Automated energy-efficient control of iron ore processing based on a multi-level information and measurement system with optical sensors
DOI:
https://doi.org/10.31649/1681-7893-2026-51-1-331-338Keywords:
automated control, information and measurement system, operating systems, Industrial Internet of Things, databases, cybersecurity, digital twins.Abstract
This paper substantiates the principles of building a multi-level information and measurement system to ensure deterministic data acquisition, transactional validation, and logical abstraction of industrial telemetry. The study aims to improve the energy efficiency and quality of automated control in iron ore processing by developing the architecture of a comprehensive multi-level information and measurement system.
The proposed architecture integrates software engineering methods across three control levels. At the edge level, the use of real-time operating systems to manage sensor nodes and machine vision systems is justified. This guarantees the determinism of hardware interrupt processing time, minimizes latency, and allows digital noise filtering directly at the data source. At the logic control level, the use of the object-oriented industrial programming paradigm as defined in IEC 61131-3 is proposed. The creation of a hardware abstraction layer creates hierarchical digital twins of technological units, hiding the low-level details of the equipment and improving code scalability. At the global aggregation level, the advantage of specialized time-series databases is proven. Implementing preliminary data validation mechanisms at the data ingestion stage ensures the transactional integrity of records. This automatically discards duplicates, preventing alarm storms and distorting predictive model performance.
The protection of critical infrastructure in mining and processing plants is addressed through the design of the information and measurement system in compliance with the ISA/IEC 62443 international cybersecurity standard. It is shown that the comprehensive implementation of the developed architecture provides a basis for transitioning to proactive adaptive control. This approach stabilizes the operation of technological units in the presence of uncontrolled disturbances, minimizes specific energy consumption for ore preparation, and improves the quality of the iron ore concentrate.
References
Kondratets V, Matsui A, Brovko D, Demchyshyna O. Study of rock fracture patterns for obtaining the basis for energy-efficient ore ball milling. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science; 1348(1); 2024. p 012052.
Azaryan AA, Trachuk AA, Shvydkyi OV. Operational control of iron content in crushed rock mass. Mining Bulletin 2022;(110):59-67.
Krapyvnyi NS, Azaryan AA, Shvydkyi OV, Shvets DV, Hrytsenko AM. Development of an automated system for preparing mineral raw material samples for discrete analysis. CEUR Workshop Proceedings 3917; 2024. p 237-44.
Dryga VV, Shvydkyi OV, Karachaban AS. Quality control of iron ore raw materials in powder samples using the DzhM3-M1 device. Quality of mineral raw materials 2011:180-4.
Azaryan AA, inventor; LLC "Rudpromgeofizika". Device for automatic determination of magnetite iron content on the conveyor. Pat. Ukraine 36662. 2008 Nov 10.
Tsybulevskyi YuE, Hrytsenko AM, Cherkasov OV, Shvydkyi OV. Increasing the accuracy of radioisotope density meters. Mining Bulletin 2022;(110):125-9.
Porkuian O, Morkun V, Morkun N, Serdyuk O. Predictive control of the iron ore beneficiation process based on the Hammerstein hybrid model. Acta Mechanica et Automatica 2019;13(4):262-70.
Morkun V, Tron V. Automation of iron ore raw materials beneficiation with the operational recognition of its varieties in process streams. Metallurgical and Mining Industry 2014;6(6):4-7.
Doris L, Shad R. Software engineering best practices for developing AI-integrated real-time operating systems. International Journal of Embedded and Real-Time Communication Systems 2025.
Azeta J, et al. Artificial intelligence and robotics in predictive maintenance: a comprehensive review. Frontiers in Mechanical Engineering 2025;11:1722114.
San Emeterio de la Parte M. SISS: Semantic Interoperability Support System for the Internet of Things. IEEE Internet of Things Journal 2025:1-15.
ISA/IEC 62443 Series of Standards [electronic format] [cited 2026 Apr 21]. Available from: URL: https://www.isa.org/standards-and-publications/isa-standards/isa-iec-62443-series-of-standards.
Alvarez-Alvarado MS, et al. Cyber-Physical Power Systems: A Comprehensive Review About Drivers, Standards, and Future Perspectives. Computers and Electrical Engineering 2024.
IEC 61131-3: Programming Languages [electronic format] [cited 2026 Apr 21]. Available from: URL: https://www.plcopen.org/standards/logic/iec-61131-3/.
Downloads
-
PDF (Українська)
Downloads: 0
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
