoły, moduły, elementy wykonawcze i sensory.Wzrasta również obszar zastosowań systemów inteligentnych w polskim górnictwie węgla kamiennego. W artykule przedstawiono zagadnienie samoorganizacji ścieżek komunikacyjnych (trasowanie, routing) w złożonej sieci sensorycznej monitorującej działanie krążników przenośnika taśmowego. Poszczególne sensory, tworzące sieć, są niezależne i wyposażone w elektroniczny układ pomiarowy oraz transmisyjny MTU (Measuring and Transmitting Unit). W celu utworzenia i optymalizacji ścieżek transmisyjnych, w proponowanej strukturze komunikacyjnej, zaproponowano algorytm klasy SA (Swarm Algorithm) bazujący na zachowaniu roju.

Słowa kluczowe

EN

monitoring; rollers; sensor network; self-organization; Internet of things (IoT)

PL

monitoring; krążniki; sieć sensoryczna; samoorganizacja; Internet rzeczy

• Wydawca: Wydawnictwo Naukowe Instytutu Technologii Eksploatacji - Państwowego Instytutu Badawczego
• Czasopismo: Problemy Eksploatacji
• Rocznik: 2016
• Tom: no. 3
• Strony: 145--154
• Opis fizyczny: Bibliogr. 25 poz., wykr.

Twórcy

autor

Stankiewicz K.

• Division of Mechatronic Systems, KOMAG Institute of Mining Technology

Bibliografia

• 1. Arabshahi P., Gray A., Kassabalidis I., Das A., Narayanan S., Sharkawi M., El Marks R.J.: Adaptive routing in wireless communication networks using swarm intelligence. AIAA 19th Annual Satellite Communications System Conference Toulouse. France 2001: 1-9.
• 2. Basagni S., Conti M., Giordano S., Stojmenovic I.: Mobile Ad Hoc Networking. IEEE Press. New Jersey 2004.
• 3. Batko W., Borkowski B., Głocki K.: Application of database systems in machine diagnostic monitoring. Eksploatacja i Niezawodność – Maintenance and Reliability 2008; 1: 7-10.
• 4. Boukerchea A., Turgutb B., Aydinc N., Mohammad A.Z., Bölönid L., Turgut D.: Routing protocols in ad hoc networks: A survey. Elsevier. Computer networks. 15 September 2011; 55: 3032–3080.
• 5. Boukerchea A.: Algorithms and Protocols for Wireless and Mobile Ad Hoc Networks. Wiley. Ottawa 2009.
• 6. Reynolds C.W.: Flocks, Herds, and Schools: A Distributed Behavioral Model. SIGGRAPH. Anaheim 1987.
• 7. Feeney L.M.: A Taxonomy for Routing Protocols in Mobile Ad Hoc Networks. SICS. Technical Report T99/07. Kista 1999.
• 8. Gałka T.: Representation of machine technical condition in evolutionary diagnostic symptoms. Eksploatacja i Niezawodnosc – Maintenance and Reliability 2008; 1: 23-29.
• 9. Gładysiewicz L., Król R., Bukowski J.: Tests of conveyor resistance to motion. Eksploatacja i Niezawodność – Maintenance and Reliability 2011; 3: 17-25.
• 10. Ilyas M.: The Handbook of Ad Hoc Wireless Networks. Florida Atlantic University. Florida 2003.
• 11. Jasiulek D., Rogala-Rojek J., Stankiewicz K.: The applicability of artificial intelligence techniques in control and diagnostics of mining machinery. Monograph. KOMTECH Conference. ITG KOMAG 2011: 45-54.
• 12. Jonak J., Gajewski J.: Operating diagnostics and monitoring issues of selected mining belt conveyers. Eksploatacja i Niezawodność - Maintenance and Reliability 2006; 4: 74-78.
• 13. Legutko S.: Development trends in machines operation maintenance. Eksploatacja i Niezawodność – Maintenance and Reliability 2009; 2: 8-16.
• 14. Mazurkiewicz D.: Computer-aided maintenance and reliability management systems for conveyor belts. Eksploatacja i Niezawodność – Maintenance and Reliability 2014; 3: 377-382.
• 15. Mazurkiewicz D.: Monitoring the condition of adhesive-sealed belt conveyors in operation. Eksploatacja i Niezawodność – Maintenance and Reliability 2005; 3: 41-49.
• 16. Misra S., Misra S.C., Woungang I.: Guide to Wireless Ad Hoc Networks. Springer-Verlag. London 2009.
• 17. Mohapatra P., Krishnamurthy S.V.: Ad Hoc networks (Technologies and Protocols). Springer 2005.
• 18. Sarkar S.K., Basavaraju T.G., Puttamadappa C.: Ad Hoc Mobile Wireless Networks. Principles, Protocols, and Applications. Second edition. CRC Press. Taylor & Francis Group. Boca Raton 2012.
• 19. Słoczyński J.: Untypical routing algorithms. Master’s thesis. Lodz University of Technology 2004.
• 20. Smolarek A., Malinowski T.: Routing protocols in ad hoc networks. Teleinformatics Systems and Networks Conference 2012. Proceedings. WWSI 2012: 47-60.
• 21. Stankiewicz K.: The concept of self-organization method of complex communication system in the mining implementation. Monograph. KOMTECH Conference. ITG KOMAG 2012: 329-337.
• 22. Stankiewicz K.: Model of self-organizing, complex communication system. Modelowanie Inżynierskie – Modelling in Engineering 2014; 51: 94-99.
• 23. Stankiewicz K.: Self-organization of network structure based on swarm algorithms. Problemy Eksploatacji – Maintenance Problems 2014; 2: 5-14.
• 24. Szymański Z.: An application of artificial intelligence methods to control, monitoring and diagnostics of mining transport machines. Proceedings. KOMTECH Conference. CMG KOMAG 2000: 1-8.
• 25. Timofiejczuk A.: Identification of diagnostic rules with the application of an evolutionary algorithm. Eksploatacja i Niezawodność - Maintenance and Reliability 2008; 1: 11-16.

Uwagi

PL

Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę.