CC BY
25
664:658.5.011.4
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ОПТИМИЗАЦИИ ПЕРЕРАБОТКИ БИОСЫРЬЯ
И.И. ПРОТОПОПОВ
Московская государственная академия прикладной биотехнологии
В условиях формирования рыночных отношений и связанных с этим структурных изменений в сферах производства и реализации пищевой продукции, а также с учетом напряженной экологической ситуации, обострилась проблема изготовления продуктов питания с заданным уровнем качества.
Складывающаяся на российском рынке ценовая и качественная конкуренция между отечественным и импортируемым продовольствием, недостаточная квалификация персонала многочисленных малых и кооперативных перерабатывающих предприятий предопределяют повышенные требования к качеству принимаемых решений, высокую оперативность в управлении производством и жесткую государственную политику в отношении гигиенической сертификации продуктов питания.
Сложившаяся ситуация требует разработки новой методологии оптимизации производства мясных и молочных продуктов как в сфере принятия решений по управлению технологическими процессами, так и в области оперативного управления новой инфраструктурой переработки животного биосырья.
Отличительной особенностью технологий производства мясных и молочных продуктов является превалирующее влияние биологического фактора, большая параметрическая размерность объектов оптимизации, недостаточная формализованность взаимосвязей между параметрами качества готовой продукции и параметрами процессов и аппаратов. Практически любое изменение в ходе какой-либо технологической стадии или операции не остается локализованным, а приводит к перераспределению большого числа кинетических параметров и в конечном счете может изменить характеристики всей технологической подсистемы, что затрудняет однозначную интерпретацию текущих результатов. Это позволяет рассматривать технологию переработки мяса как информационно неопределенные многоуровневые иерархические системы, что предъявляет соответствующие требования к структуре целевой функции и составу критериев оптимизации.
Управление подобными нечеткими системами связано с обработкой больших информационных массивов, организованных в банки данных и базы знаний, по специальным математическим моделям и алгоритмам, ориентированным на оптимизацию принимаемых решений.
На основании вышеизложенного оптимизация переработки биосырья рассматривается как многоуровневый иерархический процесс формирования
оптимальной стратегии управления за счет целенаправленного варьирования элементами и параметрами технологий переработки биосырья.
Сложность математического описания в сочетании с информационной неопределенностью и стохастическим разбросом определяющих параметров технологий очень редко позволяет найти аналитическое решение оптимизационной задачи. Опыт применения детерминированно-стохастического подхода для оптимизации производства мясных и молочных продуктов показал его ограниченность и выявил необходимость использования интеллектуального потенциала ведущих специалистов отрасли, сконцентрированного в базах знаний соответствующих экспертных систем.
Это привело к разработке новых интеллектуальных технологий и систем принятия оптимальных решений применительно к переработке биосырья.
Разработанная методология оптимизации переработки биосырья ориентирована на применение интеллектуальных технологий и систем, базирующихся на диагностике текущего состояния и прогнозировании эволюции технологических процессов в пространственно-временной области.
К группе задач диагностики, отражающих статическое состояние оптимизируемых технологий, относятся следующие:
определение показателей и характеристик качества функционирования технологической и технической подсистем перерабатывающего предприятия;
оценка помехозащищенности технологии, т.е. устойчивости ее функционирования при наличии случайных воздействий со стороны других подсистем, элементов самой технологической подсистемы и окружающей среды;
статическая оптимизация распределения биосырья (мясо) по участкам производства в зависимости от его качества и количества, а также ассортимента и объемов вырабатываемой мясной продукции;
оценка состояния и управление процессом формирования качества мясной продукции в режиме эксплуатации;
выбор режимов технологической переработки биосырья в соответствии с его качеством;
оценка текущего состояния технических подсистем;
оценка качества мясных продуктов, имеющих сортовое деление.
К группе задач прогнозирования, отражающих динамическое состояние оптимизируемых технологий, относятся следующие: определение ’’диапазона” устойчивого функционирования технологии, т.е. такой области значений управляющих параметров, для которых любые их изменения в этой области не приводили бы к
558.5.011.4
1
счет целе-т и пара-:рья.
1 в сочета-тью и сто-араметров 1 аналитики. Опыт тического мясных и |енность и ггеллекту-тов отрас-й соответ-
шектуаль-имальных биосырья, ции пере-именение базирую-ия и про-:х процес-
'И.
шх стати-погий, от-
тик каче-[ и техни-1редприя-
1ГИИ, т.е.
наличии IX подси-подсисте-
1ИЯ био-з зависи-а также I мясной
сом фор-! режиме
еработки
IX подси-
меющих
жающих х техно-
>ункцио-и значе-х любые ли бы к
нарушению ограничений, наложенных на выходные параметры оптимизируемого объекта;
ойределение степени влияния параметров на выбор режимов проведения технологических операций и на качество их выполнения;
выявление ’’чувствительных” точек технологической схемы, в которых наиболее целесообразно расположить датчики контрольно-измерительных приборов;
расчет ’’критических” моментов времени (завершенность операций куттерования, созревания и т.д.), в которые наиболее целесообразно или нежелательно воздействие на технологическую подсистему;
отработка научно обоснованных технологических допусков;
исследование влияния изменений технологических режимов переработки биосырья и параметров технических подсистем на показатели качества мясных продуктов;
динамическая оптимизация технологий переработки биосырья в зависимости от диагностики качества готового продукта и состояния технической подсистемы.
В отличие от традиционного подхода к решению задачи оптимизации, сводящегося к стабилизации материального баланса компонентов и санитарно-гигиенических свойств, предложена методология оптимизации процесса формирования качества с учетом органолептических и экологических показателей готовых мясопродуктов. Алгоритмы управления технологиями производства мясопродуктов учитывают не только текущее состояние объектов, но и альтернативные варианты эволюции технологических процессов, что связано с введением в контур управления экспертных систем и интеллектуальных моделей принятия решений.
ИС представляет собой человеко-машинную систему, построенную из таких компонентов, как база знаний и механизм выводов, который обеспечивает манипулирование этими знаниями при решении прикладных проблем. При этом различают две формы экспертной системы:
поисковая — объединяет знания экспертов воедино и хранит их в памяти ЭВМ, а система обеспечивает использование этих знаний неспециалистами или лицами более низкой квалификации, чем эксперт;
разрабатывающая — ориентирована на использование системы обработки знаний экспертами.
Экспертные системы диагностирования используют различные способы представления знаний, применение которых зависит от сложности объекта диагностирования. Для единичной технологической операции или единичного оборудования целесообразно применять продукционные правила (ЕСЛИ—ТО) и семантические сети, для совокупности технологических операций и участков технологической линии — семантические сети, логику предикатов и модель доски объявлений, для всей технологии переработки биосырья или технологической линии — модель доски объявлений и фреймовые системы.
Существующие на сегодняшний день подходы к решению задач диагностики разделяют в зависимости от типа используемых знаний на следующие направления:
системы, основанные на статистических и сравнительных методах обработки диагностической информации;
ассоциативные системы диагностики; диагностические системы на базе модели.
В статистической диагностике обрабатываются однородные одиночные данные, отвечающие требованиям математической статистики, что обеспечивает высокую степень достоверности, но требует огромных затрат сил и времени на сбор необходимой информации (на стендах или в условиях производства). Статистическую диагностику применяют чаще всего к определенным группам машин и механизмов.
Ассоциативные системы диагностики базируются на опыте работы экспертов, в них устанавливаются ассоциации между симптомами и диагнозами, связанными с указанием места неисправности и предложениями по ее устранению. Подобные системы позволяют диагностировать сложные объекты, обеспечивая режимы их эксплуатации. Их разработка занимает существенно меньше времени и не требует обязательной работы с объектом.
Системы диагностики на базе модели основываются на каузальном анализе (причин и следствий) и попытках найти объяснение полученным симптомам путем имитации последствий предполагаемых неисправностей.
В рамках предложенной методологии оптимизации разрабатываются экспертные системы диагностирования технологий производства мясных и молочных продуктов, интегрирующие все три направления, когда экспертные оценки подкрепляются статистическим материалом и разработкой моделей для формализуемой части объектов.
Решение задачи диагностирования осуществляется по иерархическому принципу в следующей последовательности: идентификация отдельных событий в ходе реализации технологии переработки биосырья; комплексный математический анализ состояния технологий и диагностика причин аномальных отклонений; комплексный логический анализ состояния технологий в зависимости от качества выполнения технологических операций и стадий; прогнозные расчеты состояния технологий при наличии в нем обнаруженных аномалий.
Таким образом, диагностическая информационная поддержка обеспечивается на основе использования алгоритмов экспертной системы, которые реализуют универсальную систему логических выводов и на основании их формируют предложения (воздействия) по оптимизации технологии переработки биосырья.
В соответствии с предложенной методологией разработаны: методики компьютерной диагностики основных сфер переработки животного Сло-сырья; система математических моделей, организованная в структуру банка, учитывающая разные уровни обработки и представления информации; методика поиска оптимальных решений неформа-лизуемых задач управления технологиями производства мясных и молочных продуктов по критерию качества с использованием компьютерных экспертных диалоговых систем.
Предложенная методология реализована в виде компьютерных систем контроля, анализа и управления качеством производства мясных и молочных продуктов на примере мясоконсервного и колбасного и цельномолочного производств; технологий роботизированной первичной переработки скота;
компьютерной методики расчета продолжительности тепловой обработки мясопродуктов; компьютерной системы анализа и обработки результатов маркетинговых исследований в области освоения НОВЫХ ВИДОВ мясных и молочных продуктов.
На основе методологий и алгоритмов диагностики предложена многоуровневая система компьютерной диагностики, позволяющая решать оптимизационные задачи технологий переработки биосырья на функциональном уровне, а также организовать службу сервиса технологической и технической подсистем в нескольких вариантах:
система базового компьютера (I уровень), соединенного через интерфейс с первичными преобразователями информации и вырабатывающего оперативную информацию о состоянии любого элемента технологической или технической подсистемы;
система встроенных диагностических плат (II уровень), соединенных с первичными преобразователями информации и осуществляющих накопление и запоминание информации о состоянии элементов диагностируемой подсистемы; при подключении к переносному компьютеру и обработке
последним накопленной информации формируются диагноз состояния элементов подсистемы и необходимые меры по содержанию технического обслуживания;
централизованная система диагностики, в которую поступает информация от систем I и (или) II уровней, что позволяет определить элементы технологической подсистемы, в которых допущены отклонения от регламента, и сформировать пакет рекомендаций по их устранению, спланировать сервисное обслуживание и получить информацию о качестве изготовления оборудования.
В настоящее время завершаются работы по созданию интеллектуальных обучающих систем, предназначенных для ознакомления с технологиями производства мясных продуктов и ориентированных на студентов вузов, слушателей институтов повышения квалификации ИТР и работников малых предприятий и фермерских хозяйств.
Кафедра вычислительной техники
Поступила 05.11.94
’ 664.004.18
ПРОБЛЕМА ЭНЕРГОСБЕРЕЖЕНИЯ И ОСОБЕННОСТИ ЕЕ РЕШЕНИЯ ПРИ ПЕРЕРАБОТКЕ ПИЩЕВОГО СЫРЬЯ
Б.И. ЛЕОНЧИК
Московская государственная академия пищевых производств
Обоснование, создание и рациональное практическое применение методов и средств, обеспечивающих интенсивное (предельное) энергосбережение при переработке различного, в том числе пищевого сырья, относятся к первостепенным задачам энергетики теплотехнологии [1].
Одним из резервов экономии топлива и энергии при теплотехнологической переработке сырья вблизи крупных теплопотребляющих предприятий могут быть вторичные энергоресурсы ВЭР [2]: в сахарной промышленности — теплота утфель-ного пара из вакуум-аппаратов, паров самоиспаре-ния, газов, отходящих из котлов, барометрической, продувочной и жомопрессовой вод;
в спиртовой промышленности — теплота барды из бражных колонн, вторичной барды и продуктов производства, конденсатов, дефлегматорной воды, охлаждающей воды из конденсаторов, отходящих газов из котлов;
в пивоваренном производстве — теплота вторичного пара варочных котлов, конденсата, охлаждающей воды, отходящих газов;
в хлебопекарном, кондитерском и крахмало-па-точном производствах — теплота конденсатов, вторичного пара вакуум-аппаратов, змеевиковых колонок, вторичного пара выпарных установок, продуктов производства, отходящих газов печей и котлов;
в масло-жировом производстве — теплота конденсатов и охлаждающей воды, продуктов, теплота от сжигания отходов, отходящих газов котельной;
в консервном производстве — теплота вторичного пара выпарных установок и вакуум-аппаратов, охлаждающей и барометрической вод, продукции и отходящих газов.
Для определения эффективности использования ВЭР или энергосберегающих мероприятий вообще необходима оценка конечного народнохозяйственного эффекта, учет потерь энергии на всех стадиях ее производства — потребления [3].
При одинаковой стоимости вариантов снижения энергозатрат предпочтение отдается энергосбережению при решении непосредственно теплотехнологических задач [4]. Затем рассматривается целесообразность применения возобновляемых источников энергии, утилизации теплоты, источников энергии с высокой степенью превращения энергии топлива.
Особое значение имеют обобщение и анализ опыта энергосбережения при создании и осуществлении собственно теплоте-хнологических процессов. Для повышения их эффективности при переработке пищевого сырья существуют различные возможности, реализация которых основана на варьировании способов энергоподвода (конвективный, в электромагнитных полях, комбинированный), параметров режима, воздействия на свойства материала перед его обработкой и др. [5].
Недостаточно используются в отраслях АПК возможности совершенствования схем и конструкций оборудования, разработки новых или малоизученных теплотехнологических процессов и систем, например, основанных на применении теплоносителей — дисперсных потоков, перегретого пара, диоксида углерода, технологического кондиционирования, тепловых насосов [5-7].
В качестве эталона для сравнения совершенства теплотехнологических аппаратов, предназначен-
ных для нагреваї зовать г ный апп к которс частш жны бьг му и СВ( теплої организі дой ОТС)
в каче та) испс зующихі го” топл в топке ющую С] темпера' рецир та), кра относит темпера’ алом, до ния мае часть ляемая предварі материа, нии, чте вышает ется ра (20°С);
физич потерь і вания в. сушенні расхсу можно г Остал ляться с (сушка, опыта, о Тепло' случаев ческих ( средства готовку и др.
Для о использс тель — ] — глоба
где
При аі тем сущ< бальной
