УДК 664
Основы создания экспертных систем контроля качества пищевых продуктов
с использованием интеллектуальных технологий
И. Г. Благовещенский, канд. техн. наук; Е. А. Назойкин, канд. техн. наук Московский государственный университет пищевых производств А. В. Татаринов, канд. техн. наук Московский пивобезалкогольный комбинат «Очаково»
На современном этапе экономического развития Российской Федерации на первый план выходят проблемы повышения эффективности отраслей пищевой промышленности. Требования к повышению качества и конкурентоспособности отечественных продуктов питания все более возрастают. Решение данных проблем в современных условиях возможно только на основе использования новейших научных достижений в области техники и технологии, обеспечения стабильности производственных процессов, оснащения поточно-механизированных линий современными средствами непрерывного автоматического контроля, регулирования и управления с использованием высокоэффективных интеллектуальных технологий.
Трудность решения этих задач обусловлена тем, что большинство пищевых продуктов представляют собой сложные и неоднородные многокомпонентные смеси, состояние которых зависит от многих факторов (состава сырья, режимов работы оборудования, физико-химических, структурно-механических свойств и т. д.). Все это вызывает частые колебания параметров процессов приготовления многокомпонентных пищевых масс (МПМ) и не позволяет получать стабильный по качеству готовый продукт.
Поэтому проблемы автоматизации контроля в потоке и прогнозирования качества получаемой продукции, оптимизация режимов работы обо-
рудования на основе учета изменения параметров, определяющих ход протекания этих процессов, являются крупными теоретическими и практическими задачами, требующими первоочередного решения.
В данной работе исследованы и проанализированы наиболее типичные технологические процессы кондитерского, мукомольного, молочного и пивобезалкогольного производств, чья продукция пользуется неизменным спросом у населения.
Были выбраны наиболее типичные производства пищевых продуктов: сыпучих (мука), твердых (помадные конфеты), вязких (сливочное масло) и жидких пищевых продуктов (томатный сок), представляющих собой большие группы самых разнообразных продуктов питания, которые регулярно потребляются практически всеми группами населения различных возрастов. Однако данные пищевые продукты необычайно сложны по своему составу и обладают комплексом различных свойств, которые составляют в совокупности качество продукции. Трудность решения проблемы повышения качества производства пищевой продукции обусловлена нестабильностью свойств поступающего на переработку сырья, многообразием перерабатываемых полуфабрикатов по физико-химическим и структурно- механическим свойствам. Все это вызывает частые колебания режимов работы оборудования, а также показателей качества приготавливаемых неодно-
родных пищевых масс и не позволяет получать стабильный по качеству готовый продукт.
На основе всесторонних исследований состояния наиболее типичных процессов (ТП) производства: муки (сыпучий продукт), помадных конфет (твердый продукт), сливочного масла (вязкий пищевой продукт) и томатного сока (жидкий продукт), проведенных на базе разработанных граф-моделей, характеристических моделей, функционально-структурных схем формирования качества, логико-динамических моделей данных ТП разработаны методологические основы их системного анализа. Выявлены, обобщены, систематизированы и проанализированы особенности и закономерности изучаемых процессов, позволяющие разработать общие подходы к обеспечению стабильности качества получаемой продукции. Разработана обобщенная схема основных этапов подготовки анализируемых процессов к автоматизации и внедрению интеллектуальных технологий. Проведено комплексное изучение степени влияния различных факторов на состояние ТП, выявлены наиболее информативные параметры этих процессов.
Сегодня накоплен достаточный практический и теоретический объем информации по автоматизации технологических процессов пищевых производств с использованием современных информационных технологий, которые проводили
A.Н. Австриевских, С.И. Апанасенко,
B.К. Битюков, М.М. Благовещенская, Я.В. Иванов, Ю.А. Ивашкин, Е.Б. Кар-пин, А.Я. Красинский, А.Е. Краснов, О.П. Красуля, В.В. Митин, Н.В. Остап-чук, В.В. Письменный, И.К. Петров, Е. А. Прокофьев, А.В. Татаринов, В. Я. Черных, Е.Д. Чертов, А. В. Ша-верин и др. В настоящей работе был изучен и учтен опыт предыдущих исследований, использованы рекомендации названных авторов.
Существующие в настоящее время методы оценки качества пищевой продукции субъективны и далеки от совершенства, поскольку эта оценка осуществляется органолептическим путем. Органолептический контроль длителен по времени и обладает рядом недостатков. Для получения достоверных результатов необходимо соблюдать условия, предъявляемые к освещению, помещению и факторы проведения дегустационного ана-
QUALITY AND SAFETY
лиза; производить испытания, оценивать и изучать индивидуальные сенсорные способности дегустаторов; проводить специальную подготовку дегустаторов, обучать их приемам сенсорного анализа и т. д. Однако, даже при выполнении всех требований и рекомендаций, критерий субъективности в оценке качества полностью не может быть исключен. За отсутствием профессиональных дегустаторов, а также вследствие несоблюдения на большинстве пищевых предприятиях условий проведения анализа, такая оценка может быть необъективной. Повышения объективности контроля качества пищевой продукции можно достичь за счет внедрения в производственный процесс высокоэффективных интеллектуальных технологий и создания на этой базе автоматизированных систем контроля.
Успешно решить эту задачу можно при внедрении в производственный процесс автоматизированных экспертных систем контроля (АЭСК) в потоке показателей качества пищевых продуктов с использованием современных интеллектуальных технологий: искусственных нейронных сeтeй (ИНС) и систем компьютерного зрения (СКЗ). При этом затраты на подготовку и проведение анализов будут минимальны. В основе алгоритма рабoты экспертной системы залoжeна нейросетевая модель (НСМ), функционирование которой основывается на рабoте аппарата искусственных нейронных сетей (ИНС) и СКЗ. Создание такой системы позволит: непрерывно в потоке контролировать и прогнозировать показатели качества полуфабрикатов и готовой продукции в течение всего технологического процесса; обеспечить стабильность производства пищевой продукции; существенно уменьшить уровень брака, снизить потери рабочего времени, сырья и энергии, повысить качество готовых изделий.
Технология разработки автоматизированных экспертных систем контроля качества пищевых продуктов (АЭСКК ПП) включает в себя шесть этапов (рис. 1): идентификация, концептуализация, формализация, выполнение, тестирование, опытная эксплуатация.
Основными компонентами АЭСКК ПП являются: эксперты, инжене-
Начало
ЭС
±
Идентификация
Требования
Г
Тестирование
Концептуализация
Понятие
Переформулирование
Опытная эксплуатация
Усовершенствование
I
Переконструирование
Выполнение
ф Формализация
Г
Структуры знаний
Рис. 1. Технология разработки АЭСКК ПП
Раз инстр
зработчик инструментария
Предметный ._. .эксперт__..-
21
Строит
Средства построения Инженер знаний
Опрашивает
С
Разрабатывает, уточняет, тестирует
1
Расширяет,
проверяет проверяет
Использует
Экспертная система
Т Доб I инфо
( Клерки
Конечный Конечный
пользователь
Добавляет информацию
Рис. 2. Роли и взаимосвязи основных участников АЭСКК ПП
ры знаний, средства построения ЭС и пользователи. Их основные роли и взаимосвязи основных участников построения и эксплуатации АЭСКК ПП приведены на рис. 2.
ЛИТЕРАТУРА
1. Благовещенская, М.М. Информационные технологии систем управления технологическими процесса-ми/М. М. Благовещенская, Л. А. Злобин. -М.: Высшая школа, 2005. - 768 с.
2. Благовещенская, М.М. Основы стабилизации процессов приготовления многокомпонентных пищевых масс. - М.: Франтера». - 2009. -281 с.
3. Шкапов, П.М. Математическое моделирование в курсе технической диагностики динамических систем/ П. М. Шкапов, М.М. Благовещенская, В. Д. Сулимов // Высокие интеллектуальные технологии и инновации в образовании и науке. Труды ХУШ Междунар. научно-метод. конф. - СПб.: СПбГПУ, 2011. -С. 168 - 171.
4. Шкапов, П.М. Теоретическое и экспериментальное исследование динамики течения жидкости в трубопроводе с ограниченной искусственной газовой
каверной/ П. М. Шкапов, М. М. Благовещенская // Вестник Нижегородского университета имени Н. И. Лобачев-скогою. - 2011. - № 4 (3). - С. 1275 -1277.
5. Шкапов, П.М. Гибридные методы оптимизации в курсе вычислительной диагностики механических и гидромеханических систем / П. М. Шкапов, М. М. Благовещенская, В.Д. Сулимов // Высокие интеллектуальные технологии и инновации в образовании и науке. Труды XXVIII Междунар. научно-метод. конф. - СПб.: СПбГПУ, 2012. - С. 203 - 209.
6. Благовещенский, И.Г. Использование метода Превитта при разработке алгоритмов обработки цифровых изображений/ И. Г. Благовещенский, А. К. Троицкий // Материалы Первой Междунар. научно-практ. конф. «Планирование и обеспечение подготовки и переподготовки кадров для отраслей пищевой промышленности и медицины». - М.: МГУПП, 2012. - С. 153 - 157.
7. Благовещенская, М.М. Высокие интеллектуальные технологии и генерация знаний в образовании и науке / М. М. Благовещенская // Материалы ХП Междунар. научно-метод. конф. - СПб.: СПбГПУ, 2007. -С. 6 - 12.
Основы создания экспертных систем контроля качества пищевых продуктов с использованием интеллектуальных технологий
Ключевые слова
интеллектуальные технологии; контроль показателей качества; методологические основы; пищевая продукция, экспертные системы
Реферат
В статье изложены методологические основы анализа подготовленности технологических процессов производства пищевой продукции к внедрению интеллектуальных экспертных систем. Исследованы и проанализированы наиболее типичные технологические процессы кондитерского, мукомольного, молочного и пивобезалкогольного производств. Были выбраны наиболее характерные пищевые производства твердых (помадные глазированные конфеты), сыпучих (мука), высококонцентрированных (сливочное масло) и жидких пищевых продуктов (квас), представляющих собой большие группы самых разнообразных продуктов питания, которые регулярно потребляются практически всеми группами населения различных возрастов. На основе всесторонних теоретических исследований состояния различных процессов производства, проведенных на базе разработанных граф-моделей, характеристических моделей, функционально-структурных схем формирования качества производимой продукции, представлены разработанные методологические подходы в системном анализе исследуемых пищевых производств. Выявлены, обобщены, систематизированы и проанализированы особенности и закономерности изучаемых процессов с точки зрения обеспечения стабильности качества получаемой продукции. Показана классификация основных операций типичных производств (ТП) пищевой продукции с выбором факторов, определяющих эффективность этих операций. Разработана обобщенная схема основных этапов подготовки анализируемых процессов к автоматизации и внедрению интеллектуальных технологий. Проведено комплексное изучение степени влияния различных факторов на состояние ТП, выявлены наиболее информативные параметры этих процессов.
Авторы
Благовещенский Иван Германович, канд. техн. наук, Назойкин Евгений Анатольевич, канд. техн. наук Московский государственный университет пищевых производств, 125080, г. Москва, Волоколамское ш., д. 11., igblagov@gmail.ru, NazojjkinEA@mgupp.ru
Татаринов Александр Владимирович, канд. техн. наук Московский пивобезалкогольный комбинат «Очаково», 121471, г. Москва, ул. Рябиновая, д. 44, ATatarinov@ochakovo.ru
Fundamentals of Creating Expert Systems for Quality Control of Food Products Using Intelligent Technologies
Key words
intellectual technologies; control of quality indicators; methodological bases; food products; expert systems.
Abstract
The article describes the methodological bases for analyzing the preparedness of technological processes for the production of food products to the introduction of intellectual expert systems. The most
typical technological processes of confectionery, flour-grinding, dairy and beer-and-alcohol industries were investigated and analyzed. The most characteristic food manufactures were hard (fondant glazed sweets), loose (flour), highly concentrated (butter) and liquid food products (kvass), which are large groups of a wide variety of foodstuffs that are regularly consumed by virtually all population groups of different ages. On the basis of comprehensive theoretical studies of the state of various production processes conducted on the basis of the developed graph models, characteristic models, functional-structural schemes for the formation of the quality of products, developed methodological approaches in the system analysis of food production are presented. The features and regularities of the studied processes have been revealed, summarized, systematized and analyzed from the point of view of ensuring the stability of the quality of the products obtained. The classification of the main operations of typical production (TP) of food products with a choice of factors determining the effectiveness of these operations is shown. A generalized scheme of the main stages of preparing the analyzed processes for automation and the introduction of intelligent technologies is developed. A comprehensive study of the degree of influence of various factors on the state of TP has been carried out, the most informative parameters of these processes have been revealed.
Authors
Blagoveshchensky Ivan Germanovich, Candidate of Technical Science;
Nazoykin Evgeniy Anatolevich, Candidate of Technical Science
Moscow State University of Food Production
11 Volokolamskoe shosse, Moscow, 125080, Russia,
igblagov@gmail.ru, NazojjkinEA@mgupp.ru
Tatarinov Alexander Vladimirovich, Candidate of Technical Science
Moscow beer and alcohol-free plant «Ochakovo»,
44 Ryabinovaya St., Moscow, 121471, Russia, ATatarinov@ochakovo.ru
О
World Food
Azerbaijan
World Food
23-я Азербайджанская Международная Выставка "Пищевая Промышленность"
17-19 Мая 2017
Баку Экспо Центр. Баку. Азербайджан
1
Мир
пищевой индустрии. Место встречи Азербайджан
*
ГА
Получите свой билет на сайте ww w.worldfood .az
.{in
i94 13 404 ЮМ 394 12 404 10 0) iood©iteca.3z ca.az