Strona główna Działu Nauki Politechniki Opolskiej

Kierownik projektu: dr Zhixiong Li

Tytuł projektu: Nowatorska, sterowana danymi, oparta na inteligentnym prognozowaniu platforma do złożonych systemów cyber-fizycznych w kierunku przyszłości.

Umowa nr UMO-2020/37/K/ST8/02748 z dnia 22.04.2021 r.

Środki finansowe w wysokości 599 659,21 zł:

1) 85% kwoty dofinasowania w formie płatności z budżetu środków europejskich (Norweskiego Mechanizmu Finansowego na lata 2014 - 2021), co stanowi 509 710,33 zł

2) 15% kwoty współfinansowania ze środków dotacji celowej, co stanowi 89 948,88 zł

Okres realizacji projektu: 33 miesiące/ 2021-04-22 - 2023-12-31

Krótki opis projektu:
Zarządzanie prognostyczne i zdrowotne (PHM) złożonych systemów cyberfizycznych (CPS) zawsze było najwyższym priorytetem dla rządów i społeczności inżynierskich na całym świecie. Ten projekt ma na celu opracowanie platformy PHM do identyfikacji mechanizmów degradacji CPS i wykonania właściwej obsługi konserwacyjnej i/lub działania kontrolnego. Jeśli chodzi o mechanizmy degradacji systemu, zaproponowane zostanie nowe, zależne od degradacji podejście do uczenia zespołowego w celu identyfikacji zbliżającego się trybu awarii i przewidywania pozostałego okresu użytkowania systemu (RUL). Opracowane zostaną nowe metody i narzędzia w celu wykorzystania prognozowania awarii i konserwacji/kontroli opartej na prognozach. W ramach tego projektu zostaną opracowane metody i narzędzia oraz zademonstrowane zostaną weryfikacje koncepcji platformy projektowej z wykorzystaniem systemu pojazdu jako aplikacji CPS. Powodzenie tych badań przyniesie znaczne postępy w wydłużaniu żywotności i trwałości CPS i potencjalnie doprowadzi do opracowania CPS, które są bardziej niezawodne i opłacalne niż istniejące systemy. Badania te podniosą również rangę Polski na światowych rynkach konserwacji, napraw i remontów, oferując szkolenia i edukację w zakresie inteligentnych technologii prognostycznych.

Zadania:
a) Celem komunikacji jest znalezienie grupy docelowej zainteresowanej wynikami badań. Zakłada się, że rezultatem badań będzie zainteresowany zarówno przemysł lokalny, jak i krajowy. Planowane jest rozpowszechnianie wyników w mediach, aby dotrzeć do ewentualnej grupy docelowej. Zakłada się, że wyniki projektu mogą zainteresować opinia publiczna.
b) Projekt będzie promowany na stronie internetowej Politechniki Opolskiej oraz w serwisach społecznościowych takich jak Facebook, Youtube. W artykułach będą informacje o celu projektu (na początku projektu) i postępach.
c) Planowane jest zorganizowanie konferencji prasowej na początku i na zakończenie projektu. Celem pierwszej konferencji prasowej jest opis projektu wskazujący m.in. cel projektu. Druga konferencja prasowa zaprezentuje wyniki projektu w popularnonaukowy sposób. Planowane jest również zorganizowanie seminarium, w którym może wziąć udział każda osoba zainteresowana wynikami badań.

Harmonogram działań: Podczas realizacji projektu zostanie uwzględniony poniższy krótki harmonogram:

Informacja o kierowniku projektu:
Zhixiong Li, obecnie jest profesorem na Wydziale Mechanicznym Politechniki Opolskiej, od 10 lat nieprzerwanie pracuje w ponad 10 prestiżowych fundacjach w Chinach, USA i Australii, a także posiada bogate osiągnięcia w dziedzinie badań modelowania i monitorowania CPS, w tym ponad 100 publikacji na liście czasopism Ministerstwa Nauki i Szkolnictwa Wyższego.

LISTA PUBLIKACJI, KTÓRE POWSTAŁY W TRAKCIE REALIZACJI PROJEKTU POLS

1. A hybrid method for inland ship recognition using marine radar and closed-circuit television

Authors: Xinglong Liu, Yicheng Li, Yong Wu, Zhiyuan Wang, Wei He and Zhixiong Li

https://doi.org/10.3390/jmse9111199

2. Renewable energy storage and sustainable design of hybrid energy powered ships: A case study

Authors: Mingyang Huang, Wei He, Atilla Incecik, Andrzej Cichon, Grzegorz Królczyk, Zhixiong Li

https://doi.org/10.1016/j.est.2021.103266

3. Adaptive Contrastive Learning with Label Consistency for Source Data Free Unsupervised Domain Adaptation

Authors: Xuejun Zhao, Rafal Stanislawski, Paolo Gardoni, Maciej Sulowicz, Adam Glowacz, Grzegorz Krolczyk and Zhixiong Li

https://doi.org/10.3390/s22114238

4. A Novel Production Scheduling Approach Based on Improved Hybrid Genetic Algorithm

Authors: Lili Dai, He Lu, Dezheng Hua, Xinhua Liu , Hongming Chen, Adam Glowacz , Grzegorz Królczyk and Zhixiong Li

https://doi.org/10.3390/su141811747

5. An Improved Mayfly Method to Solve Distributed Flexible Job Shop Scheduling Problem under Dual Resource Constraints

Authors: Shoujing Zhang, Tiantian Hou, Qing Qu, Adam Glowacz , Samar M. Alqhtani , Muhammad Irfan, Grzegorz Królczyk and Zhixiong Li

https://doi.org/10.3390/su141912120

6. Machine learning calculation model for hydrodynamic lubrication characteristics of a miter gate bottom pivot

Authors: Xiang Xu, Zhengguo Guan, Zhixiong Li, Maciej Sulowicz, Grzegorz Krolczyk, Tiancan Dai, Xinze Zhao

https://doi.org/10.1016/j.enganabound.2022.05.024

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0955799722001801?via%3Dihub

7. A new multi-sensor fusion approach for integrated ship motion perception in inland waterways

Authors: Yong Wu, Xiumin Chu, Lei Deng, Jinyu Lei, Wei He, Grzegorz Krolczyk, Zhixiong Li

https://doi.org/10.1016/j.measurement.2022.111630

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0263224122008405?via%3Dihub

Postęp prac w projekcie:

W pierwszej fazie tego projektu w 2021 r. opracowano podejście oparte na cyfrowym bliźniaku (DT) do modelowania mechanizmów degradacji złożonego systemu dynamicznego poprzez oszacowanie parametrów degradacji systemu. W 2022 r. zakończono etap online modelu DT, wykorzystując technikę aktualizacji bayesowskiej do aktualizacji parametrów modelu w celu wyeliminowania / zmniejszenia wpływu niepewności parametrów. Wkład proponowanego modelu DT polega na tym, że niepewne parametry modelu są szacowane i aktualizowane przy użyciu komunikacji podwójnej informacji między modelem wirtualnym a systemem fizycznym. W ten sposób można zmniejszyć błąd między odpowiedzią dynamiczną obliczoną przez wirtualny model DT a systemem fizycznym. Dzięki aktualizacji wirtualnego modelu DT w czasie, niepewność parametrów modelu może być skutecznie zmniejszona. W rezultacie można znacznie poprawić wydajność diagnozowania i prognozowania modelu DT.

Dr Zhixiong Li został zaproszony do wygłoszenia przemówienia na Światowym Szczycie Młodych Naukowców 2022 w dniach 11-13 listopada 2022 r. w prowincji Zhejiang w Chinach. Przedstawił wyniki badań nad inteligentną platformą cyfrowego bliźniaka do diagnozowania i prognozowania złożonych systemów. Ponadto opublikował ponad siedem artykułów w czasopismach z otwartym / nieotwartym dostępem i wszystkie są indeksowane w bazach danych SCI-E i Scopus. Wyniki badań zostały docenione przez Norweski Mechanizm Finansowy 2014-2021 w ramach umowy projektowej nr 2020/37/K/ST8/02748. Zorganizował również 27. Międzynarodową Konferencję IEEE ELECTRONICS 2023 na Litwie w dniach 19-21 czerwca 2023 roku. Prowadził wykłady z pisania akademickiego dla krajowych i zagranicznych studentów studiów podyplomowych.

Principal Investigator: dr Zhixiong Li

Title of project: Novel Data Driven based Intelligent Prognostics Platform for Complex Cyberphysical Systems towards the Future

Contract No. UMO-2020/37/K/ST8/02748 of April 22, 2021

Allocated funds: 599 659,21 PLN:

1) 85% of financial contribution in the form of payments made from the budget of European funds (Norwegian Financial Mechanism 2014 – 2021), which represents 509 710,33 PLN

2) 15% of co-financing amount from the appropriated grant, which amounts to 89 948,88 PLN

The Project’s implementation: 33 months / 2021-04-22 - 2023-12-31

Short Description:
Prognostic and health management (PHM) of complex cyberphysical systems (CPSs) has always been a top priority for governments and engineering communities around the world. This project aims to develop a PHM platform to identify CPSs degradation mechanisms and make proper maintenance service and/or control operation. Upon the system degradation mechanisms, a new degradation-dependent based ensemble-learning approach will be proposed to identify the impending failure mode and predict the system remaining useful life (RUL). New methods and tools will be developed to leverage failure prognostics and prognostics-informed maintenance/control. This project will develop the methods and tools, and demonstrate proof-of-concept of the design platform using a vehicle system as a CPS application. The success of this research will produce major advancements in extending life and durability of CPSs, and will potentially lead to the development of CPSs that are more reliable and cost-effective than existing systems. This research will also raise the Poland's profile in global maintenance, repair, and overhaul markets by offering training and education in intelligent prognostics technology.

Activities:
a) The aim of the communication is to find a target group interested in the research outcome. It is assumed that both local and national industry will be interested in the research outcome. It is planned to disseminate the results in media to reach the possible target group. It is assumed that general public might be interested in the project results.
b) The project will be promoted on Opole University of Technology website and social media sites like Facebook, Youtube. In the articles will be information about the aim of the project (at the beginning of the project) and the progress.
c) It is planned to organize a press conference at the beginning of the project and at the end of the project. The aim of the first press conference is the description of the project indicating among others the aim of the project. The second press conference will present the results of the project in a popular-science way. It is also planned to organize a seminar in which can take part any person interested in the outcome of the research.

Schedule of activities: The following brief schedule will be considered during the implementation of project:

Manager:
Zhixiong Li, currently holds a University Professor at Faculty of Mechanical Engineering in Opole University of Technology, has 10-year continuous research work in more than 10 prestigious Foundations in China, USA, and Australia, and produced a strong track record in the research area of CPS modelling and monitoring, including 100+ publications in the journal list of Polish Ministry of Science and Higher Education.

LIST OF PUBLICATIONS CREATED DURING THE POLS PROJECT

1. A hybrid method for inland ship recognition using marine radar and closed-circuit television

Authors: Xinglong Liu, Yicheng Li, Yong Wu, Zhiyuan Wang, Wei He and Zhixiong Li

https://doi.org/10.3390/jmse9111199

2. Renewable energy storage and sustainable design of hybrid energy powered ships: A case study

Authors: Mingyang Huang, Wei He, Atilla Incecik, Andrzej Cichon, Grzegorz Królczyk, Zhixiong Li

https://doi.org/10.1016/j.est.2021.103266

3. Adaptive Contrastive Learning with Label Consistency for Source Data Free Unsupervised Domain Adaptation

Authors: Xuejun Zhao, Rafal Stanislawski, Paolo Gardoni, Maciej Sulowicz, Adam Glowacz, Grzegorz Krolczyk and Zhixiong Li

https://doi.org/10.3390/s22114238

4. A Novel Production Scheduling Approach Based on Improved Hybrid Genetic Algorithm

Authors: Lili Dai, He Lu, Dezheng Hua, Xinhua Liu , Hongming Chen, Adam Glowacz , Grzegorz Królczyk and Zhixiong Li

https://doi.org/10.3390/su141811747

5. An Improved Mayfly Method to Solve Distributed Flexible Job Shop Scheduling Problem under Dual Resource Constraints

Authors: Shoujing Zhang, Tiantian Hou, Qing Qu, Adam Glowacz , Samar M. Alqhtani , Muhammad Irfan, Grzegorz Królczyk and Zhixiong Li

https://doi.org/10.3390/su141912120

6. Machine learning calculation model for hydrodynamic lubrication characteristics of a miter gate bottom pivot

Authors: Xiang Xu, Zhengguo Guan, Zhixiong Li, Maciej Sulowicz, Grzegorz Krolczyk, Tiancan Dai, Xinze Zhao

https://doi.org/10.1016/j.enganabound.2022.05.024

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0955799722001801?via%3Dihub

7. A new multi-sensor fusion approach for integrated ship motion perception in inland waterways

Authors: Yong Wu, Xiumin Chu, Lei Deng, Jinyu Lei, Wei He, Grzegorz Krolczyk, Zhixiong Li

https://doi.org/10.1016/j.measurement.2022.111630

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0263224122008405?via%3Dihub

Project progress:

In the first phase of this project in 2021, a digital twin (DT)-driven approach has been developed to model the degradation mechanisms of a complex dynamic system through estimation of the system degradation parameters. In 2022 the online stage of the DT model has been completed by using a Bayesian updating technique to update of model parameters to eliminate/reduce the effect of parameters uncertainty. A contribution of the proposed DT model is that the uncertain model parameters are estimated and updated using dual-information communication between the virtual model and the physical system. By doing so, the error between the dynamic response calculated by the DT virtual model and the physical system can be decreased. Thanks to updating the DT virtual model in time, the uncertainty of the model parameters can be effectively reduced. As a result, the diagnosis and prognosis performance of the DT model can be significantly improved.

Dr. Zhixiong Li was invited to give a keynote speech by the 2022 World Youth Scientists Summit on 11 - 13 Nov, 2022, Zhejiang province, China. He reported these research results on the intelligent digital twin platform for diagnosis and prognosis of complex systems. Moreover, he has published more than seven articles in open /non-open access journals and all are indexed in SCI-E and Scopus databases. The research outcomes have been acknowledged to the Norwegian Financial Mechanism 2014-2021 under Project Contract No 2020/37/K/ST8/02748. He also organized the IEEE 27th International Conference ELECTRONICS 2023 in Palanga, Lithuania from 19th to 21th June, 2023. He gave lectures of Academic Writing to domestic and oversea postgraduate students.