65252

АВТОМАТИЗОВАНЕ УПРАВЛІННЯ ТЕХНОЛОГІЧНИМ КОМПЛЕКСОМ ВИРОБНИЦТВА ПИВА

Автореферат

Коммуникация, связь, радиоэлектроника и цифровые приборы

Все це приводить до зниження ефективності управління пивоварним виробництвом в порівнянні з витратами на ресурси що використовуються. Дослідження об’єктів управління пивоварного виробництва з позиції синергетики теорії хаосу теорії...

Украинкский

2014-07-27

1.08 MB

4 чел.

PAGE  1

Національний університет харчових технологій

МІСЮРА МАКСИМ ДМИТРОВИЧ

УДК 681.518:663.4

АВТОМАТИЗОВАНЕ УПРАВЛІННЯ ТЕХНОЛОГІЧНИМ КОМПЛЕКСОМ ВИРОБНИЦТВА ПИВА

05.13.07 - Автоматизація процесів керування

Автореферат

дисертації на здобуття наукового ступеня

кандидата технічних наук

Київ – 2010

Дисертацією є рукопис.

Робота виконана в Національному університеті харчових технологій Міністерства освіти і науки України.

Науковий керівник:  кандидат технічних наук, доцент

Кишенько Василь Дмитрович,

Національний університет харчових технологій, м.Київ,

доцент кафедри автоматизації та комп’ютерно–інтегрованих технологій

Офіційні опоненти:  доктор технічних наук, професор

Хобін Віктор Андрійович,

Одеська національна академія харчових технологій,

професор кафедри автоматизації виробничих процесів

кандидат технічних наук, доцент

Решетюк Володимир Михайлович,

Національний університет біоресурсів і природокористування України,

в.о. завідувача кафедри автоматики і робототехнічних систем ім. акад. І.І. Мартиненка

Захист відбудеться “17” листопада 2010 р. о 1600 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради К 26.058.05 в Національному університеті харчових технологій, за адресою: 01033, м. Київ-33, вул.Володимирська, 68, ауд. А-311

З дисертацією можна ознайомитись у бібліотеці Національного університету харчових технологій за адресою: 01033, м. Київ-33, вул. Володимирська, 68.

Автореферат розісланий “  15  ”       жовтня        2010 р.

Вчений секретар

спеціалізованої вченої ради,

кандидат технічних наук, доцент     В.М. Філоненко

ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА ДИСЕРТАЦІЙНОЇ РОБОТИ

Актуальність теми. Пивоварне виробництво є одним із важливих галузей харчової промисловості. Сучасний стан у пивоварній промисловості характеризується застосуванням передових технологій, устаткування та мікропроцесорної техніки і комп’ютерних технологій. Разом з тим, при управлінні технологічними процесами виробництва пива використовують системи локального контролю та регулювання окремих технологічних та режимних параметрів, відсутній комплексно-інтегрований підхід, не розглядається синергія процесів, не враховується невизначеність, в тому числі і ситуаційна. Все це приводить до зниження ефективності управління пивоварним виробництвом в порівнянні з витратами на ресурси, що використовуються. Дослідження об’єктів управління пивоварного виробництва з позиції синергетики, теорії хаосу, теорії і практики штучного інтелекту дозволить встановити особливості проявів поведінки технологічних процесів виробництва пива, що забезпечує розробку ефективних алгоритмів управління на базі сценарного підходу, мережевої оптимізації, застосування інтелектуальних механізмів та сучасних інформаційних технологій, що є безумовно актуальною науково-технічною проблемою.

Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Дисертація виконана в рамках науково-дослідної роботи Міністерства освіти і науки України «Створити наукові основи управління біотехнологічними процесами харчових виробництв на основі принципів самоорганізації та адаптації» (№ державної реєстрації 0104U000849), «Розробити основи ресурсоощадного інтелектуального керування біотехнологічними процесами з використанням багатоагентних сценарно-когнітивних моделей» (№ державної реєстрації 0107U000223).

Метою роботи є підвищення ефективності пивоварного виробництва шляхом створення автоматизованої системи управління технологічними процесами приготування та бродіння пивного сусла, основаної на сценарному підході, інтелектуальних механізмах, синергетиці, хаосу і мережевої оптимізації.

Основні задачі дослідження:

здійснити системний аналіз об’єкта керування;

розробити комплекс математичних моделей процесів приготування та бродіння пивного сусла з позицій синергетики; провести комп’ютерне дослідження поведінки об’єкта за допомогою розроблених моделей;

провести експериментальні дослідження технологічних процесів виробництва пива, на основі яких виявити прояви атрактивної поведінки об’єкта і встановити характеристики хаотичності та області русел і джокерів, де відбуваються ситуаційно значущі змінювання в об’єкті;

розробити сценарії управління основними технологічними процесами виробництва пива в умовах ситуаційної невизначеності;

здійснити постановку та розв'язати задачі оптимального управління на основних стадіях пивоварного виробництва;

створити структуру автоматизованої системи управління пивоварним виробництвом з використанням інтелектуального механізмів та принципів самоорганізації;

розробити алгоритмічне та програмне забезпечення системи автоматизованого сценарного управління виробництвом пива.

Об’єктом дослідження є технологічні процеси виробництва пива, що реалізовані на сучасному обладнанні.

Предметом дослідження є теоретичні, методичні та практичні проблеми управління технологічними процесами виробництва пива.

Методи дослідження. Методи, що використовуються для розв’язку поставлених задач, базуються на положеннях сучасної теорії автоматичного керування, методах системного аналізу, теорії синергетики, нелінійної динаміки та хаосу, ідентифікації об’єктів управління, принципів сценарного підходу, інженерії знань. Вірогідність основних теоретичних положень і результатів перевірялись шляхом використання математичного моделювання та експериментальних даних.

Наукова новизна. В процесі дослідження були отримані нові наукові результати:

  •  вперше на основі принципів самоорганізації розроблені та досліджені нелінійні моделі динаміки технологічних процесів приготування затору, бродіння та фільтрації пивного сусла, що дозволило визначити особливості атрактивної поведінки в умовах невизначеності;
  •  за результатами експериментальних досліджень визначені з позицій синергетики та теорії русел і джокерів показники хаотичності часових рядів основних технологічних змінних виробництва пива, що дозволило встановити якісно значущі переходи станів об’єкта, які потребують змінювання правил вибору управляючих дій;
  •  вперше розроблені сценарії управління основними процесами приготування пива, які дозволяють з врахуванням особливостей атрактивної та ситуаційної поведінки вибирати раціональні стратегії управління;
  •  розв’язана задача мережевої оптимізації процесів приготування пива шляхом перерозподілу послідовностей проходження продукту при різних ситуаціях сценаріїв;
  •  здійснений синтез структури автоматизованого управління виробництвом пива на основі інтелектуальних механізмів та мережевих технологій.

Практична цінність. За результатами теоретичних та експериментальних досліджень розроблено відповідне алгоритмічне і програмне забезпечення, яке передано для впровадження на ТОВ „Бердичівський пивоварний завод”.

Результати роботи використовуються у навчальному процесі Національного університету харчових технологій на кафедрі автоматизації та комп’ютерно-інтегрованих технологій.

Особистий внесок у розробку наукових результатів. Дисертація є самостійною роботою автора. Автором проаналізовано літературу з даної проблеми, зроблені висновки, сформульовані задачі досліджень.

Запропоновано принципово новий підхід до автоматизованого управління технологічними процесами виробництва пива з використанням інтелектуальних підсистем управління. В публікаціях особистий внесок полягає в наступному: в [1, 2, 7-10, 12] на основі системного аналізу було отримані математичні моделі процесів гідролізу затору і бродіння сусла, а також на основі експериментальних даних отримані результати моделювання та визначені основні показники хаотичності [3, 14]; запропоновано сценарне управління технологічним комплексом виробництва пива [4, 11, 13]; розроблено оптимальне управління процесами [6, 16, 17]. Автором запропоновано структура і алгоритми управління пивоварним виробництвом [5, 15, 18].

Апробація результатів дисертаційної роботи. Основні результати досліджень доповідались і обговорювались на наукових конференціях Національного університету харчових технологій у 1999-2006 рр.; Міжнародній конференції з автоматичного управління „Автоматика-2004” (Київ, 2004), „Автоматика-2005” (Харків, 2005), „Автоматика-2006” (Вінниця, 2006), „Автоматика-2008” (Одеса, 2008); міжнародної науково-практичної конференції „Інтелектуальні системи прийняття рішень та інформаційні технології” (Чернівці, 2004).

Публікації. За темою дисертаційної роботи опубліковано 18 друкованих праць, в яких викладено основний зміст виконаних досліджень, з них 5 статей у фахових виданнях, 13 тез доповідей на наукових конференціях.

Структура та обсяг роботи. Дисертаційна робота складається зі вступу, чотирьох розділів, списку літератури з 159 найменувань, 6 додатків. Повний обсяг дисертації складає 210 сторінок, з яких основний зміст викладено на 162 стор. друкованого тексту, містить 35 рисунків, 3 таблиці.

Основні положення, що виносяться на захист. Результати дослідження основних технологічних процесів виробництва пива: процес приготування сусла, бродіння пива як складного об’єкта управління в умовах невизначеності; математичні моделі підсистем; алгоритми, структура управління; алгоритмічне та програмне забезпечення систем управління пивоварним виробництвом.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

Вступ. Показана актуальність роботи з точки зору важливості використання сценарного управління технологічним комплексом пивоварного виробництва. Сформульована мета та задачі дослідження.

Перший розділ присвячений аналізу особливостей технологічних процесів пивоварного виробництва як об’єкта автоматизації. Проведений аналіз систем автоматизації різних ділянок виробництва пива. Сучасний стан систем управління пивоварного виробництва характеризується застосуванням мікропроцесорної техніки різної складності та програмно-технічних комплексів на базі промислових і обчислювальних мереж.

Разом с тим аналіз розробок показав недостатню ефективність реалізацій прикладних функцій управління технологічними процесами виробництва пива. Не враховані такі особливості об’єктів управління: невизначеність оцінки параметрів поведінки процесів приготування пива, не здійснена оптимізація процесів з позицій забезпечення необхідної продуктивності лінії та якості продукції. Визначені основні організаційно-технічні проблеми виробництва пива: удосконалення технології виробництва сусла і пива на базі сучасних підходів сценарного та синергетичного керування; розробки алгоритмів та програмного забезпечення інтелектуальних підсистем.

Сформульовані задачі досліджень.

У другому розділі проведений аналіз технологічних процесів з позиції системного підходу та синергетики.

Проведений структурний аналіз процесів виробництва пива, що дозволило виділити основні етапи дослідження технологічних процесів виробництва пива, встановити взаємодію між ними та органічно зв’язати теоретичні та експериментальні дані, що отримані при аналізі кожного рівня системи. Розбиття системи на ієрархічні рівні відповідає окремим блокам загальної математичної моделі. При цьому відбувається послідовна деталізація процесів та явищ від верхніх рівнів до нижчих та узагальнення інформації при русі до більш високих рівнів.

Технологічні процеси виробництва пива є складними динамічними системами, ефективне керування якими можливе шляхом застосування їх математичних моделей, побудованих на основі теорій нерівноважної термодинаміки, синергетики. Виходячи з розробленої концепції, створені нелінійні динамічні математичні моделі основних технологічних процесів.

Найбільш складною стадією в пивоварному виробництві є процес бродіння. До теперішнього часу запропоновано багато моделей, які описують цей процес. До того ж вони мають певні особливості для кожного біотехнологічного процесу окремо і пивоварне виробництво не є виключенням. Складність процесу бродіння полягає не тільки в біохімічному механізмі його протікання, але й супутніх йому масообмінних процесах, що пов’язано із наявністю поверхні розділу твердої та рідкої фази.

Розроблена модель, що враховує зміну біомаси, цукру та етилового спирту.

    (1)

   (2)

   (3)

     (4)

; ;   (5)

де х0 - початкова концентрація біомаси, г/л; хвз - концентрація загальної зваженої біомаси, г/л; ха - концентрація загальної активної біомаси, г/л; хм - концентрація загальної мертвої біомаси, г/л; хос - концентрація біомаси, що осіла, г/л; s0 - початкова концентрація цукру, г/л; s - концентрація цукру, г/л; e - концентрація етанолу, г/л.

Результати моделювання (1-5) наведені на рис.1.

а)

  б)     в)

Рис. 1. Графік зміни концентрації речовин в суслі:

а) біомаси; б) цукру; с) етанолу.

Кінетичні моделі росту популяції дріжджів, що складають основу загальної математичної моделі процесів бродіння в пивоварному виробництві, відображають всю складну сукупність біохімічних процесів, що відбуваються в клітинах, і взаємний вплив клітинок в дріжджовій популяції. В залежності від методу побудови кінетичної моделі, “глибини” розгляду та “охоплення” впливових факторів математичний опис моделей різний по своїй складності. Розробка кінетичних моделей, інваріантних відносно масштабу технологічних апаратів, представляє певну складність через суттєвий вплив ефектів масопередачі та гідродинамічного стану на ріст популяції дріжджів. Крім того, параметри ферментативного процесу значно змінюються від гідродинамічного стану, що також може призвести до спотворення кінетичних залежностей.

Кінетична нелінійна модель, яка описує процес гідролізу крохмалю при приготуванні затору, виглядає наступним чином:

                  α-амілаза                

КРОХМАЛЬ  →  ДЕКСТРІНИ  +  МАЛЬТОЗА  +  ГЛЮКОЗА

                  β-амілаза                

КРОХМАЛЬ  →  МАЛЬТОЗА  +  ДЕКСТРІНИ

  (6)

де  Gk – концентрація крохмалю; D – концентрація мальтодекстрину; Dm – концентрація мальтози; F – концентрація -амілази; F – концентрація -амілази; Х – концентрація глюкози; Е0 – коефіцієнт активності -амілази; Е01 – коефіцієнт активності -амілази.

  а)       б)

Рис. 2. Атрактор процесу затирання при концентрації ферментів Е01=11:

а) в координатах F - F - Х; б) в координатах DDm Х.

  а)       б)

Рис. 3. Атрактор процесу затирання при концентрації ферментів Е01=5:

а) в координатах DDm Х, б) в координатах Dm - GkХ.

  а)       б)

Рис. 4. Атрактори процесу бродіння:

а) х0=0,5; б) s0=0.013.

В результаті обробки експериментальних даних технологічного процесу варки затору, було отримано за методом найменших квадратів такі співвідношення, що використані в моделі (6):

Е01=0,00194 + 0,05833 - 0,63942 + 3,4815 + 0,0448,

Е0=0,01544 + 0,41583 - 4,14642 + 19,188 - 0,2797, де - час гідролізу.

На основі теорії синергетичного управління, шляхом комп’ютерного моделювання була досліджена поведінка технологічного процесів гідролізу затору і бродіння сусла. Були встановлені різнорідні прояви атрактивної поведінки об’єктів (фокус, граничний цикл, дивний атрактор). Результати комп’ютерного моделювання наведені на рис. 2 – рис. 4.

Визначені управляючі параметри для гідролізу затору (коефіцієнти активності -амілази Е0 і -амілази Е01). Встановлені явища самоорганізації та утворення дисипативних структур дозволили визначити ситуаційно-значущі зони в сценаріях управління основними технологічними процесами виробництва пива.

Проведена параметрична ідентифікація моделей процесів бродіння сусла у класі моделей Моно-Ієрусалімського, Ментена на основі даних пасивних експериментів, проведених на апаратах (біореакторах, бродильних чанах).

Був проведений виробничий експеримент і отримані часові ряди змінювання основних технологічних параметрів виробництва пива. Проведений аналіз технологічних часових рядів (12 параметрів процесів приготування затору, фільтрування та бродіння сусла) дозволив провести комплексний аналіз технологічних систем та процесів методами нелінійної динаміки (теорії хаосу), який виконувався в декілька етапів:

  1.  Етап візуалізації, аналізу та попередньої обробки часового ряду.
  2.  Обчислення метричних характеристик, що дозволяють діагностувати тип динаміки.
  3.  Побудова прогнозу: або локального, шляхом пошуку близьких траєкторій, або глобального, шляхом реконструкції атрактора або побудови предиктора (специфічної прогнозної функції).

На другому етапі комплексного аналізу обчислені метричні характеристики, що дозволяють діагностувати тип динаміки. Цей етап складається з наступних кроків:

  •   оцінка кореляційної розмірності D;
  •   оцінка К-ентропії Колмогорова;
  •   оцінка показника Херста Н.

За отриманими часовими реалізаціями відновлювалися (реконструювались) експериментальні атрактори системи. Реконструкція фазового простору здійснювалась на основі теореми Такенса.

Часовий ряд експериментальних даних  отримали з певним кроком за часом, який залежить від періоду опитування датчика t, час t=kt.

Якщо система знаходиться в стаціонарному режимі, то фазова траєкторія проходить всередині атрактора. Для відновлення атрактора Такенсом був запропонований метод часової затримки координат, тобто в n-вимірному просторі будується послідовність точок виду:

,     (7)

де , , М – множина точок, що описує процес, - часова затримка, n- розмірність вкладення.

Рис. 5. Реконструкція атрактора (метод Такенса): псевдофазовий простір зміни мутності сусла (од. ЕВС).

В контексті оцінки роботи варильного відділення основний результат буде полягати в наступному: якщо , то множина точок  задає вкладення вихідного атрактора майже при будь-якому виборі спостережуваної змінної, якщо n - не менше подвійної розмірності вихідного атрактора. Для оцінки експериментальних характеристик реально досліджуваного атрактора з метою зменшення помилки, обумовленою обмеженістю набору експериментальних точок , проведені розрахунки при декількох різних значеннях M та n з метою досягнення незалежності отримуваних оцінок характеристик від M та n в межах заданої точності.

Часова затримка обиралась таким чином, щоб кореляція між sk та sk+1 була по можливості мінімальною, тобто обчислювалась автокореляційна функція часового ряду:

   (8)

m=M - .

Число точок M в розрахунках кінцеве, але повинно бути достатньо великим і визначалось таким чином:

,     (9)

де D - це розмірність атрактора.

Далі визначали кореляційний інтеграл C(r), який показує відносне число пар точок атрактора, що знаходяться на відстані не більшій r

,   (10)

де,  - функція Хевісайда;  - відстань в n-вимірному фазовому просторі; m - число точок на атракторі.

Якщо виконується умова C(r)rD, то D розраховують як кореляційну розмірність атрактора із співвідношення

.     (11)

Рис. 6. Графік кореляційної розмірності для температури варки сусла D2=1,713

Розраховані кореляційні (фрактальні) розмірності атракторів D2 дозволили встановити внутрішні побудови точок атрактора (три-шість параметрів порядку).

Рис. 7. Графік кореляційної ентропії для температури варки сусла K2=0,114.

Кореляційна ентропія K розраховувалась як кореляційний інтеграл (10) і при її визначенні розглядалось не тільки її залежність від відстані r, але й залежність від розмірності фазового простору n. При цьому вважалось, що:

.     (12)

Звідси

.     (13)

При цьому ентропія К апроксимується в обраному діапазоні r та n. Кореляційна ентропія Колмогорова К показує середню швидкість втрати інформації з часом для характеристики глибини прогнозу.

Отримані оцінки для технологічних параметрів, що аналізувались, є свідченням того, що поведінка системи являє собою детермінований хаос.

Значення показника Херста обчислювалось як відношення розмаху ряду до його середньоквадратичного відхилення R/S у задані моменти часу k. Для прикладу, показник Херста для окремо взятої змінної – температури варки сусла рівний 0,5<Н=0,8088<1, що свідчить про персистентність цього параметру.

Рис. 8. Графік Херста для мутності сусла (Н=0,8813).

Рис. 9. Результат графічного тесту Гілмора (мутність сусла).

Був проведений аналіз часових рядів основних технологічних змінних з метою оцінки утворених просторово-часових структур в результаті еволюції системи за допомогою розробленої програми „Графічний тест Гілмора”. Теоретичною основою цього аналізу була теорія русел та джокерів. Аналізи показали, що всі часові ряди мають складну структуру (рис. 9): вони характеризуються „стохастичною переміжністю”, тобто спостерігаються області русел (темні зони) - детермінований хаос і області інтервальних джокерів (білі зони) – зони стохастичної поведінки. Це дозволило при формуванні сценаріїв управління визначати переходи між ситуаційно-значущими зонами.

Розділ третій присвячений розробці алгоритмів сценарного управління та розв’язується задача оптимального керування.

Сценарний підхід дозволяє адекватно формулювати думки фахівців та використовувати результати експериментальних досліджень атрактивної поведінки щодо прогнозування перебігу подій у складних системах шляхом проведення багатоваріантного ситуаційного аналізу розвитку об’єкта управління. Кожен сценарій зв'язує зміну зовнішніх умов із параметрами. Сценарії управління визначаються як послідовність переходів за правилами нечіткої логіки між ситуаційно-значущими зонами, представлених комплексом моделей, що оцінюють обстановку на об’єкті.

Сценарій – спосіб досягнення поставлених цілей з врахуванням факторів впливу зовнішнього середовища, внутрішніх явищ самоорганізації, квазиінформаційних гіпотез особи, що приймає рішення, в умовах невизначеності.

Для пивоварного виробництва проведений факторно-цільовий аналіз, що дозволило встановити і провести корекцію цілей управління та фактори впливу на них (див. табл. 1).

Таблиця 1

Фактори, що впливають в процесі виробництва пива

Позначення

Зміст

Ф1

Вологість солоду

Ф2

Екстрактивність і ферментативність солоду та сусла

Ф3

Якість помелу

Ф4

Прозорість сусла

Ф5

Ступінь зброджування

Ф6

Ступінь (якість) фільтрації сусла та пива

Сценарії управління будуються на абстрактному А-сценарій (рис. 10), об’єктні потоки в цьому сценарії подані в наступній таблиці (табл. 2), і структурному С-сценарії.

Проведене когнітивне моделювання за допомогою програмного засобу „Канва” дозволило виявити вплив факторів для процесів виробництва пива (рис. 11). Когнітивне моделювання проводилось в такій послідовності: побудований орієнтовано-зважений граф; представлені числові результати змін факторів в залежності від обраного сценарію, в якому обираються ціль управління, „вхідні" та „вихідні" фактори когнітивної моделі; побудовані графіки змін факторів відносно один одного в залежності від сценарію.

Таблиця 2

Основні об’єктні потоки

Позначення

Зміст

Р1

Витрата води

Р2

Витрата солоду

Р3

Витрата несолоджених матеріалів

Р4

Витрата затору

Р5

Витрата сусла

Р6

Витрата пари

Р7

Витрата дріжджів

Р8

Витрата нефільтрованого пива

Р9

Витрата готового пива

Рис. 10. А-сценарій алгоритму управління процесами приготування пива.

Для реалізації сценаріїв управління процесами пивоварного виробництва була зроблена формалізація змінних на основі лінгвістичної апроксимації, яка будувалась на базі експертної інформації, що отримана в результаті опитування експертів. На рис. 12 показаний приклад лінгвістичної апроксимації змінної „прозорість сусла”.

Рис. 11. Результати моделювання сценаріїв управління в системі Канва.

Рис. 12. Лінгвістична апроксимація прозорості сусла.

Задача оптимального управління формувалась наступним чином.

Необхідно мінімізувати вартість проходження одиниці продукції (14).

,     (14)

за умови, що

     (15)

, is, it,     (16)

,      (17)

fij0,        (18)

де fi j – об’єм потоку, сij – вартість потоку.

В результаті використання мережевої оптимізації було отримано шляхи послідовностей проходження продукту при різних ситуаціях сценаріїв.

  а)       б)

Рис. 13. Мережева оптимізація процесів приготування затору:

а) поточна графова модель ситуації управління; б) результат розрахунку за алгоритмом Дейкстри.

Приклад реалізації і результату оптимізації за мережним методом (алгоритм Дейкстри) показаний на рис. 13.

Четвертий розділ присвячений розробці структури системи управління і оцінці її ефективності.

Структура автоматизованої системи управління технологічним комплексом виробництва пива передбачає використання сучасних програмно-технічних засобів з інтелектуальними підсистемами.

Структура системи автоматизації виробництвом пива наведена на рис. 14.

Рис. 14. Структура системи автоматизованого управління.

Для дослідження ефективності роботи системи автоматизованого управління технологічним комплексом виробництва пива, було проведене імітаційне дослідження. Приклад такого дослідження для процесів гідролізу затору показаний на рис. 15.

Рис. 15. Імітаційне представлення процесу гідролізу затору.

Рис. 16. Інтерфейс підсистеми управління.

Аналізувалось функціонування системи управління з використанням локальних систем і сценаріїв керування. Результати імітаційного моделювання, які були підтверджені виробничим експериментом в умовах ТОВ „Бердичівський пивоварний завод”, показали покращення якості продукції та збільшення продуктивності виробництва на 4,8%.

Для реалізації задач управління технологічним комплексом виробництва пива запропоновано використовувати програмне забезпечення SCADA-системи, для забезпечення зв’язку з нижнім рівнем (датчики, виконавчі механізми) та інтелектуальну підсистему управління (рис. 16), яка є системою верхнього рівня і використовується як надбудова над мікропроцесорною системою управління технологічним комплексом виробництва пива. Інтеграція інтелектуальної підсистеми відбувається міжпрограмні інтерфейси.

ОСНОВНІ ВИСНОВКИ ТА РЕЗУЛЬТАТИ

В дисертаційній роботі запропоновано нове розв’язання задачі підвищення ефективності функціонування виробництва пива шляхом створення автоматизованої системи управління на основі сценарного підходу з урахуванням особливостей об’єкта як складної динамічної нелінійної системи.

  1.  В результаті проведеного системного аналізу технологічних процесів приготування та бродіння пивного сусла встановлені характерні ознаки складної технологічної системи: багатофакторність, високий рівень шумів та перешкод, значна невизначеність, стохастичність процесів.
  2.  Вперше розроблені математичні моделі основних технологічних процесів виробництва пива з позицій синергетики і нерівноважної термодинаміки та їх дослідження дали змогу виявити системні тенденції поведінки об’єкта в умовах зовнішніх збурень та внутрішніх флуктуацій.
  3.  Експериментальними дослідженнями об’єкта управління встановлено в часових рядах основних технологічних параметрів наявність областей детермінованого хаосу і стохастичності, що дало можливість визначити глибину прогнозування та встановить характерні прояви поведінки об’єкта.
  4.  Проведена лінгвістична апроксимація основних змінних технологічних процесів виробництва пива на основі експертних та експериментальних даних, що дозволило визначити ситуаційно значущі зони для формування сценаріїв управління.
  5.  Вперше розроблені сценарії управління пивоварним виробництвом, в яких передбачені можливі варіанти ситуаційної поведінки об’єкта і враховані ресурси та механізми прийняття рішень по управлінню при змінюванні умов функціонування об’єктів.
  6.  Здійснена постановка та розв’язана задача мережевої оптимізації процесів приготування пива, що забезпечила зростання продуктивності роботи технологічних апаратів шляхом перерозподілу послідовностей проходження продукту при різних ситуаціях сценаріїв.
  7.  Проведене імітаційне моделювання розроблених сценаріїв управління при змінюванні умов функціонування об’єкта та виробничий експеримент показали ефективність розроблених алгоритмів управління в порівнянні з відомими способами (покращилась якість продукції та збільшилась продуктивність виробництва на 4,8%).
  8.  Розроблена функціональна структура автоматизованої системи управління виробництвом пива на основі бази знань у вигляді продукційних правил, що передбачають ситуаційний аналіз поведінки об’єкта, формування управляючих дій, що забезпечують необхідну якість функціонування об’єкта.
  9.  Розроблене алгоритмічне і програмне забезпечення передано до впровадження на ТОВ „Бердичівський пивоварний завод”, а також результати дисертаційної роботи використовуються у навчальному процесі Національного університету харчових технологій, що підтверджено відповідними довідками.

Список праць, опублікованих за темою дисертації

  1.  Місюра М.Д. Дослідження процесів виробництва пива / М.Д. Місюра, В.Д. Кишенько // Харчова промисловість. Додаток до журналу №3, (21-23 жовтня 2003 р.) – Київ. : НУХТ, 2004. – С. 141-142.
  2.  Місюра М.Д. Математичні моделі технологічних процесів пивоварного виробництва як об’єктів автоматизації / М.Д. Місюра, В.Д. Кишенько // Автоматика. Автоматизация. Электротехнические комплексы и системы. – 2004. – №2 (14). – С. 241–246.
  3.  Місюра М.Д. Аналіз технологічних процесів виробництва пива методами нелінійної динаміки та хаосу / М.Д. Місюра, В.Д. Кишенько // Восточно-европейский журнал передовых технологий. – 2008. – №6/6 (36). – С. 59–64.
  4.  Місюра М.Д. Сценарне управління технологічними процесами виробництва пива / М.Д. Місюра, В.Д. Кишенько // Наукові праці НУХТ. – К. : НУХТ, 2009. – №28. – С. 53–55.
  5.  Місюра М.Д. Організаційна структура системи автоматизації виробництва пива / М.Д. Місюра // Восточно-европейский журнал передовых технологий. – 2009. – №4/11 (40). – С. 38–40.
  6.  Місюра М.Д. Оптимальне управління фільтр-чанами у пивоварній промисловості / М.Д. Місюра, В.Д. Кишенько // 65-а студентська наукова конференція. Тези доповідей, (Київ, 13-15 квітня 1999 р.) – К. : УДУХТ, 1999. – С. 88.
  7.  Місюра М.Д. Методи системного аналізу процесів виробництва пива / М.Д. Місюра, В.Д. Кишенько // 67-а наукова конференція студентів, аспірантів, молодих вчених. Програма і матеріали конференції, (Київ, 24-25 квітня 2001 р.) – К. : НУХТ, 2001, Ч. 2. – С. 122–123.
  8.  Місюра М.Д. Моделювання процесів приготування затору у пивоварному виробництві / М.Д. Місюра, В.Д. Кишенько // Міжнародна наукова конференція молодих вчених, аспірантів і студентів [«Сучасні методи створення нових технологій та обладнання в харчовій промисловості»]. Програма і матеріали конференції, (23-25 квітня 2002 р.) – К. : НУХТ, 2002, Ч. 2. – С. 121.
  9.  Місюра М.Д. Моделювання процесів бродіння / М.Д. Місюра, К.Є. Бобрівник, С.С. Лепіска, В.Д. Кишенько // 69-а наукова конференція молодих вчених, аспірантів і студентів. Програма і матеріали конференції. – К. : НУХТ, 2003, Ч. 2. – С. 127.
  10.  Місюра М.Д. Дослідження процесів виробництва пива / М.Д. Місюра, В.Д. Кишенько // Програма міжнародної науково-технічної конференції [«Розроблення та виробництво продуктів функціонального харчування, інноваційні технології та конструювання обладнання для перероблення сільгоспсировини, культура харчування населення України»], (Київ, 21-23 жовтня 2003 р.) – К. : НУХТ, 2003, – С. 57.
  11.  Місюра М.Д. Інтелектуальне управління технологічними комплексами на основі сценарного підходу / В.Д. Кишенько, Я.В. Смітюх, М.Д. Місюра // Тези доповідей учасників міжнародної науково-практичної конференції [«Інтелектуальні системи прийняття рішень та інформаційні технології»], (Чернівці, 19-21 травня 2004 р.) – Чернівці, 2004, – С.19-20.
  12.  Місюра М.Д. Методи системного аналізу виробництвом пива / М.Д. Місюра, В.Д. Кишенько // Тези доповідей учасників міжнародної науково-практичної конференції [«Інтелектуальні системи прийняття рішень та інформаційні технології»], (Чернівці, 19-21 травня 2004 р.) – Чернівці, 2004, – С.161-162.
  13.  Місюра М.Д. Управління технологічними процесами виробництва пива / М.Д. Місюра, В.Д. Кишенько // Матеріали 11-ої міжнародної конференції по автоматичному управлінню [“Автоматика 2004”], (Київ, 27-30 вересня 2004 р.) – Т. 2. – Київ, 2004. – С. 44.
  14.  Місюра М.Д., Ідентифікація біотехнологічних процесів в пивоварному виробництві / М.Д. Місюра, В.Д. Кишенько // Матеріали 12-ої міжнародної конференції з автоматичного управління [“Автоматика 2005”]. Програма конференції, (Харків, 30 травня – 3 червня 2005 р.) – Харків, 2005, – С. 118.
  15.  Місюра М.Д. Розроблення системи керування процесами виробництва пива / М.Д. Місюра, В.Д. Кишенько // ІХ міжнародна науково-технічна конференція [«Нові технології та технічні рішення в харчовій та переробній промисловості: сьогодення і перспективи»]. Матеріали конференції, (Київ, 17-19 жовтня 2005 р.) – К. : НУХТ, 2005, Ч. 2. – С. 43–44.
  16.  Місюра М.Д. Мережевий аналіз виробництва пива / М.Д. Місюра, В.Д. Кишенько // 72-а наукова конференція молодих учених, аспірантів і студентів, (Київ, 17-18 квітня 2006 р.) – К. : НУХТ, 2006, Ч. 2. – С. 124.
  17.  Місюра М.Д. Аналіз виробництва пива мережевими методами / М.Д. Місюра, В.Д. Кишенько // ХІІІ міжнародна конференція з автоматичного управління [«Автоматика-2006»]. Тези доповідей, (Вінниця, 25-28 вересня 2006 р.) – Вінниця, 2006. – С. 286.
  18.  Місюра М.Д. Структура управління технологічним комплексом виробництва пива / М.Д. Місюра, В.Д. Кишенько // Доклади XV міжнародної конференції з автоматичного управління [«Автоматика-2008»], (23-26 вересня 2008 року) – Одеса, 2008. – С. 864–865.

АНОТАЦІЯ

Місюра М.Д. Автоматизоване управління технологічним комплексом виробництва пива. – Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.07 – автоматизація процесів керування. – Національний університет харчових технологій, Київ, 2010.

Дисертація присвячена питанням розробки нового підходу до управління технологічним комплексом виробництва пива. Розглядаються математичні моделі основних технологічних процесів виробництва пива з позицій системного аналізу та синергетики, їх дослідження, що дало змогу виявити системні тенденції поведінки об’єкта в умовах зовнішніх та внутрішніх флуктуацій. Експериментальні дослідження об’єкта управління дозволили встановити в часових рядах основних технологічних параметрів наявність областей детермінованого хаосу і стохастичності, що дало можливість визначити глибину прогнозування та встановить характерні прояви поведінки об’єкта. Для створення підсистеми прийняття рішення було проведене когнітивне моделювання, що дало можливість визначити причинно-наслідкові зв’язки факторів, що впливають на основні процеси в пивоварному виробництві та розробити сценарії управління. Розроблено структуру автоматизованого управління технологічним комплексом виробництва пива, в якій реалізується мережева оптимізація і сценарії управління з інтелектуальною підсистемою.

Ключові слова: пивоварне виробництво, математична модель, синергетика, детермінований хаос, атрактор, алгоритм управління, сценарії, система управління.

АННОТАЦИЯ

Мисюра М.Д. Автоматизированное управление технологическим комплексом производства пива. – Рукопись.

Диссертация на соискание научной степени кандидата технических наук по специальности 05.13.07. – автоматизация процессов управления. – Национальный университет пищевых технологий, Киев, 2010.

Диссертация посвящена вопросам разработки нового подхода к управлению технологическим комплексом производства пива. Рассматриваются математические модели основных технологических процессов производства пива с позиций системного анализа и синергетики, их исследования, что позволило выявить системные тенденции поведения объекта в условиях внешних и внутренних флуктуаций.

Технологические процессы производства пива являются сложными динамическими системами, эффективное управление которыми возможно путем применения их математических моделей, построенных на основе теорий неравновесной термодинамики, синергетики, колебаний и волновых процессов. В данной работе рассматриваются математические модели основных технологических процессов производства пива.

Представленные математические модели позволят исследовать технологические процессы с использованием энтропийного и синергетического подходов к оценке состояния сложной системы дают возможность выявить явления самоорганизации и образования диссипативных структур, определить аттракторы.

Экспериментальными исследованиями объекта управления установлено во временных рядах основных технологических параметров наличие областей детерминированного хаоса и стохастичности, что позволило определить глубину прогнозирования и установить характерные проявления поведения объекта.

Проведение анализа технологических временных рядов методами нелинейной динамики позволило создать сценарное управление как последовательность переходов по правилам нечёткой логики между ситуационно-значимыми зонами, представленных комплексом моделей, которые оценивают обстановку в объекте.

Для создания подсистемы принятия решения было проведено когнитивное моделирование, что позволило определить причинно-следственные связи факторов, влияющих на основные процессы в пивоваренном производстве и разработать сценарии управления. Разработана структура автоматизированного управления технологическим комплексом производства пива, в которой реализуется сетевая оптимизация и сценарии управления с интеллектуальной подсистемой.

В современных программно-технических комплексах пивоваренных предприятий используется иерархическая система построения автоматизированной системы управления. Поэтому разработанные интеллектуальные подсистемы представляют собой аппаратные, но чаще программные средства как компоненты верхнего уровня управления пивоваренным предприятием.

Ключевые слова: пивоваренное производство, математическая модель, синергетика, детерминированный хаос, аттрактор, алгоритм управления, сценарии, система управления.

ABSTRACT

Misiura M.D. Automatic control of beer production chain. - Manuscript.

Thesis for Ph.D. degree in the specialty 05.13.07 - automation of control processes. - National University of Food Technologies, Kyiv, 2010.

The dissertation is devoted to developing a new approach to managing complex technology of beer production. The mathematical model of the basic process of beer from the perspective of systems analysis and synergetics, their research, allowing us to detect trends in system behavior of objects in the external and internal fluctuations. Experimental studies of the object identified in time series of basic technological parameters of the presence of regions of chaos and stochasticity, which made it possible to determine the depth of prediction and establish the characteristic manifestations of the behavior of the object. To create a subsystem of the decision was made cognitive modeling, which allowed to identify causal relationships of factors that affect the basic processes in the brewing industry and to develop management scenarios. The structure of the automated production chain which sold beer in network optimization and management scenarios with intellectual subsystem.
Key words: brewing industry, mathematical model, synergy, deterministic chaos, attractor, control algorithm, scenarios, system management.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

35486. Режимы ядра и пользователя Windows 73.01 KB
  Windows NT раньше поддерживала несколько архитектур центральных процессоров включая PowerPC и Alpha современные версии Windows NT поддерживают только процессоры компании Intel и совместимые с ними модели например компании AMD. Страницы памяти которые содержат код в отличие от данных могут быть отмечены как предназначенные только для чтения пользовательскими процессами и кодом на уровне ядра Приложения которые выполняются в пользовательском режиме получают доступ к службам ядра Windows NT вызывая специальные инструкции допускающие...
35487. Информационные процессы 256 KB
  Будем различать данные знания и информацию: информацию можно получить после соответствующей обработки знаний или данных.ru : информацию по отраслям статистики; интегрированные базы данных; статистическую информацию первичных отчетов. Государственная система правовой информации включает: комплекс баз данных правовой информации содержащей более 340000 правовых актов; база данных действующего российского законодательства; база данных судебной статистики и т. Централизованное базируется на базах данных МЧС МВД и т.
35488. Информационные системы в экономике. Общая характеристика методов формирования решений 124.5 KB
  Принятие решения – это всегда выбор определенного направления деятельности из нескольких возможных. Следует различать два процесса: формирование решения и принятие решения. Формирование решения – это подготовка исходных данных и их обработка таким образом что бы было ясно последствия его принятия. Принятие решения – это изучение различных вариантов их последствий и утверждение одного из них.
35489. Экономические информационные системы 139.5 KB
  Наиболее распространенными формами такого рода моделей являются: диаграммы потоков данных сети Петри сети управления и планирования модели баз данных модели баз знаний и т. Большинство бизнеспроцессов воспроизводятся с помощью диаграмм потоков данных. В зависимости от целей моделирования внимание может быть сосредоточено либо на процессах бизнеспроцесса либо на объектах либо на потоках данных. Если необходимо воспроизвести объекты и связи между ними то пользуются стандартом IDEF1 а при необходимости моделирования потоков данных –...
35490. Информационные системы. Процесс информатизации 78.5 KB
  Информационный процесс. Характеристика его составляющих Информационный процесс процесс получения создания сбора обработки накопления хранения поиска распространения и использования информации. Базовыми фундаментальными понятиями экономической информатики являются: данные; информация и экономическая информация; информационный процесс; задача и экономическая задача; знания; Данные В повседневной жизни мы сталкиваемся с сообщениями об объектах событиях процессах от различных источников. Информационная система – это...
35491. Информационные системы. Шпаргалка 163 KB
  Для информационных систем характерно Многоаспектность Многофункциональность Различные сферы применения Поэтому классифицировать информационные системы сложно. Могут быть системы: автоматизированные слабо автоматизированные и не автоматизированные Уровень интеграции информационных процессов. Могут быть системы: интегрированные процессные информационные системы выполненные на единой информационной базе и обеспечивающие сквозную связь между всеми элементами ИС. Онги поддерживают управление бизнеспроцессами ...
35492. Информационные системы и информационные технологии 93.5 KB
  TPS – Транзакционные технологии TPS Trnsctions Processing Systems предназначены для ежедневной обработки поступающих в виде документов сообщений счета акты накладные и т. MIS – Технологии поддерживающие управленческие функции MIS Mngement Informtion Systems предназначены для автоматизации планирования деятельности предприятия организации а также для организации контроля над ходом выполнения планов производства и реализации продукции. DSS – Технологии аналитической обработки данных DSS Decision Support Systems...
35493. Автоматизированные системы управления (АСУ) 784 KB
  Основные компоненты АСУ ТП предназначена для выработки и реализации управляющего воздействия на ТОУ и представляют собой человекомашинную систему обеспечивающую автоматизированный сбор и обработку информации необходимой для оптимизации управления объектом в соответствии с принятым критерием. Основные компоненты: КТС – комплекс технических средств; СПО – системное программное обеспечение; ФАУ – функциональные алгоритмы управления. Информационное обеспечение информация характеризующая состояние системы управления системы классификации и...
35494. Моделирование информационных систем 702.5 KB
  Модели гидродинамики потоков в аппаратах. Модель идеального смешения Условия физической реализуемости этой модели выполняются если во всем потоке происходит полное смешение частиц потока. Модели идеального перемешивания соответствует апериодическое звено 1го порядка и имеет передаточную функцию. Математическое описание модели: где: с концентрация вещества; τ время пребывания частиц в реакторе; ω линейная скорость потока; х координата.