CC BY
24УДК 65.011.56
Построение структуры взаимосвязи параметров микроклимата силоса для бестарного хранения муки
Е. Б. КАРЕЛИНА; М. М. БЛАГОВЕЩЕНСКАЯ, д-р техн. наук, профессор Московский государственный университет пищевых производств
Д. Ю. КЛЕХО, канд. техн. наук
Российский государственный гуманитарный университет, Москва
Хранение муки — один из важнейших этапов технологического процесса ее производства. При комплексном подходе к проектированию и автоматизации склада бестарного хранения (БХ) мука не потеряет свои хлебопекарные свойства, а, наоборот, улучшает их.
Важным условием выпуска качественной продукции является соответствие качества сырья требованиям нормативной документации, поэтому работники мелькомбината должны регулярно проводить контроль качества муки [1]. Лабораторные методы определения показателей качества муки используют для установления влажности, зольности, крупности помола, кислотности, количества металлических примесей и др. Все эти показатели напрямую зависят от показателей микроклимата в силосах, предназначенных для бестарного хранения муки. Поддерживая микроклимат в силосах в заданных пределах, процесс хранения стабилизируется, и качество муки только улучшается.
Хранение муки на складах БХ представляет собой сложный технологический процесс, который в значительной степени подвержен воздействию окружающей среды (температура, давление, влажность и др.). Если не принимать соответствующих мер, то под влиянием указанных факторов технологические свойства муки будут изменяться и выходить за пределы допустимых значений.
Пусть имеется склад бестарного хранения муки. Под воздействием факторов окружающей среды состояние муки переходит в промежуточное, а затем — в конечное.
¡и. С)
М )
МО
Требуется найти математическую модель процесса хранения муки на складе.
Исходная математическая модель процесса хранения может быть представлена направленным динамическим графом (рис. 1):
т т т, до, жо, т }
с отображениями:
аь..[Щ} ^ {ДО};
а {до} ^ дож а {х} ^ {х}; а,..ДО)} ^ шт.
(1)
(2)
Коэффициенты и линейные операторы являются функциями времени. Индекс . — исходящий адрес отображения, индекс. — адрес, куда направлено отображение вершины графа.
Выражения (1) и (2) описывают исходную математическую модель процесса хранения во множественной форме. Моделируем исходное состояние сумматорами, интегральное отображение графа — интеграторами, а дуги пропорционального отображения — соответствующими коэффициентами [2].
Минуя промежуточные преобразования, получим в MathLab схему переменных состояний процесса хранения, из которой имеем:
+ а21(Щ({) + ап(Щ«) = = ¿11^(0 + Ь21«)у2Ю;
¿2(0 + а42(04(0 + аъ()1() =
= Ьи(^() + Ь^^);
(3)
Рис. 1. Направленный динамический граф 0(1)
¿3(0 + а63(073(0 + а53(073(0 =
= ¿13^1(0 + ¿23^2^).
Дальнейшие исследования показали, что необходимо уточнить математическую модель объекта управления при рассмотрении его управления в автоматизированной системе. Модель должна учитывать многосвязность параметров технологического режима, что в большинстве известных подходов не принимается во внимание. Для этой цели воспользуемся формализованным методом описания, в основе которого лежит физический подход к моделированию динамических систем, и который состоит из построения балансных уравнений соответствующих параметров, где каждый параметр носит физическую интерпретацию.
В соответствии с вышеизложенным, выделим три основных параметра микроклимата, наиболее влияющих
0X1Ц, т )
Рис. 2. Общая структура взаимосвязи входных и выходных параметров микроклимата силоса для БХМ
на показатели качества муки при ее хранении в силосах: температура воздуха; влажность воздуха; химический состав воздуха.
Далее необходимо определить динамические зависимости этих параметров от управляющих воздействий и основных влияющих возмущений.
Микроклимат обеспечивается за счет изменения интенсивности вентиляции и подготовки поступающего воздуха. Для подготовки воздуха используется широко распространенная прямоточная система воздушного отопления. Особенностью такого типа подготовки воздуха является наличие высокой кратности воздухообмена, что необходимо для поддержания заданного уровня химического состава воздуха, и относительно низкими постоянными времени в каналах управления. Процесс получения необходимой температуры воздуха в технологическом помещении происходит путем подачи подготовленного до расчетной величины воздуха от промышленного кондиционера. Кондиционер подключен к системе горячего водоснабжения.
Регулирование влажности происходит изменением количества поданного пара системой увлажнения в канал промышленного кондиционера от парогенератора. Количество поданного пара регулируется клапаном по мере замещения воздуха технологического помещения свежим воздухом системой вентиляции.
Управление химическим составом воздуха в технологическом помещении происходит за счет подмеса свежего воздуха к воздуху внутри путем изменения производительности системы вентиляции.
Для построения обобщенной структуры взаимосвязи входных, выходных и возмущающих параметров (рис. 2) следует принять следующие допущения [3]:
1) при оценке теплового баланса можно пренебречь нагревом солнечным светом;
2) не учитываем тепловую инерцию стен помещения;
3) тепловыделения от внутреннего технологического оборудования не учитываются (теплоизлучение от электросети, освещения и т. д.);
4) процессы лучистого теплообмена внутренних поверхностей помещения не учитываются;
5) объем воздуха ограничен внутренним объемом. Воздух не сжимаем и имеет постоянную массу;
6) пространственное распределение переменных, описывающих микроклимат, не учитывается;
7) изменение биомассы продукции в процессе технологического процесса не учитывается;
8) объект управления рассматривается, как квазистационарный.
В данной структуре представлены следующие обозначения:
Тн(0 — температура воздуха наружная, град; Q (Л — тепловые поступления от системы обогрева, Вт;
^пост4 ' ^ * ' '
Gсвеж(t) — расход свежего воздуха для вентиляции помещения, кг/с;
ЖТ1(р) — передаточная функция для изменения внутренней и наружной температур;
ЖТ2(р) — передаточная функция для изменения температуры воздуха внутри под воздействием поступающего тепла;
ЖТ3(р) — взаимосвязь между изменением температуры воздуха Т(р) и расходом свежего воздуха Gсвеж;
Т() — температура внутреннего воздуха в силосе; Хсвеж^) — абсолютная влажность свежего воздуха; Gпap(t) — расход пара;
) — взаимосвязь между влажностью воздуха и расходом воздуха;
ЖХ1(р) — передаточная функция зависимости внутренней и наружной влажности;
ЖХ2(р) — передаточная функция, связывающая влаж-
ность воздуха и воздействие G
пар'
ЖХ3(р) — передаточная функция, показывающая зависимость между влажностью воздуха и расходом свежего воздуха
Х(0 — влажность внутреннего воздуха;
С02свеж() — абсолютное содержание С02 в атмосфере;
G'(t) — управляющее воздействие;
0X1^, т) — возмущающие воздействия;
ЖС02-1(р) — передаточная функция влияния концентрации С02свеж(0 в приточном воздухе;
ЖС02-2(р) — передаточная функция по расходу воздуха;
ЖС02-3(р) — передаточная функция для изменения концентрации С02^) в воздухе технологического помещения по изменению значения функции ох1(^ т);
С02^) — концентрация внутреннего воздуха.
Полагаясь на структурную схему, можно сделать вывод, что для процесса стабилизации микроклимата склада БХМ характерны множественные связи между выходными параметрами и внешними факторами. Эти связи можно учесть только если рассматривать многосвязную систему автоматического регулирования. С точки зрения автоматического управления объект управления (склад БХМ) является довольно многосвязным объектом, причем связи эти нелинейные, требующие автономности управления по каждой выходной величине [4].
Широко известное раздельное регулирование температуры, влажности и содержания диоксида углерода в воздухе технологического помещения с помощью автономных ПИД-регуляторов не сможет дать хороших
результатов, поскольку данные регуляторы не способны вести многопараметрическое управление и слабо подвержены адаптации, так как настройка каждого ПИД-регу-лятора происходит отдельно, т. е. при корректировке управляющих воздействий не учитываются нелинейные взаимосвязи между ними. Поэтому для получения удовлетворительных результатов в общем случае следует использовать многосвязный регулятор с обеспечением автономности контуров управления за счет корректиру-
Литература
1. Карелина, Е. Б. Автоматизация процесса бестарного хранения муки / Е.Б. Карелина [и др.] // Хранение и переработка сель-хозсырья. — 2015. — № 4. — С. 12-15.
2. Благовещенская, М. М. Структурно-параметрическое моделирование как инструмент определения критерия качества на складе бестарного хранения муки / М.М. Благовещенская [и др.] // Хранение и переработка сельхозсырья. — 2015. — № 4. — С. 36-39.
3. Пешко, М. С. Адаптивная система управления параметрами микроклимата процессов производства и хранения пищевых продуктов / М. С. Пешко // Дисс. ... канд. техн. наук. — Омск, 2015. — С. 41-50.
4. Карелина, Е. Б. Применение нейросетевых методов анализа и обработки данных для контроля качественных показателей муки в процессе хранения / Е. Б. Карелина [и др.] // В сб.: «Общеуниверситетская студенческая конференция студентов и молодых ученых «День науки», 2017. — С. 271-275.
5. Карелина, Е. Б. Программно-аппаратный комплекс для контроля качественных показателей муки при ее бестарном хранении / Е. Б. Карелина [и др.] // В сб.: «Общеуниверситетская студенческая конференция студентов и молодых ученых «День науки», 2017. — С. 275-279.
ющих обратных связей или использовать интеллектуальные технологии управления, что в последнее время является наиболее перспективным и надежным.
Таким образом, весьма важным является повышение адаптационных свойств регуляторов. Для улучшения качества управления сложным технологическим процессом, каким и является БХМ, предлагается использовать структуру автоматизированной системы управления на основе нейросетевых алгоритмов [5].
References
1. Karelina E.B. et al. [Automation ofbulk flour storage process]. Khra-nenie ipererabotka selkhozsyr'ya, 2015, no. 4, pp. 12—15. (In Russ.)
2. Blagoveshchenskaya M. M. et al. [Structural-parametric modeling as a tool for determining the quality criterion in a bulk flour storage warehouse]. Khranenie ipererabotka sel'khozsyr'ya, 2015, no. 4, pp. 36-39. (In Russ.)
3. Peshko M. S. Adaptivnaya sistema upravleniya parametramimikrokli-mataprotsessov proizvodstva i khraneniya pishchevykhproduktov: Diss. na soiskanie uchenoi stepeni kandidata tekhnicheskikh nauk [Adaptive control system for the microclimate parameters of food production and storage processes: Cand. Diss. (Techn. Sci.)]. Omsk, 2015.
4. Karelina E. B. et al. [Application of neural network methods of analysis and data processing for quality control of flour during storage]. In: Obshcheuniversitetskaya studencheskaya konferentsiya studentov i molodykh uchenykh «Den'nauki» [General University Student Conference of Students and Young Scientists «Day of Science»]. 2017, pp. 271-275. (In Russ.)
5. Karelina E. B. et al. [Software and hardware complex for quality control of flour at its unpacked storage]. In: Obshcheuniversitetskaya studencheskaya konferentsiya studentov i molodykh uchenykh «Den' nauki» [General University Student Conference of Students and Young Scientists «Day of Science»], 2017, pp. 275-279. (In Russ.)
Построение структуры взаимосвязи параметров микроклимата силоса для бестарного хранения муки
Ключевые слова
бестарное хранение; математическая модель; микроклимат; регулятор; структура взаимосвязи; силос.
Реферат
Система бестарного хранения муки представляет собой целый комплекс оборудования, основными составляющими которого являются силосы для хранения, транспортные системы, а также системы для измерения объема продукции в силосе. Важным условием выпуска качественной продукции является соответствие качества сырья требованиям нормативной документации (влажность, температура, кислотность муки), поэтому работники мелькомбината должны постоянно проводить контроль качества муки. Большинство параметров определяют лабораторными методами, что не всегда удобно и своевременно. Показатели качества в свою очередь напрямую зависят от параметров микроклимата в силосах (температура, влажность, химический состав воздуха). Необходимый микроклимат обеспечивается путем изменения интенсивности вентиляции и подготовки поступающего воздуха. Влажности регулируют путем изменения количества пара, подаваемого системой увлажнения в канал промышленного кондиционера от парогенератора. Управление химическим составом воздуха в технологическом помещении происходит за счет подмеса свежего воздуха к воздуху внутри при изменении производительности системы вентиляции. Приняв целый ряд допущений, в данной статье представлена общая структура взаимосвязи входных и выходных параметров микроклимата силоса для бестарного хранения муки. Данная структура показывает, что для процесса обеспечения микроклимата силоса характерны множественные связи между выходными параметрами и внешними факторами, поэтому использование традиционных регуляторов здесь не подходит. В связи с этим, авторы пришли к выводу, что для управления таким сложным нелинейным технологическим процессом необходимо применять интеллектуальные технологии, например, регуляторы на основе нейронных алгоритмов.
Авторы
Карелина Екатерина Борисовна; Благовещенская Маргарита Михайловна, д-р техн. наук, профессор Московский государственный университет пищевых производств,
125080, Москва, Волоколамское шоссе, д. 11, Liza200785@gmail.com, mmb@mgupp.ru Клехо Дмитрий Юрьевич, канд. техн. наук Российский государственный гуманитарный университет, 125993, ГСП-3, Москва, Миусская площадь, д. 6, Kleho62@mail.ru
Construction of the Structure of Interrelation of Microclimate Parameters of Silage for Unpackaged Flour Storage
Key words
bulk storage; mathematical model; microclimate; regulator; the structure of the relationship; silo.
Abstract
The bulk flour storage system is a whole complex of equipment, the main components of which are storage silos, transport systems, as well as systems for measuring the volume of products in the silo. An important condition for the production of high-quality products is the compliance of raw materials with the requirements of regulatory documentation (moisture, temperature, acidity of flour), so mill workers must conduct quality control of flour, most quality parameters are carried out mainly by laboratory methods, which is not always convenient and timely. Qualitative indicators in turn directly depend on the microclimate parameters in silos (temperature, humidity, chemical composition of air). The necessary microclimate is provided by changing the intensity of ventilation and the preparation of incoming air. Humidity regulation occurs by changing the amount of steam supplied by the humidification system to the channel of the industrial air conditioner from the steam generator. Management of the chemical composition of air in the process room is due to the addition of fresh air to the air inside by changing the performance of the ventilation system. Having adopted a number of assumptions, this article presents the general structure of the relationship between the input and output parameters of the microclimate of silage for unpack-aged flour storage. This structure shows that in the process of ensuring the stabilization of the parameters of the microclimate of silage, multiple relationships between the output quantities and external influencing factors are characteristic, therefore, the use of traditional regulators is not suitable here. In this regard, we can conclude that to manage such a complex non-linear technological process, it is necessary to use intelligent technologies, for example, regulators based on neural algorithms.
Authors
Karelina Ekaterina Borisovna;
Blagoveschenskaya Margarita Mikhailovna,
Doctor of Technical Sciences, Professor
Moscow State University of Food Production,
11 Volokolamskoe highway, Moscow, 125080, Russia,
Liza200785@gmail.com, mmb@mgupp.ru
Klekho Dmitry Yurievich, Candidate of Technical Sciences
Russian State University for the Humanities,
6 Miusskaya square, GSP-3, Moscow, 125993, Russia,
Kleho62@mail.ru
