Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl
Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 8

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
The emerging electricity market behaves more like an oligopoly than a perfectly competitive market due to special features such as few producers, barrier to entry, transmission constraints. This makes it practicable for only a few independent power suppliers to serve a given geographic region. On this market each power supplier can extend his own profit through the application of the optimal bidding strategy. This paper compares a cooperative and non-cooperative approaches to analyzing the day ahead market as an example of a spot market. Recent work has shown that the profit maximizing problem of the power suppliers can be written as a mathematical model. By considering these two cases as a game theory problem, the existence of Nash points are analyzed in the Cournot model.
EN
In the paper an automatic procedure for diagnostic signals segmentation is proposed. The purpose of the procedures is to detect/identify part of the signal, that is related to stationary operation regime of machine. Detection and parameterization of such events might help to improve efficiency of machine usage, for example to minimize number of segments and their duration for machine operation under idle mode or overload mode. It is proposed to use a procedures that are based on statistical analysis to estimate the critical point of the division in a structural change in a time series. Two measures have been proposed for critical points detection: the first one is based on testing of empirical moment of order two for time subseries with length k, second one is related to analysis of second order moment moving along the signal. These techniques have been validated using simulations and then applied to real data acquired from on board monitoring system developed for mobile mining machines (loaders are considered here). Results of application are discussed in the paper.
PL
W artykule przedstawiono procedury segmentacji sygnałów drganiowych. Cel opracowanych procedur jest związany z detekcją/identyfikacją fragmentów sygnału (segmentów) które związane są z różnymi trybami pracy maszyny jak na przykład bieg jałowy czy przeciążenie. Detekcja i parametryzacja tych segmentów pozwoli poprawić efektywność pracy tj. minimalizować czas pracy na biegu jałowym czy zapobiegać przyspieszonym procesom degradacji wynikającym z nieprawidłowego użytkowania maszyny. Zaproponowano dwie procedury bazujące na statystykach, które estymują punkt dzielący szereg czasowy na podprocesy o znaczących różnicach statystycznych. Pierwsza ze statystyk bazuje na badaniu zachowania empirycznego momentu rzędu 2 danej próby w oknie o długości k, druga jest analizą kroczącego drugiego momentu z próby. W pracy przedstawiono wyniki walidacji metody na sygnałach symulacyjnych oraz wyniki zastosowania procedur do sygnałów zarejestrowanych na górniczych maszynach samojezdnych pracujących w kopalni podziemnej.
PL
Historia Zakładu Analityki jest relatywnie krótka, ale ilustrowana wieloma ciekawymi projektami, których efekty opublikowane zostały w prestiżowych czasopismach i materiałach konferencyjnych. Dają one podstawę do stwierdzenia istotności roli zespołu i wagi osiągniętych efektów, zwłaszcza naukowych, opracowanych w często międzynarodowych zespołach. Niniejszy artykuł nie jest opisem historii Zakładu, ale przeglądem opracowanych rozwiązań i rodzajem spisu treści, zachęcającym do głębszego studiowania publikacji pracowników Zakładu. Tematyka działań naukowych jest dość zróżnicowana, ale wspólnym mianownikiem działań jest szeroko pojęta analityka danych rejestrowanych: w procesach technologicznych, maszynach, infrastrukturze wykorzystywanej w ciągu technologicznym, a nawet danych z systemu monitorowania aktywności pracownika. Elementy technologii robotycznych, prezentowane w pracy, rozważane są również w kontekście analityki danych (mobilny robot czteronożny jest platformą, zbierającą dane z inspekcji infrastruktury, sterowanie robotem do rozbijania brył ściśle zależy od tego jak dobrze rozpoznana zostanie struktura urobku na kracie itd.). Rozwój technologii ICT umożliwia pomiar w czasie rzeczywistym wielu kluczowych parametrów w procesach technologicznych. Umiejętne przetworzenie tych danych może być podstawą do wspomagania zarządzania, modelowania i optymalizacji procesów, wykrywania „wąskich gardeł” procesu, budowania nowej wiedzy o zjawiskach, poprawy efektywności wykorzystania infrastruktury, definiowania wskaźników (tzw. KPI) itd. Tendencja cyfryzacji górnictwa ma charakter globalny. Współpraca Zakładu Analityki z centralą i oddziałami grupy KGHM Polska Miedź S.A. stanowi odpowiedź na rzeczywiste potrzeby sektora, wynikające z przemian technologicznych.
EN
The history of the Department of Analytics is relatively short but illustrated with many interesting projects whose effects are published in prestigious magazines and conference materials. They give the basis for stating the importance of the team's role and the importance of obtained effects, especially scientific ones developed often in international teams. This article is not a description of the history of the Department, but a review of the solutions developed by the team and a kind of table of contents encouraging deeper study of the publication of the employees of the Department. The subject of scientific activities is quite diverse, but the common basis of activities is the broadly-defined analytics of recorded data in the following areas: technological processes, machines, infrastructure used in the technological process and even data from the employee activity monitoring system. Elements of robotic technologies presented in this work are also considered in the context of data analytics (a mobile four-legged robot is a platform collecting data from infrastructure inspections, robot control for breaking up solid pieces of copper ore depends on how well the structure/granulation of material is recognized, etc.). The development of ICT enables real-time measurement of many key parameters in technological processes. Appropriate processing of these data can be the basis for supporting management, modelling and optimization of processes, detection of process bottlenecks, building new knowledge about phenomena, improving the efficiency of infrastructure use, defining indicators (so-called KPI), etc. The trend of mining digitization is global. The cooperation between the Department Analytics and KGHM HQ and various branches is a response to the real needs of the sector resulting from technological changes.
4
Content available remote On ARMA (1, q) models with bounded and periodically correlated solutions
100%
EN
In this paper, motivated by [2], we derive necessary and sufficient conditions for bounded and periodically correlated solutions to the system of equations described by ARMA (1, q) model.
EN
In this paper a new 2D representation for local damage detection is presented. It is based on a vibration time series analysis. A raw vibration signal is decomposed via short-time Fourier transform and new time series for each frequency bin are differentiated to decorrelate them. For each time series, auto-correlation function is calculated. In the next step ACF maps are constructed. For healthy bearing ACF map should not have visible horizontal lines indicating damage. The method is illustrated by analysis of real data containing signals from damaged bearing and healthy for comparison.
EN
Information extraction is a very important problem nowadays. In diagnostics, it is particularly useful when one desires to isolate information about machine damage from a measured diagnostic signal. The method presented in this paper utilizes the idea that is based on a very important topic in numerical algebra, which is nonnegative matrix factorization. When applied to the matrix of multidimensional representation of the measured data, it can extract very useful information about the events which occur in the signal and are not recognizable otherwise. In the presented methodology, we use the algorithm called Semi-Binary Nonnegative Matrix Factorization (SB-NMF), and apply it to a time-frequency representation of the real-life vibration signal measured on faulty bearing operating in a belt conveyor driving station. Detected impulses of local damage are clearly identifiable. Performance of the algorithm is very satisfying in terms of time efficiency and output signal quality.
PL
Ekstrakcja informacji jest aktualnym kierunkiem badań. Jest ona szczególnie użyteczna, kiedy próbuje się wyizolować informację na temat uszkodzenia maszyny z zarejestrowanego sygnału diagnostycznego. Metoda zaprezentowana w niniejszej pracy bazuje na bardzo ważnym zagadnieniu algebry numerycznej, jakim jest nieujemna faktoryzacja macierzy. Kiedy jest ona zastosowana do analizy macierzy będącej wielowymiarową reprezentacją sygnału wejściowego, może wyizolować informację istotną z punktu widzenia procesów zachodzących w sygnale, a która nie jest rozpoznawalna w inny sposób. Przedstawiona metodologia korzysta z algorytmu znanego jako półbinarna nieujemna faktoryzacja macierzy, zastosowanego do reprezentacji czasowo-częstotliwościowej rzeczywistego sygnału drganiowego, zmierzonego na uszkodzonym łożysku pracującym w stacji napędowej przenośnika taśmowego. Wykryte impulsy związane z uszkodzeniem lokalnym zostały wyraźnie zidentyfikowane. Działanie algorytmu jest satysfakcjonujące w kwestii wydajności obliczeniowej oraz jakości otrzymanego wyniku.
PL
W pracy przedstawiono koncepcję inteligentnego systemu do diagnostyki taśm i komputerowego wspomagania zarządzania taśmami przenośnikowymi z wykorzystaniem podejścia „utrzymanie maszyn zależne od stanu” (ang. Condition Based Maintenance). Omówiono strukturę systemu oraz wybrane kluczowe elementy. Niektóre z modułów zostały już zrealizowane, inne są w trakcie realizacji. Stąd też artykuł traktuje raczej o koncepcji niż o gotowym produkcie. Systemowe ujęcie problemu jest niezbędne ze względu na docelowo szerszy kontekst zarządzania systemem przenośników a nie tylko taśm, układów napędowych czy innych elementów. Kluczowym elementem artykułu jest wykorzystanie elementów uczenia maszynowego do wspomagania zarządzania. Dotyczą one walidacji danych, wyznaczania progów decyzyjnych, decyzji o dopuszczeniu do eksploatacji/wymianie taśmy, czy elementów prognozy czasu życia odcinka taśmy czy połączenia. Zastosowanie sztucznej inteligencji wydaje się konieczne ze względu na konieczność budowania obiektywnej wiedzy w sformalizowanej postaci w zakresie eksploatacji taśm przenośnikowych.
EN
The paper deals with the concept of an intelligent system for the damage detection, diagnosis and computer-aided maintenance management system for conveyor belts using the Condition Based Maintenance approach. The structure of the system and some key elements are described in the paper. Some modules of the system have been already completed, while others are under construction. Hence the article deals with the concept rather than a finished product. Holistic view to the problem is necessary because ultimately the wider context of the conveyor system maintenance management system is expected. A Diag Manager, precursor of proposed intelligent system, has been developed several years ago for transmissions used in conveyor drives. Our intent is to exploit experience with Diag Manager and to extend this idea to belts and other components of the conveyor in future. A key element of this article is to use the elements of artificial intelligence (AI) and machine learning to support maintenance management. AI might relate to data validation, determining the decision thresholds, the decision regarding release to continue service or exchange the belt. Application of artificial intelligence seems to be necessary due to necessary development of objective knowledge in a formalized form regarding the operation of conveyor belts.
PL
W artykule został przedstawiony problem analizy wielowymiarowych danych temperaturowych z monitorowanych podzespołów przenośników taśmowych w trybie online. System kontroli temperatury elementów wymaga ustawienia automatycznych progów decyzyjnych, w celu zabezpieczania przenośnika taśmowego przed wystąpieniem awarii. Aktualne ww. progi decyzyjne ustawiane są według założeń służb eksploatujących urządzenia i są jednakowe dla każdego urządzenia w danym typie. Wstępne analizy temperatury z monitorowanych podzespołów pokazały, że wpływ warunków środowiskowych oraz cykl życia urządzenia ma istotny wpływ na poziom temperatury pracy ww. podzespołów. Dlatego autorzy podjęli się przeprowadzenia analizy wielowymiarowych danych temperaturowych, w celu zwiększenia funkcjonalności oraz skuteczności diagnozowania stanu technicznego przenośników taśmowych. Efektem takich działań jest możliwość zastosowania prawidłowej profilaktyki remontowo-przeglądowej dedykowanej każdemu monitorowanemu urządzeniu indywidualnie, co przełoży się na wydłużenie trwałości podzespołów maszyny. W artykule przedstawiono procedury pozyskiwania danych pomiarowych, opisano procedurę identyfikacji wpływu czynników na postać sygnału i jego zmienność i wreszcie procedury przetwarzania, w tym walidacji i ekstrakcji informacji z surowych danych, a na podstawie obserwacji zaproponowano model surowego sygnału.
EN
In the paper problem of multivariate analysis of temperature data from online monitored components of belt conveyor has been presented. Temperature control system requires to set automatic decision thresholds in order to prevent belt conveyor from unexpected event. Currently, the above mentioned thresholds are set according to the mining service responsible for exploitation of these machines and the thresholds are constant for each device type. Primary temperature analysis presented that environment conditions and life cycle of device affect temperature level of conveyor’s components. Therefore, the authors decided to perform multivariate analysis of temperature data for improvement of functionality and effectiveness of diagnostics’ methods for belt conveyor. The result allows to apply appropriate service and repair plan dedicated for each monitored device, improving its reliability. In this paper procedures of data acquiring, procedure for identification of influence on signal variability and preprocessing procedure, as well as information extraction from raw data have been presented. Furthermore, model of raw signal has been proposed.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.