Preview

Мехатроника, автоматизация, управление

Расширенный поиск
Доступ открыт Открытый доступ  Доступ закрыт Только для подписчиков

Архитектура киберфизической системы управления проветриванием подземного горнодобывающего предприятия на базе платформы Интернета вещей

https://doi.org/10.17587/mau.22.115-123

Полный текст:

Аннотация

Рассматривается архитектура системы управления процессом проветривания подземных горнодобывающих предприятий (на примере калийного рудника), оснащенной цифровым двойником с онлайн функциями имитационного моделирования и предиктивной аналитики. Система ориентирована на реализацию управления главной вентиляторной установкой с учетом изменяющихся параметров наружного воздуха, подаваемого в шахтные стволы.
В отличие от существующих предложенный способ управления учитывает влияние параметров наружного воздуха на изменение общерудничной естественной тяги, от которой зависит общий объем воздуха, подаваемого в рудник. Известно, что системы проветривания таких предприятий потребляют от 30 до 50 % всей затрачиваемой на процесс добычи полезного ископаемого электроэнергии. В связи с этим разрабатываемая система, способная к анализу изменений общерудничной естественной воздушной тяги и, как следствие, объемов подачи воздуха, сможет работать в энергосберегающем режиме.
Предложенный способ управления включает в себя алгоритм расчета взаимосвязей физических параметров общерудничной естественной тяги, действующей между стволами; алгоритм расчета значения общерудничной естественной тяги; алгоритм расчета производительности и выбора требуемого режима работы ГВУ.
Для реализации способа предложена архитектура киберфизической системы (CPS) проветривания на базе платформы Интернета вещей (IoT) InfluxData стека TICK. Предложенная архитектура CPS состоит из четырех подсистем: подсистемы физического объекта, сетевой и вычислительной инфраструктур IoT, цифрового двойника, интерфейса пользователя.
Цифровой двойник системы проветривания выполнен с использованием базы данных временных рядов и базы данных атрибутов, хранящих сведения об изменении параметров оборудования во времени, показателях воздуха, индикаторах эффективности, статистике по авариям и наработке вентиляторов, характеристиках CPS и др. CPS данной архитектуры подразумевает подключение дополнительных источников данных, обеспечение расчетов рациональных объемов подачи воздуха с учетом правил безопасности и требований энергоэффективности.

Об авторах

А. В. Кычкин
НИУ Высшая школа экономики
Россия

канд. техн. наук, доц.

филиал в г. Пермь



А. В. Николаев
Пермский национальный исследовательский политехнический университет
Россия
канд. техн. наук, доц.


Список литературы

1. Lyalkina G. B., Nikolaev A. V., Makarychev N. S. Creation of the Information System Based on Experimental Data for Control of the MMF Operating Modes to Improve the Efficiency of Ventilation in Mines // Journal of Physics: Conference Series. 2018. Vol. 1059 Art. 012013. 8 p.

2. Алыменко Н. И., Николаев А. В., Каменских А. А., Петров А. И. Результаты математического моделирования смешивания холодного и теплого потоков воздуха в воздухоподающем стволе рудника // Горное оборудование и электромеханика. 2014. № 12. С. 31—33.

3. Aitao Z., Wang K. Role of gas ventilation pressure on the stability of airway airflow in underground ventilation // Journal of Mining Science. January 2018. Vol. 54, Iss. 1. P. 111—119.

4. Lyalkina G. B., Nikolaev A. V., Makarychev N. S. Factors influencing strength and direction of natural ventilation pressure in general mines to control mine airing // IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering. 2020. Vol. 795. 5 p.

5. Bin Xu et al. Analysis and Design of Real-time Microenvironment Parameter Monitoring System Based on Internet of Things // IEEE International Conference on Internet of Things (iThings) and IEEE Green Computing and Communications (GreenCom) and IEEE Cyber, Physical and Social Computing (CPSCom) and IEEE Smart Data (SmartData). 2016. P. 368—371.

6. Gubbi J. et al. Internet of Things (IoT): A vision, architectural elements, and future directions // Future generation computer systems. 2013. Vol. 29, N.7. P. 1645—1660.

7. Jell T. et al. BIG IoT — Interconnecting IoT Platforms from different domains // International Conference on Engineering, Technology and Innovation (ICE/ITMC). 2017. P. 86—88.

8. Mijić D., Varga E. Unified IoT Platform Architecture Platforms as Major IoT Building Blocks // 2018 International Conference on Computing and Network Communications (CoCoNet). 2018. P. 6—13.

9. Кычкин А. В., Артемов С. А., Белоногов А. В. Распределенная система энергомониторинга реального времени на основе технологии IoT // Датчики и системы. 2017. № 8—9. С. 49—55.

10. Alymenko N. I., Nikolaev A. V. Influence of mutual alignment of mine shafts on thermal drop of ventilation pressure between the shafts // Journal of Mining Science. 2011. Vol. 47, N 5. P. 636—642.

11. Мохирев Н. Н., Радько В. В. Инженерные расчеты вентиляции шахт. Строительство. Реконструкция. Эксплуатация. М.: ООО Недра-Бизнесцентр, 2007. 324 с.

12. Lyal’kina G. B., Nikolaev A. V. Natural draught and its direction in a mine at the preset confidence coefficient // Journal of Mining Science, 2015. Vol. 51, № 2. P. 342—34.

13. Алыменко Н. И., Николаев А. В. Расчет эквивалентного аэродинамического сопротивления подземной части проектируемого рудника для определения естественной тяги, действующей между стволами // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. 2010. № 12. С. 68—69.

14. Ajay Chhokra et. al. Diagnostics and Prognostics Using Temporal Causal Models for Cyber Physical Energy Systems // 2017 ACM/IEEE 8th International Conference on Cyber-Physical Systems (ICCPS). DOI: 10.1145/3055004.3064843

15. Кудж С. А., Цветков В. Я. Сетецентрическое управление и киберфизические системы // Образовательные ресурсы и технологии. 2017. 2(19). С. 86—91.

16. Цветков В. Я. Распределенное интеллектуальное управление // Государственный советник. 2017. № 1. С. 16—22.

17. Кузьмин В. А. Оптимальное отопление: поддержание неравновесного поля температур в многокамерной системе с минимумом затрат энергии // Программные системы: теория и приложения. 2018. Т. 9, № 3(38). С. 29—47.

18. Пуговкин А. В., Купреков С. В., Абушкин Д. В. и др. Математическая модель теплоснабжения помещений для АСУ энергосбережения // Доклады ТУСУРа. 2010. № 2 (22). Ч. 1. С. 293—298.

19. Панферов В. И., Анисимова Е. Ю., Нагорная А. Н. К теории математического моделирования теплового режима зданий // Вестник ЮУрГУ. 2006. № 14. С. 128—131.

20. Кычкин А. В., Даденков Д. А., Билалов А. Б. Автоматизированная информационная система полунатурного моделирования статической нагрузки электроприводов // Вестник ПНИПУ. Электротехника, информационные технологии, системы управления. 2013. № 8. С. 73—83.

21. Hou L., Zhao S., Xiong X., Zheng K., Chatzimisios P., Hossain M. S., Xiang W. Internet of Things Cloud: Architecture and Implementation // IEEE Communications Magazine. 2016. Vol. 45 (12). P. 32—39. DOI: 10.1109/MCOM.2016.1600398CM.

22. Tao F. et al. IoT-based intelligent perception and access of manufacturing resource toward cloud manufacturing // IEEE Transactions on Industrial Informatics. 2014. Vol. 10, N. 2. P. 1547—1557.

23. Кычкин А. В., Микрюков Г. П. Метод обработки результатов мониторинга группы энергопотребителей // Энергобезопасность и энергосбережение. 2016. № 6. С. 9—14.

24. Kelly S. D.T., Suryadevara N. K., Mukhopadhyay S. C. Towards the implementation of IoT for environmental condition monitoring in homes // IEEE Sensors Journal. 2013. Vol. 13, № 10. P. 3846—3853.

25. Guan L. Preparation of future weather data to study the impact of climate change on buildings // Building and Environment. 2009. Vol. 44, N 4. Р. 793—800.

26. Ицкович Э. Л. Современные алгоритмы автоматического регулирования и их использование на предприятиях // Автоматизация в промышленности. 2007. № 6. С. 39—44.

27. Ротач В. Я. Об адаптивных системах управления с текущей идентификацией // Автоматизация в промышленности. 2004. № 6. С. 3—6.

28. Waczowicz S., Klaiber S., Bretschneider P., Konotop I., Westermann D., Reischl M., Mikut R. Data mining to analyse the effects of price signals on household electricity customers // Automatisierungstechnik. 2014. Vol. 62. P. 740—752.

29. Nikolaev A. V., Alymenko N. I., Kamenskikh A. A., Nikolaev V. A., Alymenko D. N., Petrov A. I. Factors defining value and direction of thermal drop between mine shafts and impact of general mine natural draft on ventilation process of underground mining companies // Actual Issues of Mechanical Engineering (AIME 2017): Proceedings of the Intern. Conf. Tomsk Polytechnic University. Paris; Amsterdam; Hong Kong: Atlantis Press, 2017. P. 561—566.

30. Nikolaev A., Alymenko N., Kamenskih A., Nikolaev V. The results of air treatment process modeling at the location of the air curtain in the air suppliers and ventilation shafts // E3S Web of Conferences. 2017. Vol. 15: The 1st Scientific Practical Conference International Innovative Mining Symposium (in memory of Prof. Vladimir Pronoza): proceedings. 7 p.


Для цитирования:


Кычкин А.В., Николаев А.В. Архитектура киберфизической системы управления проветриванием подземного горнодобывающего предприятия на базе платформы Интернета вещей. Мехатроника, автоматизация, управление. 2021;22(3):115-123. https://doi.org/10.17587/mau.22.115-123

For citation:


Kychkin A.V., Nikolaev A.V. Architecture of a Cyber-Physical System for the Mining Enterprise Ventilation Control Based on the Internet of Things Platform. Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie. 2021;22(3):115-123. (In Russ.) https://doi.org/10.17587/mau.22.115-123

Просмотров: 115


ISSN 1684-6427 (Print)
ISSN 2619-1253 (Online)