model samoorganizującego się, złożonego systemu komunikacyjnego

model samoorganizującego się, złożonego systemu komunikacyjnego

MODELOWANIE INŻYNIERSKIE nr 51, ISSN 1896-771X
MODEL SAMOORGANIZUJĄCEGO SIĘ,
ZŁOŻONEGO SYSTEMU
KOMUNIKACYJNEGO
Krzysztof Stankiewicz1a
1
a
Instytut Techniki Górniczej KOMAG
[email protected]
Streszczenie
W przemyśle można spotkać się ze złożonymi strukturami komunikacyjnymi zarówno w przypadku transmisji
wizyjnej, głosowej, jak i danych pochodzących z układów monitoringu lub sterowania maszyn. W publikacji zaprezentowano koncepcję metody umożliwiającej samoorganizowanie się złożonych struktur 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.
Słowa kluczowe: automatyka, metody sztucznej inteligencji, algorytmy rojowe
MODEL OF SELF-ORGANIZING, COMPLEX
COMMUNICATION SYSTEM
Summary
The industry can meet the complex communication structures for the visual, voice and data, from monitoring or
control systems, transmission. The paper presents the concept of self-organization methods allow complex data
structures into a single virtual traffic routes forming which are reliable transmission medium. Systems based on
similar techniques have a high fault tolerance and dynamic, spontaneous changes in the hardware or software,
which allows adaptation to changing conditions.
Keywords: automation, artificial intelligence methods, swarm algorithms
1. WSTĘP
Od połowy ubiegłego wieku metody i techniki
sztucznej inteligencji znalazły szczególne uznanie
w zastosowaniach automatyki i sterowania urządzeniami
oraz procesami, szczególnie w ich optymalizacji, rozpoznawaniu wzorców, uczeniu maszynowym, modelowaniu,
predykcji, adaptacji, itp. Sztuczna inteligencja często
umożliwia efektywne, autonomiczne sterowanie i automatyzację procesów, które do niedawna były ściśle
związane z działaniami ludzi. Jest to szczególnie ważne
w aspekcie złożoności modeli wykraczających poza
ludzką percepcję, szczególnie w aspekcie bezpieczeństwa
pracy załóg. Rozwiązania z zastosowaniem sztucznej
inteligencji pozwalają na częściową lub całkowitą eliminację ludzi ze szczególnie zagrożonych regionów, a także
wczesne wykrywanie i ostrzeganie o zagrożeniach.
Gałęzią przemysłu, w której pojawiają się szczególne
zagrożenia, jest górnictwo. Sztuczna inteligencja znajduje zastosowanie w górnictwie szczególnie w zakresie
diagnostyki zużycia podzespołów i części [9] oraz systemów sterowania maszyn i systemów mechanizacyjnych
[4, 5]. Znane są obecnie implementacje umożliwiające
inteligentną adaptację maszyn do zmiennych warunków
eksploatacyjnych. Przyszłościowa eksploatacja pokładów
o silnym zametanowieniu, zagrożeniach tąpaniem oraz
termicznych, w pokładach cienkich, zmusza projektantów do opracowywania systemów o coraz większej
autonomii, tak by rola człowieka ograniczona została
głównie do nadzoru.
94
Krzysztof Stankiewicz
zagrożeń związanych głównie z prawidłową eksploatacją,
warunkami eksploatacji czy stanami awaryjnymi. Jednym z ważniejszych zagrożeń jest niebezpieczeństwo
pożaru, jaki może zaistnieć w przenośnikach taśmowych
transportujących urobek. Źródłem pożaru w przypadku
przenośników taśmowych może być tarcie taśmy przenośnikowej o:
2. ZAGROŻENIE POŻAROWE
W TRANSPORCIE
PRZENOŚNIKAMI TAŚMOWYMI
W górnictwie, szczególnie w kopalniach węgla kamiennego, jednym z najczęściej występujących zagrożeń,
wymagających niejednokrotnie prowadzenia długotrwałych akcji ratowniczych, są pożary. Związane jest to
przede wszystkim ze specyfiką podziemnych wyrobisk
górniczych, których ograniczona pojemność powoduje
szybkie przekroczenie dopuszczalnej granicy koncentracji
gazów szkodliwych dla zdrowia, co może powodować
groźne zmiany kierunków przepływu powietrza lub
ogranicza swobodę poruszania się ludzi, szczególnie w
warunkach zadymienia. Podejmowane w wyniku pożarów akcje przeciwpożarowe skutkują, w przypadku
aktywnego gaszenia, częściowym wstrzymaniem robót
górniczych w części kopalni, a w przypadku pasywnego
gaszenia zachodzi konieczność tamowania wyrobisk
celem ich izolacji, w wyniku czego w polu pożarowym
niejednokrotnie pozostaje bardzo znaczny majątek
trwały oraz zasoby węgla [8].
obudowę lub zwały urobku, który spadł z przenośnika,
bębny w czasie poślizgu wywołanego przeciążeniem
przenośnika,
unieruchomione krążniki.
Stosunkowo często występuje problem awarii krążników, których ułożyskowanie ulega zatarciu. Krążnik,
którego prędkość obrotowa nie jest skorelowana z prędkością liniową taśmy transportowej, staje się źródłem
zagrożenia pożarowego ze względu na efekty termiczne
wywołane tarciem. O ile rozgrzany krążnik może nie
zapalić urobku lub taśmy w ruchu, o tyle po jej zatrzymaniu pożar staje się nieunikniony. Problem ten starano
rozwiązać się na wiele sposobów, w tym poprzez stosowanie taśm przenośnikowych niepalnych. Jednak wymagania dyrektywy ATEX wyraźnie definiują konieczność
ograniczenia temperatury powierzchni zewnętrznych
urządzeń, pracujących w wyrobiskach zagrożonych
wybuchem metanu i pyłu węglowego, do wartości
150oC. Obecnie brak jest systemu który zostałby wdrożony i w sposób efektywny oraz ekonomiczny monitorowałby parametry pracy, w tym temperaturę, krążników.
Przez pożar podziemny należy rozumieć wystąpienie
w wyrobisku podziemnym otwartego ognia, tj. żarzącej
lub palącej się płomieniem otwartym substancji, jak
również utrzymywanie się w powietrzu kopalnianym
dymów lub utrzymywanie się w przepływowym prądzie
powietrza stężenia tlenku węgla powyżej 0,0026 %.
Pojawienie się w powietrzu kopalnianym dymów lub
tlenków węgla w ww. ilości, w wyniku stosowania dopuszczalnych procesów technologicznych (np. robót
strzałowych, prac spawalniczych, pracy maszyn górniczych z napędem spalinowym lub wydzielania się tlenku
węgla wskutek urabiania) nie podlega zgłoszeniu i rejestrowaniu jako pożar podziemny [8].
3. MONITORING KRĄŻNIKÓW
PRZENOŚNIKA TAŚMOWEGO
W ASPEKCIE OCHRONY
PRZECIWPOŻAROWEJ
W literaturze można znaleźć szereg przykładów
opracowywanych systemów monitorowania stanu krążników [9, 13]. Kontrolowany jest bieg taśmy, jej zerwanie lub prędkość. W zakresie ochrony przeciwpożarowej
systemy te bazują głównie na pomiarze temperatury
w pobliżu opraw łożyskowych krążników poprzez bezpośredni pomiar za pomocą oczujnikowania mocowanego
na konstrukcji przenośnika lub poprzez system termowizyjny czy pirometryczny. Korzystanie ze stałego systemu
termowizji jest ekonomicznie nieuzasadnione i technicznie trudne w realizacji ze względu na obecność pyłu
w atmosferze kopalnianej. Dlatego w celach kontrolnych
wykonuje się okresowe przeglądy urządzeniami przenośnymi. Kontrola taka wymaga zaangażowania pracownika do rejestracji i analizy obserwowanych temperatur.
Jest to uciążliwe i nieefektywne.
W strefie takiego zagrożenia pracuje system transportu kopalnianego, rozumiany jako uporządkowany
wewnętrznie zbiór obiektów znajdujących się na powierzchni i w podziemiach kopalni, wraz z relacjami
istniejącymi między tymi obiektami oraz ich właściwościami, których działanie jest podporządkowane osiągnięciu założonego celu transportowego [2, 11]. W skład
systemu transportu wchodzą zadania przewozowe:
urobku, osób i materiałów oraz wszystkie procesy związane z przeładunkiem, składowaniem i magazynowaniem
transportowanych materiałów. Na wyniki pracy systemów transportu mają także wpływ procesy pracy obiektów tworzących dany system oraz jego otoczenie. Stopień automatyzacji procesów produkcyjnych oraz kompleksowej diagnostyki maszyn i urządzeń jest w polskich
kopalniach węgla kamiennego stosunkowo ograniczony
[1, 2, 10, 11]. Ze względu na skalę wykorzystywanych
procesów technologicznych można stwierdzić, że przedsiębiorstwo górnicze to przede wszystkim przedsiębiorstwo transportowe. W sferze tej spotyka się szereg
Spotyka się także systemy bardziej złożone, które nie
tylko analizują temperaturę w pobliżu opraw łożyskowych, ale także skład chemiczny atmosfery. Ich głównym zadaniem jest detekcja źródeł pożaru. Przykładem
95
MODEL SAMOORGANIZUJĄCEGO SIĘ, ZŁOŻONEGO SYSTEMU KOMUNIKACYJNEGO
takiego rozwiązania może być propozycja Instytutu
Technik Innowacyjnych EMAG, w której przedstawiono
wykrywanie stanów awaryjnych i źródeł pożarów przenośników taśmowych [9]. Układ ten charakteryzuje się
wielodetektorowym systemem pomiarowym rozmieszczonym wzdłuż całego przenośnika. Pomiarom podlega
temperatura konstrukcji przenośnika, stężenie tlenku
węgla, stężenie cyjanowodoru i wielkość zadymienia.
Układ wykonuje:
przy dowolnym krążniku. Nadrzędną funkcją stacji jest
komunikacja bezprzewodowa z układem monitoringu
przenośnika oraz możliwość prowadzenia analiz i archiwizacji napływających danych. Stacja może komunikować się z dowolnym krążnikiem, przy którym została
ustawiona, tworząc w danym miejscu łącze do agregacji
danych z całego systemu. Głównymi wadami zaproponowanego rozwiązania są:
zasilanie bateryjne MTU wymagające okresowej
wymiany,
brak wykonania iskrobezpiecznego,
brak samoorganizującego się logicznego łącza danych w złożonym systemie setek jednostek MTU, co
staje się szczególnie problematyczne w sytuacjach
awaryjnych.
pomiary wielkości fizycznych,
eliminację sygnałów z uszkodzonych czujników,
filtrację sygnałów analogowych,
normalizację sygnałów do wspólnego wskaźnika
stanu zagrożenia,
obliczanie wspólnego wskaźnika zagrożenia,
klasyfikację sygnałów i wskaźników z wyznaczeniem
stanów zagrożenia,
wizualizację lub transmisję stanu zagrożenia do
centrali.
Znane jest, zaproponowane przez Politechnikę Wrocławską, rozwiązanie diagnostyki przenośników taśmowych [12] bazujące na analizie:
4. MONITORING KRĄŻNIKÓW
PRZENOŚNIKA TAŚMOWEGO
W ASPEKCIE OCHRONY
PRZECIWPOŻAROWEJ
Eliminacja wszystkich opisanych wad systemu monitoringu krążników przenośnika taśmowego, opracowanego przez Politechnikę w Delft, była inspiracją do opracowania przez ITG KOMAG:
wibracji generowanych przez podzespoły wirujące
podczas normalnej pracy przenośnika,
temperatury opraw łożyskowych,
natężeń prądów silników napędowych.
System ten nie reaguje bezpośrednio na zagrożenia
pożarowe, ale pozwala na wczesną eliminację stanów
awaryjnych przenośnika, zapobiegając tym samym
pojawieniu się czynników wywołujących pożar.
układu odzysku energii z ruchu obrotowego krążnika, dzięki czemu MTU zyskuje pełną samowystarczalność i bezobsługowość od strony zasilania
(zgodnie z ideą energy harvesting, która bazuje na
szeregu rozwiązań technicznych umożliwiających
odzysk energii ruchu, drgań, pól elektromagnetycznych lub źródeł ciepła obecnych w prawie każdym
procesie technologicznym),
iskrobezpiecznej platformy sprzętowej, umożliwiającej pomiar temperatury krążnika w zdefiniowanych
punktach, jego prędkości obrotowej oraz odbiór i
transmisję danych drogą radiową o zasięgu nieprzekraczającym 2m,
samoorganizującej się struktury komunikacyjnej
krążników uwzględniającej i reagującej na:
- proces rozruchu przenośnika, gdy następuje
stopniowa aktywacja wszystkich MTU zasilanych
przez układ odzysku energii,
- stany awaryjne MTU uniemożliwiające nawiązanie komunikacji i przesył danych.
Koncepcja samoorganizującej się struktury komunikacyjnej bazuje na jednej z technik sztucznej inteligencji
nazywanej inteligencją roju [3], będącej bezpośrednią
implementacją zjawisk i zachowań obserwowanych w
przyrodzie wśród organizmów żyjących w licznych
grupach. Opracowane przez człowieka struktury systemowe (niezależnie od faktycznej implementacji), korzystające z tej techniki, odznaczają się znacznymi możliwościami adaptacyjnymi i wysoką niezawodnością
Stosunkowo niedawno pojawił się system opracowywany przez Politechnikę w Delft (Holandia) [6]. System
ten bazuje na bardzo ciekawym i innowacyjnym rozwiązaniu monitoringu krążników „od wewnątrz”. Każdy
krążnik jest wyposażony w niewielki i tani system elektroniczny (tzw. MTU – Monitoring and Transmission
Unit), który zapewnia pomiar temperatury, prędkości
obrotowej oraz transmisję bezprzewodową o krótkim
zasięgu. Źródłem zasilania jest bateria. Każdy MTU,
zamontowany w krążniku, stanowi element globalnego
(w skali przenośnika) łącza komunikacyjnego. Komunikacja ta przebiega od krążnika do krążnika, przy czym
każdy MTU posiada zapisany w pamięci unikalny numer
własny, numer MTU sąsiedniego, do którego ma nastąpić transmisja danych pomiarowych oraz numer MTU,
z którego może następować odbiór danych. Taka topologia transmisyjna jest mało elastyczna w zakresie reakcji
na stany awaryjne MTU, ponieważ system posiada
zewnętrznie zdefiniowaną siatkę komunikacyjną, która
nie ma możliwości adaptowania się do potencjalnych
problemów
uniemożliwiających
wymianę
danych
w przyjętych na etapie uruchomienia ciągach MTU.
Główne, zewnętrzne stacje odbiorczo-nadawcze mogą
znajdować się przy bębnach napędowych, zwrotnych lub
96
Krzysztof Stankiewicz
działania. W 1987r. na konferencji SIGGRAPH programista Craig Reynolds, w artykule „Flocks, Herds, and
Schools: A Distributed Behavioral Model”, zaproponował trzy podstawowe zasady samoorganizacji bazujące
na obserwacjach grup zwierząt, mianowicie [7]:
3.
nie współzawodniczy o pierwszeństwo transmisji
z ramkami o wyższym priorytecie,
4. unika prób transmisji przez jednostki, które
oznaczone zostały jako uszkodzone,
5. może porzucić obecne łącze, jeśli współczynnik
priorytetu transmisji grupy MTU spada lub odnaleziona została główna stacja nadawczoodbiorcza.
Zastosowanie tych prostych reguł powoduje, że grupa MTU, tworząca łącze transmisyjne, samoczynnie
wytwarza strukturę niezawodnej ścieżki transmisyjnej,
omijając przy tym jednostki, które uległy awarii, jak ich
żywe odpowiedniki, potrafiące rozdzielić się na dwie
niezależne grupy przy napotkaniu przeszkody, ominąć ją
i połączyć się ponownie za nią. Ramka danych zdefiniowana jest przez cztery dodatkowe wartości:
rozdzielność – sterowanie zapobiegające lokalnym
zgrupowaniom jednostek. Rozdzielność umożliwia
jednostce utrzymanie pożądanej, minimalnej separacji efektów specyficznych dla jego funkcji, w stosunku do innych jednostek z grupy lokalnej, a tym samym zapobiega kumulowaniu struktur sprzętowych
lub decyzyjnych. Z drugiej strony, zastosowanie samej rozdzielności spowodowałoby strukturalne rozbicie grupy, bez możliwości ponownego skupienia.
Stąd wynika potrzeba wprowadzenia przeciwnej reguły spójności;
spójność – działanie w kierunku uśrednionego
zachowania lokalnej grupy jednostek. Spójność
umożliwia jednostce grupowanie z innymi jednostkami lokalnymi, czyli zapobiega dekompozycji
struktur. Jednak nawet wprowadzenie tej zasady nie
jest wystarczające. Ciągle może występować niepożądany efekt nieskoordynowanego działania jednostek, spowodowany brakiem wspólnego kierunku.
Zachodzi więc potrzeba dodania zasady wyrównania;
wyrównywanie – działanie w kierunku uśrednionego
celu lokalnej grupy. Wyrównywanie zapewnia jednostce możliwość dostosowania swojego działania do
innych jednostek z jego lokalnej grupy. Zapobiega
to niestabilności systemu, którą można opisać jako:
„muszę być jak najbardziej zbieżny z działaniem X,
lecz jednocześnie, gdy to mi się uda, muszę prowadzić działania rozbieżne z X”. W takiej sytuacji
otrzymuje się system niestabilny. Rozwiązaniem jest
wprowadzenie wyrównywania, które nakazuje jednostkom naśladować kierunek działania sąsiadów
oraz jednocześnie spełniać wymagania spójności i
rozdzielności.
własny, niepowtarzalny numer identyfikacyjny
nadany MTU,
współrzędne X i Y określające zajmowaną pozycję w
strukturze ścieżki komunikacyjnej,
współczynnik priorytetu Wp ścieżki komunikacyjnej,
której elementem jest dana ramka,
prędkość transmisji dla wymiaru X i Y, czyli vX i
vY.
Sąsiadami ramek o numerze danego MTU nazywa się
inne ramki, które znajdują się w zasięgu transmisji
MTU, czyli takie, które znajdują się w odpowiednio
małej odległości d i jednocześnie w polu widzenia, określonego przez wartość wirtualnego kąta r. Aby sprawdzić
czy dana ramka e o współrzędnych odpowiednio e.X i
e.Y, jest sąsiadem MTU b o współrzędnych b.X i b.Y, w
pierwszej kolejności należy sprawdzić czy element znajduje się w odpowiednio małej odległości, czyli:
(e. X − b. X ) 2 + (e.Y − b.Y ) 2 < d
Jeżeli nierówność nie jest spełniona, to nie sprawdza
się kolejnych reguł, ponieważ dana ramka pochodząca z
MTU e na pewno nie jest sąsiadem ramek pochodzących
z MTU b. Jeżeli nierówność jest spełniona, to sprawdza
się czy ramka jest w wirtualnym kącie widzenia r przez
wyznaczenie kąta r1, pod którym wirtualnie porusza się
ramka:
Odnosząc się do proponowanego systemu komunikacyjnego, każdej ramce danych przechodzącej przez MTU
należy przypisać współczynnik określający priorytet
transmisyjny Wp określający skuteczność transmisji
danych do głównych stacji odbiorczo-nadawczych.
Współczynnik ten bazuje na czasie propagacji danych i
liczbie skoków transmitowanych ramek z danymi pomiarowymi. Ponadto każdej ramce należy przypisać następujące reguły łączności:
1.
2.
(4.1)
 b.vY 
r1 = arctan

 b.vX 
(4.2)
oraz kąta wirtualnego r2 odcinka łączącego ramkę MTU
b z ramką MTU e:
 e.Y − b.Y 
r2 = arctan

 e. X − b. X 
dopasowuje swoją ścieżkę transmisji do ramek
z sąsiednich MTU,
stara się zająć miejsce w ścieżce pomiędzy ramkami pochodzącymi z MTU będącymi w zasięgu
transmisji,
(4.3)
przy założeniu, że b.vX≠0 i e.X-b.X≠0. Następnie obliczona zostaje wartość bezwzględna różnicy kątów i
sprawdzona nierówność:
97
MODEL SAMOORGANIZUJĄCEGO SIĘ, ZŁOŻONEGO SYSTEMU KOMUNIKACYJNEGO
r1 − r2 < r
(4.4)
fizyczny system. W symulacjach należy ograniczyć tę
prędkość i dodatkowo wprowadzić:
Jeśli nierówność jest spełniona to ramki pochodzą z
sąsiednich MTU. W dalszej kolejności zastosowana
zostaje reguła pierwsza – każda ramka dopasowuje swoją
ścieżkę do ramek z sąsiednich MTU. Należy obliczyć
prędkość średnią vavg wszystkich ramek pochodzących z
sąsiednich MTU (oddzielnie w odniesieniu do składowej
vX i składowej vY), a następnie zmodyfikować prędkość
transmisji ramki, biorąc pod uwagę współczynnik priorytetowy ścieżki, bieżącą prędkość, oraz obliczoną średnią,
według wzoru:
b.vX = b.vX + (W p ⋅ (vX avg − b.vX ))
b.vY = b.vY + (W p ⋅ (vYavg − b.vY ))
ograniczenia wynikające z obecności MTU w stanie
awaryjnym lub stanie rozruchu (elementy, które
ramki powinny omijać tworząc ścieżki transmisyjne),
atraktory, w postaci głównych stacji odbiorczonadawczych.
5. PODSUMOWANIE
Metoda samoorganizacji systemu komunikacyjnego
pozwala na zaimplementowanie nowoczesnej i wydajnej
techniki monitoringu oraz sterowania w wyrobiskach
podziemnych, szczególnie w odniesieniu do diagnostyki,
monitoringu i zabezpieczenia ppoż. przenośników taśmowych, w których krążniki i bębny, wyposażone
w odpowiedni układ elektroniczny, mogą być traktowane
jak elementy roju pomiarowego. Jest to szczególnie
ważne w aspekcie bezpieczeństwa pracy ludzi w wyrobiskach podziemnych, gdzie efektywna ewakuacja załogi
w obliczu pożaru jest bardzo trudna, a sam pożar rodzi
szereg kolejnych zagrożeń.
(4.5)
Aby zastosować regułę drugą, należy obliczyć średnią
liczbę skoków ramki w ścieżce transmisyjnej davg, w
stosunku do ramek z sąsiednich MTU, a następnie
zmodyfikować prędkość transmisji ramki względem
sąsiednich. Wzór (4.6) jest wynikiem zastosowania
twierdzenia o podobieństwie trójkątów. Wykorzystano w
nim pozycję ramki w ścieżce transmisyjnej, której prędkość jest modyfikowana b oraz pozycję sąsiada e:
d = (e. X − b. X ) + (e.Y − b.Y )
2
b.vX = b.vX +
b.vY = b.vY +
Szacując koszty wdrożenia proponowanego rozwiązania, można przyjąć, że w masowej produkcji koszt
wytworzenia układu elektronicznego MTU i jego montaż
nie powinny przekroczyć 10zł/krążnik. Doliczyć należy
także wartość oprogramowania i głównej stacji transmisyjnej w kwocie około 10000zł (budowa przeciwwybuchowa). Przyjmując, że implementacja jest przeprowadzona na przenośniku o długości 400m, gdzie pracuje
około 1000 krążników, wartość inwestycji nie przekroczy
20000zł, co wydaje się niewygórowaną ceną w odniesieniu do wzrostu bezpieczeństwa, eliminacji nieplanowanych przestojów oraz kosztów usuwania skutków ewentualnego pożaru.
2
(e. X − b. X ) ⋅ (d − d avg )
d
(e.Y − b.Y ) ⋅ (d − d avg )
(4.6)
d
Z zastosowania reguły trzeciej wynika, że w sytuacji
kiedy ramka w ścieżce o niższym współczynniku priorytetowym próbuje dokonać transmisji, konkurując z
ramką o wyższym priorytecie transmisyjnym, powinna
tego uniknąć, modyfikując swoją prędkość. We wzorze
(4.7) również wykorzystano twierdzenie o podobieństwie
trójkątów. Niech b będzie ramką o niższym priorytecie
konkurującą z ramką z sąsiedniego MTU, o priorytecie
wyższym e. W odniesieniu do powyższej reguły należy
zastosować następujący wzór:
d = (e. X − b. X ) 2 + (e.Y − b.Y ) 2
 (e. X − b. X ) ⋅ d min

b.vX = b.vX + 
− (e. X − b. X )
d

 (4.7)
 (e.Y − b.Y ) ⋅ d min

b.vY = b.vY + 
− (e.Y − b.Y )
d


gdzie dmin jest zadaną, minimalną liczbą skoków
w ścieżce transmisyjnej, której nie powinna przekraczać
transmitowana ramka.
Dwie ostatnie reguły wprowadza się do systemu,
modyfikując regułę czwartą, bazując na zależnościach
(4.7). Należy podkreślić, że każda ramka może poruszać
się z pewną, maksymalną prędkością narzuconą przez
98
Krzysztof Stankiewicz
Literatura
1.
Antoniak J.: Kontrola procesów transportowych. „Mechanizacja i Automatyzacja Górnictwa” 1999, nr 4-5,
s. 153-160.
2.
3.
Antoniak J.: Urządzenia i systemy transportu podziemnego w kopalniach. Katowice: Wyd. „Śląsk”, 1990.
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, p. 1 – 9.
4.
Bombor
J.:
Sztuczna
inteligencja
w
kopalni
Pniówek!
Górnicy
niepotrzebni?,
http://www.dziennikzachodni.pl/artykul/586769,sztuczna-inteligencja-w-kopalni-pniowek-gornicyniepotrzebni,id,t.html#czytaj_dalej
5.
Jasiulek D., Rogala-Rojek J., Stankiewicz K.: Możliwości zastosowania technik sztucznej inteligencji w układach
sterowania i diagnostyki maszyn górniczych. Innowacyjne techniki i technologie dla górnictwa. Bezpieczeństwo –
Efektywność – niezawodność KOMTECH 2011. Monografia. Gliwice: ITG KOMAG, 2011. s. 45 - 54,
6.
Lodewijks G.: Strategies for automated maintenance of belt conveyor systems. Bulk Solids Handling, 2004,
24(1), p. 16 - 22.
7.
Materiały dostępne na stronie www.algorytmy.org w roku 2012,
8.
Materiały dostępne na stronie Wyższego Urzędu Górniczego www.wug.gov.pl w roku 2012,
9.
Mróz J., Szczygielska M., Broja A., Felka D.: Wykrywanie stanów awaryjnych i źródeł pożarów przenośników
taśmowych. KOMTECH 2011, Praca zbiorowa – monografia. Gliwice: ITG KOMAG, s. 149 - 160,
10. Prostański D., Jonak J.: Sieci neuronowe w badaniach procesu urabiania skał stożkowymi nożami obrotowymi.
Monografia. Gliwice: Wyd. CMG KOMAG, 2003.
11. Szymański Z.: Zastosowanie metod sztucznej inteligencji do sterowania, monitorowania i diagnostyki górniczych
maszyn transportowych. W: Materiały międzynarodowej konferencji KOMTECH'2000, Szczyrk 2000, s. 1 – 8.
12. Szymański Z. Zastosowanie metod sztucznej inteligencji w układach sterowania maszyn transportu poziomego
i pionowego. „Napędy i Sterowanie” 2007, nr 12, s. 114 – 120.
13. Zimroz R., Król R.: Failure analysis of belt conveyor systems for condition monitoring purposes. Prace naukowe
Instytutu Górnictwa Politechniki Wrocławskiej 2009, nr 128, s. 255 – 270.
99