Self-organization of network structure based on swarm algorithms

• Autorzy: Stankiewicz K.

Warianty tytułu

PL

Samoorganizacja struktury sieciowej bazująca na algorytmie roju

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

A concept of the method enabling the self-organization of complex monitoring structures and data transmission into single virtual traffic routes, which are reliable communication media, is presented. Systems based on similar techniques have a high tolerance to interferences and enable dynamic and spontaneous changes in hardware and software to adapt quickly to changing conditions. In industry, there are complex communication systems for the transmission of visual, voice and digital data from the monitoring or control systems. The described method of the self-organization of a multi-agent system is primarily prepared for the implementation of an innovative system for monitoring of rollers of belt conveyors.

PL

Zaprezentowano koncepcję metody umożliwiającej samoorganizowanie się złożonych struktur monitoringu i transmisji danych w jednolite ciągi komunikacyjne tworzące wirtualne, niezawodne medium transmisyjne. Systemy bazujące na podobnych technikach odznaczają się dużą odpornością na awarie oraz dynamiczną, samoistną zmianą struktury sprzętowej lub programowej, adaptującej się do zmiennych warunków pracy. Ze złożonymi strukturami komunikacyjnymi w górnictwie można spotkać się zarówno w przypadku transmisji głosowej, jak i transmisji danych pochodzących z układów monitoringu lub sterowania maszyn. Opisywana metoda samoorganizacji struktury wieloagentowej przygotowywana jest przede wszystkim z myślą o implementacji innowacyjnego systemu monitoringu krążników przenośników taśmowych.

Słowa kluczowe

EN

automation; artificial intelligence; method; swarm algorithms

PL

automatyka; metoda; sztuczna inteligencja; algorytmy rojowe

• Wydawca: Wydawnictwo Naukowe Instytutu Technologii Eksploatacji - Państwowego Instytutu Badawczego
• Czasopismo: Problemy Eksploatacji
• Rocznik: 2014
• Tom: no. 2
• Strony: 5--14
• Opis fizyczny: Bibliogr. 17 poz.

Twórcy

autor

Stankiewicz K.

• Institute of Mining Technology KOMAG, Gliwice

Bibliografia

• 1. Antoniak J.: Kontrola procesów transportowych. Mechanizacja i Automatyzacja Górnictwa. Katowice, nr 4-5, 1999.
• 2. Antoniak J.: Urządzenia i systemy transportu podziemnego w kopalniach. Wydawnictwo Śląsk, Katowice 1990.
• 3. 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.
• 4. Bombor J.: Sztuczna inteligencja w kopalni Pniówek! Górnicy niepotrzebni? Web site http://www.dziennikzachodni.pl/artykul/586769,-sztuczna-inteligencja -w-kopalni-pniowek-gornicy-niepotrzebni,id,t.html#czytaj_dalej.
• 5. Jasiulek D., Świder J.: Mechatronic systems in mining roadheaders – examples of solutions. Miesięcznik Pomiary Automatyka Robotyka (ISSN 1427-9126, Indeks 339512), nr 1/2013.
• 6. Jasiulek D., Jendrysik S., Kowol D., Łagódka M., Rogala-Rojek J., Woszczyński M.: Automatyczny system sterowania i wizualizacji pracy osadzarki pulsacyjnej. KOMEKO 2011, Innowacyjne i przyjazne dla środowiska techniki i technologie przeróbki surowców mineralnych. Bezpie-czeństwo – Jakość – Efektywność, Instytut Techniki Górniczej KOMAG, Gliwice 2011 s. 129-135.
• 7. Jura J., Bartoszek S., Jagoda J., Jasiulek D.: Innowacyjny system sterowania KOGASTER. Napędy i Sterowanie 2014.
• 8. Web site www.algorytmy.org.
• 9. Web site www.wug.gov.pl.
• 10. Mróz J., Szczygielska M., Broja A., Felka D.: Wykrywanie stanów awaryj-nych i źródeł pożarów przenośników taśmowych, KOMTECH 2011, Praca zbiorowa – monografia, wyd. ITG KOMAG, s. 149-160.
• 11. Pawełczyk M., Latos M., Bartoszek S.: Model sterowania w przemysłowym systemie aktywnej redukcji hałasu. Modelowanie Inżynierskie, nr 44 (13), 2012, s. 229-236.
• 12. Polnik B., Latos M.: Detection of worn cutting bits of longwall shearer. Pomiary Automatyka Kontrola (PAK), nr 59, 2013/09, s. 909-912.
• 13. Prostański D., Jonak J.: Sieci neuronowe w badaniach procesu urabiania skał stożkowymi nożami obrotowymi, Monografia, Wyd. CMG KOMAG, Gliwice 2003.
• 14. Szymański Z.: Zastosowanie metod sztucznej inteligencji do sterowania, monitorowania i diagnostyki górniczych maszyn transportowych. Materiały Konferencyjne Międzynarodowej Konferencji KOMTECH'2000, Szczyrk, listopad 2000.
• 15. Szymański Z.: Zastosowanie metod sztucznej inteligencji w układach sterowania maszyn transportu poziomego i pionowego, Napędy i Sterowanie nr 12/2007, s. 114-120.
• 16. Świder J., Woszczyński M., Stankiewicz K.: Integracja i zarządzanie działaniem źródeł i odbiorników prądu w pojazdach z układami rekuperacji energii cieplnej. Masz. Gór. 2013 nr 4 s. 10-19, ISSN 0209-3693.
• 17. Zimroz R., Król R.: Failure analysis of belt conveyor systems for condition monitoring purposes, Prace naukowe Instytutu Górnictwa Politechniki Wrocławskiej nr 128, s. 255-270, Wrocław 2009.