Разработка системы управления комплексом по производству грибной продукции в условия ООО «Славянка» г. Димитровград
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность работы. Для повышения эффективности пищевого производства, решения проблемы импортозамещения и улучшения качества пищевой продукции актуальной является задача автоматизации управления технологическими режимами обработки сырья, параметрами окружающей среды и ряда другими факторами. Эффективность технологических процессов производства и хранения пищевой продукции существенно зависит от технологических режимов процесса, условий окружающей среды и опыта специалистов-технологов управляющих ходом процесса. Профессиональные знания и умения оперативного персонала образуют базу знаний для управления параметрами технологического процесса, которая представляет значительную ценность для производителя и рассматривается как интеллектуальная собственность.
При автоматизации управления технологическими процессами пищевого производства автоматизированная система управления должна основываться на базе экспертных знаний, что возможно только с использованием интеллектуальных т
СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ 6
1 ТЕХНИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ………………………………………………. 9
1.1 Автоматизация управления технологическими процессами пищевых производств ........................................................................................................... 9
1.2 Использование интеллектуальных технологий при управлении технологическими процессами производства пищевой продукции .............. 18
1.3 Математическое обеспечение и алгоритмы управления процессами производства пищевой продукции .................................................................... 23
1.4 Выводы по первой главе ................................................................... 29
2 ПРАКТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ………………………………………….…. 31
2.1 Автоматизированная система управления производством грибной продукции ............................................................................................................ 31
2.2 Разработка принципиального решения нечеткого управления параметрами процесса производства грибной продукции .............................. 34
2.3 Экспериментальные исследования системы управления технологическим процессом .............................................................................. 50
2.4 Выводы по второй главе ..................................................................... 71
ЗАКЛЮЧЕНИЕ…………………………………………………………...72
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ……………………. 73
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
1. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / А. Н. Аверкин [и др.]; под. ред. Д. А. Поспелова. – М.: Наука. Гл. ред. физ.мат. лит., 1986. – 312 с.
2. Джарратано, Д. Экспертные системы: принципы разработки и программирование / Д. Джарратано, Г. Райли; перевод с англ. К. А. Птицына. – 4-е изд. – М.: И. Д. Вильямс, 2007. – 1152 с.
3. Попов, Э. В. Статические и динамические экспертные системы: учебное пособие / Э. В. Попов, И. Б. Фоминых, Е. Б. Кисель, М. Д. Шапот. – М.: Финансы и статистика, 1996. – 320 с.
4. Джексон, П. Введение в экспертные системы; перевод с англ. В. Тертышный. – 3-е изд. – М.: Вильямс, 2001. – 624 с.
5. Ротштейн, А. П. Интеллектуальные технологии идентификации: нечёткая логика, генетические алгоритмы, нейронные сети. – Винница: УНИВЕРСУМ-Винница, 1999. – 320 с.
6. Рутковская, Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский; перевод с польского И. Д. Рудинский. – М.: Горячая линия – Телеком, 2006. – 452 с.
7. Комашинский, В. И. Нейронные сети и их применение в системах управления и связи / В. И. Комашинский, Д. А. Смирнов. – М.: Горячая линия – Телеком, 2003. – 94 с.
8. Хайкин, С. Нейронные сети: полный курс; перевод с англ. Н. Н. Куссуль, А. Ю. Шелестова. – 2-е изд. – М.: Вильямс, 2006. – 1104 с.
9. Кохонен, Т. Ассоциативная память; перевод с англ. В. К. Быховский – М.: Мир, 1980. – 240 с.
10. Леоненков, А. В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. – СПб.: БХВ-Петербург, 2005. – 736 с.
11. Деменков, Н. П. Нечеткое управление в технических системах: учеб. пособие. – М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2005. – 200 с.
12. Савосин, С. И. Интеллектуальная система контроля влажности и температуры воздуха в теплице: диссертация на соискание степени кандидата технических наук: 05.13.06 / Савосин Сергей Иванович. – М., 2009. – 132 л.
13. Lafont, F. Optimized fuzzy control of a greenhouse / F. Lafont, J.-F. Balmat // Fuzzy Sets and Systems. – 2002. – Vol. 128, Issue 1. – P. 47–59.
14. Daniel Patiño, H. Approximate Optimal Control for Crop Production in Intelligent Greenhouses / Daniel Patiño H., Pucheta, J., Tosetti S. // 37º JAIIO - Jornadas de Inf. Ind. – Agroinformática. – 2008. – P. 66-84.
15. Благовещенская, М. М. Информационные технологии систем управления технологическими процессами. Учеб. для вузов / М. М. Благовещенская, Л. А. Злобин. – М.: Высш. шк., 2005. – 768 с.
16. Чижов, А. А. Автоматическое регулирование и регуляторы в пищевой промышленности / А. А. Чижов, Л. М. Федоровский, В. Д. Чернецкий. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Легкая пищевая пром-сть, 1984. – 240 с.
17. Благовещенская, М. М., Иванов, Я. В. Система автоматического регулирования с ци
Вследствие большого числа факторов, влияющих на процесс созревания сыра (исходное сырье, температура, влажность, химический состав воздуха, подготовка к стадии созревания), нахождение оптимальных параметров микроклимата технологического помещения осуществляется экспериментально и существенно зависит от квалификации технолога, контролирующего технологический процесс.
Производительность технологического процесса и получаемый результат будет зависеть не только от значений технологических параметров, но и от их сочетания. Выбирая определенные сочетания параметров для конкретных условий функционирования технологического процесса, можно максимизировать массу готового продукта, его качество, а также минимизировать затраты на поддержание требуемого технологического режима. На это обстоятельство указывается в работах [67, 68].
Основой выбора сочетаний параметров является накопленный технологический опыт (база экспертных знаний технологов-экспертов) и использование этого опыта целесообразно предусматривать в автоматизированных системах управления. Применение классических PID регуляторов для автоматической стабилизации технологических режимов управляемого процесса, что характерно при автоматизации управления технологическим процессами в пищевой промышле