PLATFORMA SENSOROWA TOMOGRAFII PRZEMYSŁOWEJ DO DIAGNOSTYKI I STEROWANIA PROCESAMI TECHNOLOGICZNYMI
Krzysztof Król
krzysztof.krol@netrix.com.pl1. Centrum Badawczo-Rozwojowe Netrix S.A., 2. Uniwersytet WSEI (Polska)
http://orcid.org/0000-0002-0114-2794
Tomasz Rymarczyk
1. Centrum Badawczo-Rozwojowe Netrix S.A., 2. Uniwersytet WSEI (Polska)
http://orcid.org/0000-0002-3524-9151
Konrad Niderla
1. Centrum Badawczo-Rozwojowe Netrix S.A., 2. Uniwersytet WSEI (Polska)
http://orcid.org/0000-0003-1280-0622
Edward Kozłowski
Politechnika Lubelska, Wydział Zarządzania (Polska)
http://orcid.org/0000-0002-7147-4903
Abstrakt
W artykule przedstawiono przemysłową platformę tomograficzną wykorzystywaną do diagnostyki i sterowania procesami technologicznymi. Aplikacja pozwala na dodawanie poszczególnych czujników współpracujących z systemem inteligentnej platformy cyber-fizycznej o otwartej architekturze, a dodatkowo możliwa była dowolna konfiguracja i współpraca z systemami zewnętrznymi. W ramach prac eksperymentalnych opracowano platformę, która umożliwia współpracę poszczególnych podsystemów i zewnętrznych systemów klienta. System cyberfizyczny, koncentruje się głównie na złożonej interakcji i integracji między cyberprzestrzenią a światem fizycznym. System cyberfizyczny składa się z wysoce zintegrowanych elementów obliczeniowych, komunikacyjnych, kontrolnych i fizycznych. Rozwiązanie koncentruje się głównie na złożonej interakcji i integracji między cyberprzestrzenią a światem fizycznym.
Słowa kluczowe:
tomografia pojemnościowa, systemy cyber-fizyczne, sensory, tomografia impedancyjnaBibliografia
Akhtari S. et al.: Intelligent embedded load detection at the edge on industry 4.0 powertrains applications. 5th international forum on research and technology for society and industry – RTSD2019, 2019, 427–430.
DOI: https://doi.org/10.1109/RTSI.2019.8895598
Google Scholar
Assawaarayakul C. et al.: Integrate digital twin to exist production system for industry 4.0. 4th technology innovation management and engineering science international conference (TIMES-iCON) 2019, 1–5.
DOI: https://doi.org/10.1109/TIMES-iCON47539.2019.9024430
Google Scholar
Banasiak R. et al.: Study on two-phase flow regime visualisation and identification using 3D electrical capacitance tomography and fuzzy-logic classification. International Journal of Multiphase Flow 58, 2014, 1–14 [http://doi.org/10.1016/J.IJMULTIPHASEFLOW.2013.07.003].
DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijmultiphaseflow.2013.07.003
Google Scholar
Daubechies I.: Orthonormal Bases of Compactly Supported Wavelets. Communications on Pure and Applied Mathematics 41(7), 1988, 909–96.
DOI: https://doi.org/10.1002/cpa.3160410705
Google Scholar
He J. et al.: Locality-aware replacement algorithm in flash memory to optimise cloud computing for smart factory of industry 4.0. IEEE Access 5, 2017, 16252–16262.
DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2017.2740327
Google Scholar
Hui Z., Hastie T.: Regularisation and Variable Selection via the Elastic Net. Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Statistical Methodology) 67(2), 2005, 301–20.
DOI: https://doi.org/10.1111/j.1467-9868.2005.00503.x
Google Scholar
Król K. et al.: Intelligent Sensor Platform with Open Architecture for Monitoring and Control of Industry 4.0 Systems. European Research Studies Journal 24(2), 2021, 597–606.
DOI: https://doi.org/10.35808/ersj/2288
Google Scholar
Kania K. et al.: Image reconstruction in ultrasound transmission tomography using the Fermat’s Principle. Przegląd Elektrotechniczny 96(1), 2020, 186–189.
DOI: https://doi.org/10.15199/48.2020.01.41
Google Scholar
Kłosowski G. et al.: Maintenance of industrial reactors supported by deep learning driven ultrasound tomography. Eksploatacja i Niezawodność – Maintenance and Reliability 22(1), 2020, 138–147 [http://doi.org/10.17531/ein.2020.1.16].
DOI: https://doi.org/10.17531/ein.2020.1.16
Google Scholar
Kłosowski G. et al.: Neural hybrid tomograph for monitoring industrial reactors. Przegląd Elektrotechniczny 97(12), 2020, 190–193.
DOI: https://doi.org/10.15199/48.2020.12.40
Google Scholar
Kłosowski G. et al.: Quality Assessment of the Neural Algorithms on the Example of EIT-UST Hybrid Tomography. Sensors 20, 2020 [http://doi.org/10.3390/s20113324].
DOI: https://doi.org/10.3390/s20113324
Google Scholar
Kłosowski G. et al.: Using an LSTM network to monitor industrial reactors using electrical capacitance and impedance tomography – a hybrid approach. Eksploatacja i Niezawodność – Maintenance and Reliability 25(1), 2023, 11 [http://doi.org/10.17531/ein.2023.1.11].
DOI: https://doi.org/10.17531/ein.2023.1.11
Google Scholar
Kong X. T. et al.: Cyber physical ecommerce logistics system: an implementation case in Hong Kong. Comput Ind Eng 139, 2020, 106170.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.cie.2019.106170
Google Scholar
Kozłowski E. et al.: Logistic regression in image reconstruction in electrical impedance tomography. Przegląd Elektrotechniczny 97(5), 2020, 95–98.
DOI: https://doi.org/10.15199/48.2020.05.19
Google Scholar
Kozłowski E. et al.: The use of principal component analysis and logistic regression for cutter state identification. Innovations in Industrial Engineering, Springer International Publishing 2021, 396–405.
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-78170-5_34
Google Scholar
Kozłowski E. et al.: Application of the logistic regression for determining transition probability matrix of operating states in the transport systems. Eksploatacja i Niezawodność – Maintenance and Reliability, 22(2), 2020, 192–200 [http://doi.org/10.17531/ein.2020.2.2].
DOI: https://doi.org/10.17531/ein.2020.2.2
Google Scholar
Kozłowski E. et al.: Assessment model of cutting tool condition for real-time supervision system. Eksploatacja i Niezawodność – Maintenance and Reliability, 21(4), 2019, 679–685 [http://doi.org/10.17531/ein.2019.4.18].
DOI: https://doi.org/10.17531/ein.2019.4.18
Google Scholar
Lins T. et al.: Cyber-physical production systems retrofitting in context of industry 4.0. Comput Ind Eng 139, 2020, 106193, 59.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.cie.2019.106193
Google Scholar
Manavalan E., Jayakrishna K.: A review of internet of things (iot) embedded sustainable supply chain for industry 4.0 requirements. Comput Ind Eng 127, 2019, 925–953.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.cie.2018.11.030
Google Scholar
Occhiuzzi C. et al.: Rfid technology for industry 4.0: architectures and challenges. IEEE international conference on RFID technology and applications (RFID-TA) 2019, 181–186.
DOI: https://doi.org/10.1109/RFID-TA.2019.8892049
Google Scholar
Percival D. B, Walden A.: Wavelet Methods for Time Series Analysis 4. Cambridge University Press, 2000.
DOI: https://doi.org/10.1017/CBO9780511841040
Google Scholar
Poór P. et al.: Predictive maintenance 4.0 as next evolution step in industrial maintenance development. International Research Conference on Smart Computing and Systems Engineering – SCSE, 2019, 245–253.
DOI: https://doi.org/10.23919/SCSE.2019.8842659
Google Scholar
Rymarczyk T., Sikora J.: Optimisation Method and PCA noise suppression application for Ultrasound Transmission Tomography. Przegląd Elektrotechniczny 96(2), 2020, 90–93.
Google Scholar
Rymarczyk T.: New methods to determine moisture areas by electrical impedance tomography. International Journal of Applied Electromagnetics and Mechanics 52(1–2), 2016, 79–87 [http://doi.org/10.3233/JAE-162071].
DOI: https://doi.org/10.3233/JAE-162071
Google Scholar
Rymarczyk T. et al.: Ultrasonic tomography for reflection and transmission wave analysis. Przegląd Elektrotechniczny 96(3), 2020, 170–173.
DOI: https://doi.org/10.15199/48.2020.03.37
Google Scholar
Rymarczyk T. et al.: The use of the autoencoder to improve images in ultrasound tomography. Przegląd Elektrotechniczny 96(8), 2020, 160–163.
DOI: https://doi.org/10.15199/48.2020.08.33
Google Scholar
Rymarczyk T. et al.: Logistic Regression for Machine Learning in Process Tomography. Sensors 19(15), 2020 [http://doi.org/10.3390/s19153400].
DOI: https://doi.org/10.3390/s19153400
Google Scholar
Rymarczyk T. et al.: Analysis of vertical and horizontal flows of liquids and gases through a wire-mesh sensor. Przegląd Elektrotechniczny 96(3), 2020.
DOI: https://doi.org/10.15199/48.2020.03.38
Google Scholar
Autorzy
Krzysztof Królkrzysztof.krol@netrix.com.pl
1. Centrum Badawczo-Rozwojowe Netrix S.A., 2. Uniwersytet WSEI Polska
http://orcid.org/0000-0002-0114-2794
Autorzy
Tomasz Rymarczyk1. Centrum Badawczo-Rozwojowe Netrix S.A., 2. Uniwersytet WSEI Polska
http://orcid.org/0000-0002-3524-9151
Autorzy
Konrad Niderla1. Centrum Badawczo-Rozwojowe Netrix S.A., 2. Uniwersytet WSEI Polska
http://orcid.org/0000-0003-1280-0622
Autorzy
Edward KozłowskiPolitechnika Lubelska, Wydział Zarządzania Polska
http://orcid.org/0000-0002-7147-4903
Statystyki
Abstract views: 246PDF downloads: 127
Licencja
Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa – Na tych samych warunkach 4.0 Miedzynarodowe.
Inne teksty tego samego autora
- Grzegorz Kłosowski, Tomasz Rymarczyk, ZASTOSOWANIE SIECI NEURONOWYCH I ALGORYTMÓW GŁĘBOKIEGO UCZENIA W ELEKTRYCZNEJ TOMOGRAFII IMPEDANCYJNEJ , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 7 Nr 3 (2017)
- Tomasz Rymarczyk, Tomasz Cieplak, Grzegorz Kłosowski, Paweł Rymarczyk, PROJEKTOWANIE SYSTEMÓW ANALIZY DANYCH DO AUTOMATYZACJI PROCESÓW BIZNESOWYCH , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 8 Nr 3 (2018)
- Tomasz Rymarczyk, Michał Gołąbek, Piotr Lesiak, Andrzej Marciniak, Mirosław Guzik, BUDOWA TOMOGRAFU ULTRADŹWIĘKOWEGO DO ANALIZY PROCESÓW TECHNOLOGICZNYCH W ZAKRESIE FAL ODBITYCH I TRANSMISYJNYCH , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 9 Nr 4 (2019)
- Tomasz Rymarczyk, Grzegorz Kłosowski, ZASTOSOWANIE SZTUCZNEJ INTELIGENCJI W ZAUTOMATYZOWANYCH CENTRACH LOGISTYCZNYCH , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 8 Nr 1 (2018)
- Tomasz Rymarczyk, Bartek Przysucha, Marcin Kowalski, Piotr Bednarczuk, ANALIZA DANYCH Z CZUJNIKÓW POMIAROWYCH DO PREDYKCJI W SYSTEMACH KONTROLI PROCESÓW PRODUKCYJNYCH , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 9 Nr 4 (2019)
- Tomasz Rymarczyk, Krzysztof Polakowski, Jan Sikora, NOWA KONCEPCJA DYSKRETYZACJI MODELU CELEM PODNIESIENIA JAKOŚCI OBRAZOWANIA W TRANSMISYJNEJ TOMOGRAFII ULTRADŹWIĘKOWEJ , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 9 Nr 4 (2019)
- Konrad Niderla, Tomasz Rymarczyk, Jan Sikora, SYSTEM PLANOWANIA I KONTROLI PRODUKCJI Z WYKORZYSTANIEM CZUJNIKÓW TOMOGRAFICZNYCH , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 8 Nr 3 (2018)
- Tomasz Rymarczyk, Jan Sikora, CAŁKI OSOBLIWE W METODZIE ELEMENTÓW BRZEGOWYCH DLA RÓWNANIA HELMHOLTZA SFORMUŁOWANEGO W PRZESTRZENI CZĘSTOTLIWOŚCI , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 11 Nr 4 (2021)
- Tomasz Rymarczyk, Jan Sikora, JESZCZE O CAŁKOWANIU LOGARYTMICZNYCH OSOBLIWOŚCI W METODZIE ELEMENTÓW BRZEGOWYCH , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 14 Nr 1 (2024)
- Grzegorz Kłosowski, Tomasz Rymarczyk, ZASTOSOWANIE KONWOLUCYJNYCH SIECI NEURONOWYCH W IDENTYFIKACJI ZAWILGOCEŃ ŚCIAN BUDYNKÓW METODĄ EIT , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 12 Nr 1 (2022)