Autonomiczny system diagnostyczny dla maszyn rolniczych z Politechniki Białostockiej

podlaskie.news 2 godzin temu
Zdjęcie: Autonomiczny system diagnostyczny dla maszyn rolniczych z Politechniki Białostockiej


Zaprojektowany przez specjalistów z Politechniki Białostockiej system diagnostyczny dla maszyn rolniczych, został wdrożony przez SaMASZ – polskiego producenta maszyn rolniczych i komunalnych. Rolnik otrzymuje informację o stanie maszyny i konieczności wymiany części, a producent może monitorować parametry jej pracy i planować serwis.

Projekt pod tytułem: Autonomiczny system diagnostyczny dla maszyn rolniczych z platformą telemetryczną wspomaganą algorytmami sztucznej inteligencji, zrealizowany przez zespół pod kierunkiem dr hab. inż. Arkadiusza Mystkowskiego, prof. PB, zajął 3. miejsce w kategorii: osiągnięcia wdrożone w rolnictwie, gospodarce żywnościowej i ochronie środowiska, w konkursie „Najlepsze Osiągnięcie Techniczne 2023 Roku”, ogłoszonym przez Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich (SIMP).

Układ został już wdrożony przez firmę SaMASZ w typach maszyn takich jak przetrząsacz P8, przetrząsacz P10, przetrząsacz P12, gdzie litera „p” oznacza ilość wirników w tych roztrząsaczach, a także w zgrabiarce typ Z2000. Z punktu widzenia rolnika, główna funkcja systemu to przewidywalność zużycia maszyn i ich serwisowania. Rolnik otrzymuje informację, kiedy ma dokonać wymiany olejów, przekładni, czy łożyska w danej maszynie. To ważne z punktu zapewnienia płynność pracy maszyn. Natomiast producent maszyny – SaMASZ otrzymuje dostęp do bazy maszyn oraz monitorowania w czasie rzeczywistym ich parametrów pracy oraz informacji dodatkowych, np. geolokalizacji maszyny – wyjaśnia dr hab. inż. Arkadiusz Mystkowski, prof. PB z Wydziału Elektrycznego Politechniki Białostockiej.

Najważniejsze efekty wdrożenia wyników projektu to zwiększenie długości czasu pracy maszyn rolniczych, poprzez wcześniejsze wykrywanie zużycia elementów ruchomych oraz zdalny serwis producenta. Dodatkowo system zwiększa funkcjonalność maszyn poprzez prowadzenie geolokalizacji, zapisu tras przejazdu, mapowanie powierzchni obrabianego pola, zapisu motogodzin, itd.

Cieszę się, iż Stowarzyszenie doceniło naszą pracę. Udało się nam zaproponować nowe rozwiązanie, które już zostało skomercjalizowane i funkcjonuje z pożytkiem dla producenta maszyn – partnera projektu oraz dla rolników. To jest ogromna satysfakcja. Pozytywny przykład tego, iż nauka rozwijana w uczelniach nie jest „robiona” na półkę, ale znajduje praktyczne zastosowanie – podkreśla dr hab. inż. Arkadiusz Mystkowski, prof. PB.

Projekt wpisuje się w program Rolnictwo 4.0 i wykorzystując najnowsze technologie, pozwala na zwiększenie zbioru zielonki. Wykorzystuje najnowsze technologie, AI-diag, smart-agri, smart-sensors i aplikacje internetowe chmur danych. Umożliwia pełną cyfryzację procesu pracy maszyny, w tym daje możliwość komunikacji maszyna – użytkownik oraz maszyna – serwer/serwis producenta.

Autonomiczny system diagnostyczny dla maszyn rolniczych z Politechniki Białostockiej nagrodzony w konkursie na Najlepsze Osiągnięcie Techniczne 2023 roku

Na podstawie zbieranych w czasie rzeczywistym danych bezpośrednio z maszyn rolniczych (drgania, temperatura, położenie GPS, moment obrotowy, itd.), system pozwala na predykcyjne diagnozowanie uszkodzeń maszyny oraz monitorowanie jej stanu technicznego. Główna część systemu składa się z układu mikroprocesorowego z kondycjonowaniem sygnałów, przetwarzaniem danych, obsługą GPS i komunikacją GPRS z platformą telemetryczną. Dane telemetryczne poprzez komunikację GPRS są przesyłane do chmury, gdzie zaimplementowane algorytmy sztucznej inteligencji pozwalają na szybką ocenę stanu technicznego i identyfikację uszkodzeń maszyny z wyprzedzeniem. Platforma telemetryczna pozwala serwisowi producenta na pełniejszą i szybszą reakcję oraz oferowanie usług jeszcze przed wystąpieniem uszkodzenia, generującego niepotrzebne przestoje pracy maszyny. Platforma telemetryczna udostępnia wybrane dane robocze i alarmowe tj. stan techniczny maszyny, roboczo-godziny, mapowanie powierzchni pola, trasy geolokalizacyjne przejazdu maszyny, prędkość/przyspieszenie oraz położenie GPS maszyny on-line.

Zespół projektu „Autonomicznego systemu diagnostycznego dla maszyn rolniczych” tworzą specjaliści z Wydziału Elektrycznego i Wydziału Mechanicznego Politechniki Białostockiej: dr hab. inż. Arkadiusz Mystkowski, prof. PB, dr inż. Michał Ostaszewski, dr inż. Maciej Ciężkowski, dr inż. Rafał Kociszewski, inż. Kamil Guryn, dr inż. Adam Wolniakowski, dr inż. Adam Kotowski, dr hab. inż. Adam Idźkowski, prof. PB oraz dr hab. inż. Zbigniew Kulesza, prof. PB.

Projekt został wykonany w ramach grantu Narodowego Centrum Badań i Rozwoju pt. Prace badawczo-rozwojowe nad zespołem maszyn rolniczych do zrównoważonego zbioru zielonki z wykorzystaniem inteligentnych technologii firmy SaMASZ wspierających koncepcję Doliny Rolniczej 4.0, zrealizowanego przez konsorcjum: SaMASZ i Politechnikę Białostocką (konkurs NCBiR „Szybka ścieżka – Agrotech” jest współfinansowany przez Unię Europejską ze środków Europejskiego Funduszu Rozwoju Regionalnego w ramach Programu Operacyjnego Inteligentny Rozwój).

XVII edycja Konkursu na „Najlepsze Osiągnięcie Techniczne Roku” została rozstrzygnięta 20 września 2024 r. w Warszawie. Podczas uroczystej gali z okazji „Dnia Mechanika 2024” Zarząd Główny Stowarzyszenia Inżynierów i Techników Mechaników Polskich nagrodził statuetkami i dyplomami autorów najlepszych innowacyjnych projektów w czterech kategoriach: prace i stanowiska naukowo-badawcze, osiągnięcia wdrożone w przemyśle, osiągnięcia wdrożone w rolnictwie, gospodarce żywnościowej i ochronie środowiska, prace wykonane w średnich szkołach technicznych.

Idź do oryginalnego materiału