ISSN 1507-2711
JOURNAL DOI: dx.doi.org/10.17531/ein

JCR Journal Profile


Członek(Member of): Europejskiej Federacji Narodowych Towarzystw Eksploatacyjnych  - European Federation of National Maintenance Societies  Wydawca(Publisher):Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne (Warszawa) - Polish Maintenance Society (Warsaw)   Patronat Naukowy(Scientific supervision): Polska Akademia Nauk o/Lublin  - Polish Akademy of Sciences Branch in Lublin  Członek(Member of): Europejskiej Federacji Narodowych Towarzystw Eksploatacyjnych  - European Federation of National Maintenance Societies


 We verify submissions originality with the use of iThenticate plagiarism checker


 All accepted articles are published Open Access under the Creative Commons Licence: CC-BY 4.0

Publisher:
Polish Maintenance Society
(Warsaw)

Scientific supervision:
Polish Academy of Sciences Branch in Lublin

Member of:
European Federation
of National Maintenance Societies


Attention!

In accordance with the requirements of citation databases, proper citation of publications appearing in our Quarterly should include the full name of the journal in Polish and English without Polish diacritical marks, i.e. "Eksploatacja i Niezawodnosc – Maintenance and Reliability".


 

Submission On-Line


The average number of weeks from article submission to the final decision: 4 weeks




http://scientific.thomsonreuters.com/cgi-bin/jrnlst/jloptions.cgi?PC=D

http://www.thomsonreuters.com/products_services/scientific/Journal_Citation_Reports

http://doaj.org

http://infobaseindex.com

http://www.info.scopus.com/why-scopus/publishers/?url=detail/what/publishers/

http://www.ebsco.com


MOST CITED

Update: 2021-07-01

1. COMPUTER-AIDED MAINTENANCE AND RELIABILITY MANAGEMENT SYSTEMS FOR CONVEYOR BELTS
By: Mazurkiewicz, Dariusz

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Volume: 16   Issue: 3   Pages: 377-382   Published: 2014

Times Cited: 59
2. ON APPROACHES FOR NON-DIRECT DETERMINATION OF SYSTEM DETERIORATION
By: Valis, David; Koucky, Miroslav; Zak, Libor

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Volume 14, Issue: 1   Pages: 33-41   Published: 2012

Times Cited: 53
3. A NEW FAULT TREE ANALYSIS METHOD: FUZZY DYNAMIC FAULT TREE ANALYSIS
By: Li, Yan-Feng; Huang, Hong-Zhong; Liu, Yu; et al.

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Volume 14, Issue: 3 Pages: 208-214 Published: 2012

Times Cited: 51
4. INNOVATIVE METHODS OF NEURAL RECONSTRUCTION FOR TOMOGRAPHIC IMAGES IN MAINTENANCE OF TANK INDUSTRIAL REACTORS
By: Rymarczyk, Tomasz; Klosowski, Grzegorz

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Volume: 21 Issue: 2 Pages: 261-267 Published: 2019

Times Cited: 50
5. APPLICATION OF NEURAL RECONSTRUCTION OF TOMOGRAPHIC IMAGES IN THE PROBLEM OF RELIABILITY OF FLOOD PROTECTION FACILITIES
By: Rymarczyk, Tomasz; Klosowski, Grzegorz

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Volume: 20 Issue: 3 Pages: 425-434 Published: 2018

Times Cited: 45
6. ASSESSMENT MODEL OF CUTTING TOOL CONDITION FOR REAL-TIME SUPERVISION SYSTEM
By: Kozlowski, Edward; Mazurkiewicz, Dariusz; Zabinski, Tomasz; Prucnal, Slawomir; Sep, Jaroslaw

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Volume: 21 Issue: 4 Pages: 679-685 Published: 2019

Times Cited: 40
7. PREDICTING THE TOOL LIFE IN THE DRY MACHINING OF DUPLEX STAINLESS STEEL
By: Krolczyk, Grzegorz; Gajek, Maksymilian; Legutko, Stanislaw

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Volume: 15 Issue: 1 Pages: 62-65 Published: 2013

Times Cited: 39
8. MAINTENANCE DECISION MAKING BASED ON DIFFERENT TYPES OF DATA FUSION
By: Galar, Diego; Gustafson, Anna; Tormos, Bernardo; et al.
EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY 
Volume 14, Issue: 2   Pages: 135-144   Published:2012

Times Cited: 38
9. TESTS OF EXTENDABILITY AND STRENGTH OF ADHESIVE-SEALED JOINTS IN THE CONTEXT OF DEVELOPING A COMPUTER SYSTEM FOR MONITORING THE CONDITION OF BELT JOINTS DURING CONVEYOR OPERATION
By: Mazurkiewicz, Dariusz

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Issue: 3 Pages: 34-39 Published: 2010

Times Cited: 37
10. RELIABILITY ANALYSIS OF RECONFIGURABLE MANUFACTURING SYSTEM STRUCTURES USING COMPUTER SIMULATION METHODS
By: Gola, Arkadiusz

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Volume 21, Issue: 1, Pages: 90-102, Published: 2019

Times Cited: 36

 

 



Task „Implementation of procedures ensuring  the originality of scientific papers published in the quarterly „Eksploatacja i Niezawodność – Maintenance and Reliability” financed under contract 532/P-DUN/2018 from the funds of the Minister of Science and Higher Education for science dissemination activities.


uczenie maszynowe

Nowatorskie metody neuronowej rekonstrukcji obrazów tomograficznych w eksploatacji zbiornikowych reaktorów przemysłowych

W artykule przedstawiono nowatorską koncepcję usprawnienia monitoringu i optymalizacji procesów przemysłowych. Opracowana metoda bazuje na systemie osobno wytrenowanych wielu sieci neuronowych, w którym każda sieć generuje pojedynczy punkt obrazu wyjściowego. Dzięki zastosowaniu metody elastic net zaimplementowany algorytm redukuje z wejściowego wektora pomiarowego zmienne skorelowane i nieistotne, czyniąc go bardziej odpornym na zjawisko zaszumienia danych. Przewagą opisywanego rozwiązania nad znanymi metodami nieinwazyjnymi jest uzyskanie wyższej rozdzielczości obrazów dynamicznie pojawiających się wewnątrz reaktora artefaktów (kryształów lub pęcherzy gazowych), co zasadniczo przyczynia się do wczesnego wykrycia zagrożeń i problemów związanych z eksploatacją systemów przemysłowych, a tym samym zwiększa efektywność sterowania procesami chemicznymi.

Innovative methods of neural reconstruction for tomographic images in maintenance of tank industrial reactors

The article presents an innovative concept of improving the monitoring and optimization of industrial processes. The developed method is based on a system of many separately trained neural networks, in which each network generates a single point of the output image. Thanks to the elastic net method, the implemented algorithm reduces the correlated and irrelevant variables from the input measurement vector, making it more resistant to the phenomenon of data noises. The advantage of the described solution over known non-invasive methods is to obtain a higher resolution of images dynamically appearing inside the reactor of artifacts (crystals or gas bubbles), which essentially contributes to the early detection of hazards and problems associated with the operation of industrial systems, and thus increases the efficiency of chemical process control.

Diagnostyka luzu zaworów silnika spalinowego z wykorzystaniem sygnału drganiowego i metod uczenia maszynowego

Dynamiczny rozwój konstrukcji silników spalinowych generuje potrzebę wprowadzenia strategii eksploatacji jednostek napędowych, opartej na znajomości ich stanu technicznego. W artykule poddano analizie zagadnienia, związane z drganiową diagnostyką luzu zaworów tłokowego silnika spalinowego, istotnego ze względu na efektywność pracy silnika i jego trwałość. Zaproponowano wykorzystanie metod klasyfikacji do oceny poprawności luzu zaworowego. Przeprowadzono i opisano eksperymenty, które miały na celu dostarczenie informacji koniecznych do zbudowania i zweryfikowania zaproponowanych metod. W przeprowadzonych badaniach pozyskano sygnały drganiowe z trójosiowego czujnika przyspieszeń drgań zlokalizowanego na głowicy silnika. Dokonano parametryzacji uzyskanych przebiegów czasowych sygnału drganiowego dla silnika pracującego pod różnym obciążeniem, z różnymi prędkościami obrotowymi oraz z różnymi luzami zaworowymi. Parametryzacja dotyczyła zarówno cech sygnału przyspieszeń drgań, pochodnej przyspieszeń drgań względem czasu jak i obwiedni tej pochodnej. W pierwszym podejściu zbudowano klasyfikator w postaci zbioru drzew binarnych, który przy okazji pozwolił na wyodrębnienie istotnych, ze względu na przyjęte klasy, cech. Dla porównania zbudowano także klasyfikatory w postaci sieci neuronowej jak i algorytmu k – najbliższych sąsiadów z metryką euklidesową. Na podstawie przeprowadzonych badań i analiz zaproponowano metodę oceny luzu zaworowego.

Engine valve clearance diagnostics based on vibration signals and machine learning methods

 

A dynamic advancement of the design of combustion engines generates a necessity of introduction of strategies of operation based on the information related to their technical condition. The paper analyzes problems related to vibration based diagnostics of valve clearance of a piston combustion engine, significant in terms of its efficiency and durability. Methods of classification have been proposed for the assessment of the valve clearance. Experiments have been performed and described that aimed at providing information necessary to develop and validate the proposed methods. In the performed investigations, the vibration signals were obtained from a triaxial accelerometer located in the engine cylinder head. A parameterization of the obtained vibration signal has been carried out for the engine operating under different engine loads, rotation speeds and valve clearance settings. The parameterization pertained to the specific features of the vibration signals, the derivative of the vibration signal as a function of time as well as the envelope of this derivative. In the first approach, the authors developed a classifier in the form of a set of binary trees that additionally allowed distinguishing the features significant in terms of the identification of adopted classes. For comparison, the authors also developed classifiers in the form of a neural network as well as a k-nearest neighbors algorithm using the Euclidean metric. Based on the performed investigations and analyses a method of valve clearance assessment has been proposed.

 

 

Monitorowanie oraz bazująca na danych predykcja parametrów roboczych przemysłowej turbiny gazowej

W artykule przedstawiono przegląd klasycznych i aktualnych metod przewidywania parametrów operacyjnych oraz potencjalnych usterek turbin gazowych. Dodatkowo zaprezentowano porównanie wybranych modeli opartych o uczenie maszynowe, w tym modeli wykorzystujące sztuczne sieci neuronowe. Przeprowadzone badania dotyczyły analiz poziomu ciśnienia ze sprężarki turbiny gazowej LM2500 czwartej generacji (LM2500+G4) połączonej z dwustopniową turbiną roboczą. Badany parametr podlega sterowaniu i może posłużyć do wyrównania sił osiowych działających na łożysko główne wału wysokiego ciśnienia w celu zapewnienia stabilnej i niezawodnej pracy turbiny gazowej. Jednocześnie jego bezpośredni pomiar jest kosztowny stąd potrzeba dokonania pośredniego pomiaru z wykorzystaniem innych czujników zamontowanych na turbinie. Dane wejściowe do analiz otrzymano dzięki uprzejmości producenta turbin, firmy BHGE. Zawierają one parametry bezpośrednio pobrane z monitorowanych turbin gazowych. Modele uczenia maszynowego otrzymane w wyniku analizy charakteryzują się średnim błędem procentowym (MAPE) na poziomie poniżej 1%. Najmniejszym błędem charakteryzują się modele otrzymane przy zastosowaniu lasów losowych (Random Forest) oraz gradientowego wzmacniania regresji (Gradient Boosted Regression). Przetestowano także zastosowanie wielowarstwowych, w pełni połączonych sztucznych sieci neuronowych, których efektywność okazała się niższa od modelu opartego o algorytm lasów losowych. W podsumowaniu podkreślono wagę dostosowywania hiperparametrów i inżynierii cech.

Industrial gas turbine operating parameters monitoring and data-driven prediction

The article reviews traditional and modern methods for prediction of gas turbine operating characteristics and its potential failures. Moreover, a comparison of Machine Learning based prediction models, including Artificial Neural Networks (ANN), is presented. The research focuses on High Pressure Compressor (HPC) recoup pressure level of 4th generation LM2500 gas generator (LM2500+G4) coupled with a 2-stage High Speed Power Turbine Module. The researched parameter is adjustable and may be used to balance net axial loads exerted on thrust bearing to ensure stable gas turbine operation, but its direct measurement is technically difficult implicating the need to indirect measurement via set of other gas turbine sensors. Input data for the research have been obtained from BHGE manufactured and monitored gas turbines and consists of real-time data extracted from industrial installations. Machine learning models trained using the data show less than 1% Mean Absolute Percentage Error (MAPE) as obtained with the use of Random Forest and Gradient Boosting Regression models. Multilayer Perceptron Artificial Neural Networks (MLP ANN) models are reviewed, and their performance checks inferior to Random Forest algorithm-based model. The importance of hyperparameter tuning and feature engineering is discussed.

 

Nowatorska metoda priorytetyzacji przypadków testowych oparta na prognozowaniu błędów instrukcji kodu oprogramowania numerycznego

Metodę priorytetyzacji przypadków testowych (TCP) wykorzystuje się powszechnie do ustalania kolejności implementacji przypadków testowych, co przyczynia się do poprawy wydajności i alokacji zasobów w trakcie testowania regresyjnego oprogramowania. Tradycyjne techniki TCP oparte na pokryciu na poziomie instrukcji, metody/funkcji oraz klasy, wykorzystują pokrycie kodu programu tylko w celu ustalenia priorytetów przypadków testowych, bez uwzględnienia prawdopodobnego rozkładu błędów. Jednak dane o błędach oprogramowania są zwykle niezrównoważone zgodnie z zasadą Pareto. Instynktownie, im bardziej wrażliwy jest kod pokryty przypadkiem testowym, tym wyższy jest jego priorytet. Poza tym, pokrycie na poziomie instrukcji jest bardziej szczegółową metodą niż pokrycie na poziomie funkcji lub pokrycie na poziomie klasy, które mogą dokładniej formułować strategie testowe. Dlatego w artykule przedstawiamy podejście do priorytetyzacji przypadków testowych oparte na prognozowaniu błędów instrukcji oprogramowania, które pozwala zmniejszyć ograniczenia obecnych technik opartych na pokryciu. Wyodrębniono metryki instrukcji w kodzie źródłowym i zaimplementowano wstępne przetwarzanie danych w celu nauczania predyktora błędów. Następnie obliczono wskaźnik wykrywania błędów w przypadkach testowych poprzez połączenie strategii priorytetyzacji i wyników prognozowania. Wreszcie, oceniono wydajność ustalania priorytetów pod względem średnich procentowych błędów wykrytych w czterech zestawach danych typu open source. Kompleksowo porównano wydajność proponowanej metody w ramach różnych strategii ustalania priorytetów i predyktorów. Wyniki eksperymentów pokazują, że jest to obiecująca technika poprawy dominujących metod TCP opartych na pokryciu poprzez włączenie podatności na błędy na poziomie instrukcji. Ponadto stwierdzono również, że strategia dodatkowa cechuje się lepszą wydajnością niż strategie max i total, a wybór predyktora błędów wpływa na skuteczność strategii.

A novel test case prioritization method based on problems of numerical software code statement defect prediction

Test case prioritization (TCP) has been considerably utilized to arrange the implementation order of test cases, which contributes to improve the efficiency and resource allocation of software regression testing. Traditional coverage-based TCP techniques, such as statement-level, method/function-level and class-level, only leverages program code coverage to prioritize test cases without considering the probable distribution of defects. However, software defect data tends to be imbalanced following Pareto principle. Instinctively, the more vulnerable the code covered by the test case is, the higher the priority it is. Besides, statement-level coverage is a more fine-grained method than function-level coverage or class-level coverage, which can more accurately formulate test strategies. Therefore, we present a test case prioritization approach based on statement software defect prediction to tame the limitations of current coverage-based techniques in this paper. Statement metrics in the source code are extracted and data pre-processing is implemented to train the defect predictor. And then the defect detection rate of test cases is calculated by combining the prioritization strategy and prediction results. Finally, the prioritization performance is evaluated in terms of average percentage faults detected in four open source datasets. We comprehensively compare the performance of the proposed method under different prioritization strategies and predictors. The experimental results show it is a promising technique to improve the prevailing coverage-based TCP methods by incorporating statement-level defect-proneness. Moreover, it is also concluded that the performance of the additional strategy is better than that of max and total, and the choice of the defect predictor affects the efficiency of the strategy.

 


SELECT PUBLICATION YEAR