Повышение качества молотого кофе «Арабика» за счет использования SCADA системы при автоматизации процесса объемного дозирования Текст научной статьи по специальности «Механика и машиностроение»

ПИТАНИЕ

УДК: 62-52

\

Повышение качества молотого кофе «Арабика» за счет использования SCADA системы при автоматизации процесса объемного дозирования

Сантос Кунихан Марио Рохелио

ФГБОУ ВО «Московский государственный университет пищевых производств»

Адрес: 125080, Москва, Волоколамское шоссе, дом 11

E-mail: [email protected]

Благовещенский Иван Германович

ФГБОУ ВО «Московский государственный университет пищевых производств»

Адрес: 125080, Москва, Волоколамское шоссе, дом 11

E-mail: [email protected]

Благовещенский Владислав Германович

ФГБОУ ВО «Московский государственный университет пищевых производств»

Адрес: 125080, Москва, Волоколамское шоссе, дом 11

E-mail: [email protected]

Петряков Александр Николаевич

ФГБОУ ВО «Московский государственный университет пищевых производств»

Адрес: 125080, Москва, Волоколамское шоссе, дом 11

E-mail: [email protected]

Статья посвящена повышению эффективности технологии производства молотого обжаренного кофе «Арабика» за счет применения автоматических объемных роторных дозаторов в качестве объектов автоматизации и создания на их основе систем автоматического регулирования параметров технологического процесса производства молотого обжаренного кофе с использованием Scada системы. В статье определены актуальность темы, исследованы показатели качества молотого кофе сорта «Арабика». Показано, что в процессе дозирования возникают проблемы со стабильностью подачи молотого кофе в дозирующий механизм и возможностью автоматического контроля образующихся при этом сводов. Поэтому проведены экспериментальные исследования и моделирование процессов истечения молотого кофе из бункера дозатора с использованием методов дискретных элементов. Разработаны и апробированы методы и способы автоматического контроля показателей качества кофе с использованием Scada системы. Показаны результаты анализа технологического процесса дозирования молотого обжаренного кофе как объекта управления и проведен обзор существующих систем управления процессами дозирования молотого кофе. На основе проведенных исследований разработана математическая модель управления процессом дозирования молотого кофе сорта «Арабика» из бункера объемного дозатора с учетом присущих ему внутренних связей между параметрами технологических режимов и внешними возмущающими факторами. Проведено моделирование функционирования системы управления приводами подачи кофе в объемный дозатор при действии стохастических возмущений по нагрузке дозатора с учетом физико-механических свойств кофе. Разработан алгоритм управления процессом дозирования, предусматривающий учет корректирующего воздействия по промежуточной координате - уровню молотого кофе в бункере на основе исследования режимов работы дозатора и проверки асимптотической устойчивости системы управления производительностью дозатора при действии случайных возмущений и при отсутствии перерегулирования по уровню молотого кофе в бункере. В результате проведенных исследований выявлена перспективная методика управления уровнем молотого кофе, позволяющая осуществить переход от применения простого, позиционного закона управления уровнем молотого кофе в бункере дозатора к моделированию изменения уровня со специализированным контролем и управлением дозатором непосредственно в процессе функционирования. По полученным результатам в качестве критерия управления предложена производительность технологической

У

Как цитировать

Материал опубликован в соответствии с международной лицензией Creative Commons Attribution 4.0.

121

Сантос Кунихан, М. Р., Благовещенский, И. Г., Благовещенский, В. Г., & Петряков, А. Н. (2019). Повышение качества молотого кофе «Арабика» за счет использования SCADA системы при автоматизации процесса объемного дозирования. Health, Food & Biotechnology, 1(2). https://doi.org/10.36107/hfb.2019.i2.s255

линии с наложенными на нее ограничениями на колебания объемной массы молотого кофе в упаковке, что позволяет значительно повысить эффективность работы данной линии, улучшить качество производимого кофе и сделать процесс дозирования более точным.

Ключевые слова: качество молотого кофе, объемное дозирование, использование Scada системы, автоматизация процесса

Введение

В современных техногенных условиях жизни и при больших эмоциональных и стрессовых нагрузках у населения Российской Федерации возникает все большая потребность в качественных и полезных для организма продуктах питания (Благовещенская, 2009). Одной из важнейших технологических операций в ходе приемки, хранения и переработки кофе при производстве молотого обжаренного кофе, является дозирование (Благовещенская & Злобин, 2010; Балыхин, Борзов,& Благовещенский, 2017).

Автоматизация процесса дозирования молотого кофе является важнейшей задачей в пищевой промышленности (Савостин, Благовещенская, Благовещенский, 2016; Крылова, Благовещенский, Та-таринов, 2017). Кроме того, в различных отраслях промышленности весьма актуальной является проблема стабильной и корректной подачи продукта в дозирующий механизм. С помощью объемных дозаторов замеряют массу дозируемого молотого кофе по его объему. Но при процессе дозирования возникает проблемы со стабильностью подачи молотого кофе в дозирующий механизм и возможностью контроля образующихся при этом сводов (Сантос Куннихан, Благовещенская, 2017). В связи с этим проблема традиционного объемного способа дозирования молотого кофе заключается в использовании устаревших методов и систем преобразования управляющих сигналов контроллеров в управляющие воздействия в виде переменного количества молотого кофе. Особая проблема возникает при дозировании молотого кофе разных по частицам фракций (Благовещенская, Сантон Куннихан, 2017).

При заданной плотности молотого кофе на этапе его автоматического дозирования в упаковку возникают трудности равномерного распределения частиц по объему и форме упаковки, если кофе отличается разными размерами частиц фракций. Также недостаточно теоретических и экспериментальных исследований по физико-механическим свойствам молотого кофе, автоматизации контроля его показателей качества.

Применение автоматических объемных роторных дозаторов в качестве объектов автоматизации и создание на их основе - систем автоматического регулирования параметров технологических процессов производства молотого обжаренного кофе с использованием интеллектуальных технологий позволяет решить данную проблему. В этой связи представляется необходимым исследование и анализ объекта автоматизации, существующих и необходимых методов контроля показателей качества исследуемой продукции и разработка на основе полученных результатов автоматизированной системы управления процессом объемного дозирования молотого обжаренного кофе в потоке с учетом их физико-механических свойств.

Контроль процесса объемного дозирования производства кофе с использованием SCADA системы имеет большое значение, так как от него зависит стабильность качественных характеристик продукта (Балыхин, Борзов, Благовещенский, 2017; Петряков, Благовещенская, Благовещенский, 2018). Поэтому тема настоящей работы, направленная на решение этих вопросов, актуальна. Она позволяет решить проблему автоматизации объемного дозирования молотого кофе за счет использования SCADA системы.

Целью данной работы является развитие и совершенствование методов и алгоритмов управления процессам дозирования молотого кофе за счет использования SCADA системы для повышения качества промышленного производства кофе.

В качестве основных задач исследования выделены следующие задачи:

• проанализировать процесс дозирования молотого обжаренного кофе как объекта управления и существующих систем управления процессами дозирования молотого кофе;

• исследовать используемые показатели качества молотого кофе сорта «Арабика», разработать методы и способы автоматического контроля этих показателей с применением SCADA системы;

• разработать математическую модель управления процессом дозирования молотого кофе сорта «Арабика» из бункера объемного дозатора

с учетом присущих ему внутренних связей;

• разработать алгоритмы управления процессом дозирования при действии случайных возмущений и при отсутствии перерегулирования по уровню молотого кофе в бункере.

Научная новизна данного исследования заключается в следующем:

• разработана математическая модель процесса истечения молотого кофе сорта «Арабика» из бункера роторного дозатора и получена методика определения параметров модели;

• способ управления производительностью дозатора с учетом корректирующего воздействия по уровню продукта в бункере с использованием SCADA системы;

• доказана возможность обеспечения стабилизации работы дозатора за счет применения на нижнем уровне управления классических линейных законов регулирования по каналам «скорость вращения ротора дозатора - уровень продукта» и «скорость вращения привода загрузки - уровень продукта»;

• разработаны алгоритмы управления процессом дозирования.

Литературный обзор

В научной литературе известны работы, авторы которых ставили задачи совершенствования, автоматизации, системного анализа и управления процессами дозирования различных пищевых изделий (Балыхин, Благовещенский, Назойкин, 2019; Апанасенко, Благовещенская, Благовещенский, 2012; Иванов, Благовещенская, Благовещенский, 2012). Проведенный обзор и анализ работ посвященных этой проблеме выявил, что к настоящему времени физико-механические свойства молотого кофе и его закономерности движения и истечения были изучены и представлены в работах: В. Соколовского «Статика сыпучей среды» (Соколовский, 1960), Г. А. Гениева «Вопросы динамики сыпучей среды» (Гениев, 1958), Р. Л. Зенкова «Механика насыпных грунтов» (Зенков, 1964). Закономерностями движения и истечения сыпучих материалов из емкостей, а также борьбой со сводообразовани-ем занимались такие известные ученные как Э. В. Дженике (Дженике, 1968)1,2,3 Р. Л. Зенков (Зенков, 1966) и другие (Богомягких, Пепчук, 1966; Варламов, 2011; Ingeniería Química, 1985). Определением физико-механических свойств молотого кофе и гранулометрическим состав кофе CENICAFE

занимались Ricardo Alonso Guevara-Barreto; José Jaime Castaño-Castrillón (Guevara B., 2000; Castano Castrillon, Cuellar Soares 1999). Также важно отметить научные работы Jesús Gadea Sáinz «Проблемы гранулометрических состав строительных материалов 2011г.» и работы «Проблемы дозирования строительных материалов 2014г.» в университете Бургоса - Испания (Jesús Gadea Sáinz, 2015; Jesús Gadea Sáinz, 2011) и другие как J.L. Amorós, G. Mallol, E. Sánchez, J. García (Amorós J.L., Mallol G., Sánchez E., García J.. Diseño, 2000). Исследования в области дозирования сыпучих материалов проводились в 1970-1980-х годах на Украине и в России Ю.В. Виденеев Ю.Д. (Видинеев, 1981) и Е.А. Назойкин, И.Г Благовещенский (Назойкин, Благовещенский, 2019).

Развитие вычислительной техники и появление профессионального математического программного обеспечения как Matlab, LabView, позволили реализовать интересное исследование по компьютерному моделированию процесса дозирования. Такие работы как («Оптимизация процесса весового дозирования сыпучих материалов»), проведенные в 2007 году в Приднепровской государственной академии строительства и архитектуры (г. Днепропетровск, Украина) (Грубов, Ткачев, Ужеловский В.А, 2007), Ramirez Mercedez, Fabricio Garelli, Ariel Dominguez, Modesto Angulo «Имитационная модель и алгоритм контроля уровня материала в бункере» в Аргентине в 2009 г. ( Ramirez Mercedez, Fabricio Garelli, Ariel Dominguez, Modesto Angulo, 2009). Кроме того было защищено несколько диссертаций в области математического моделирования процесса дозирования сыпучих материалов, например, Давиденко П.Н. (Давиденко, 2005).

Колбасин А.М « Автоматизация технологического процесса управления производством многокомпонентных сыпучих бетонных смесей с учетом ошибок дозирования» (Колбасин, 2007). В настоящей работе был учтен и проработан опыт предыдущих исследований, использованы рекомендации, приводимые авторами перечисленных трудов.

Однако проведенный нами анализ состояния теории и практики совершенствования процессов дозирования сыпучих пищевых материалов показал, что большинство авторов занимались моделированием и автоматизацией управления бетонными смесями, строительными материалами и т.д. Многие актуальные вопросы совершенство-

1 Jenike, A. W. (1961). Gravity flow of solids. Bulletin of the University of Utah. CIM Trans., 123.

2 Jenike, A. W. (1964) Storage and flow of solids. Bulletin of the University of Utah. CIM Trans.,53(26).

3 Jenike, A. W.; JOHANSON, J. R. (1970). Review of the principles of flow of bulk solids. CIM Trans., 73.

вания процессов пищевых производств до настя-щего времени не решены, не было исследований по таким сыпучим пищевым массам. как молотое кофе. Поэтому ключевые задачи математического моделирования управления процессом дозирования молотого кофе остаются нерешенными. Также, до настоящего времени не предложено никакой теоретически обоснованной методики расчета и управления режимами процесса дозирования с целью оптимизации этого процесса.

Методы

Поставленные в работе задачи по разработке математической модели управления процессом дозирования молотого, разработке алгоритмов управления процессом дозирования при действии случайных возмущений решены с использованием методов теории алгоритмов, основных положений теории автоматического управления, общих принципов математического моделирования, элементов теории искусственного интеллекта, теории принятия решений, методов системного анализа и методов математической статистики. Вычисления в процессе исследований, численная и графическая обработка результатов производились с применением математического аппарата прикладных программ. При разработке математических моделей использовались известные законы механики и динамики, описывающие поведение однородных частиц молотого кофе.

Постановка исследований и производственных испытаний проводилась в соответствии с действующими ГОСТами4 (Межгосударственный стандарт ГОСТ 32775-2014 «Кофе жареный. Общие технические условия»; ГОСТ Р 52088-2003 «Кофе натуральный жареный. Общие технические условия»), методиками планирования и обработки экспери-мента5. Численная и графическая обработка результатов исследований производилась с применением MatLab, Labview, EDEM.

Исследование

На основании проведенных исследований и полученных данных была спроектирована параметрическая модель объемного дозирования молотого кофе (МК) (рис 1) и предложена методика определения параметров модели при управлении уров-

Рисунок 1. Параметрическая модель процесса объемного дозирования МК.

т1 - скорость подачи МК (рад/сек) (Х6); оис - скорость истечения МК (Х7); ц2 - расход молотого кофе, поступающий в СД, (м3/сек) (Х10); т2 - скорость вращения СД (рад/сек) (Х11); Хфм - эмпирические коэффициенты, определяемые видом МК (Х12); Е -коэффициент, определяемый настройки СД, (Х13); h - уровень молотого кофе в бункере СД (0.2 - 1м) (У3); ц3 - объем дозируемой порции молотого кофе в стакане СД, (м3)^4); О - производительность СД (30-60 упак/мин) (У5)

нем молотого кофе в бункере стаканчикового дозатора (СД) для моделирования и автоматического контроля уровня МК.

Результаты экспериментальных и аналитических исследований показали что, коэффициенты напряжения частиц МК калибрируется в интервале (0.3 - 0.6 Па), коэффициент истечения (0.1-0.6), плотность МК (300-600 кг/м3), коэффициент сыпучести (начальное сопротивление сдвигу) (7.16-10.22 кг/ м2). Полученные результаты показали, что для хорошего истечения МК из бункера СД необходимый размер выпускного отверстия бункера должен составлять: d = 0.10 м. и угол наклона = 31.4°.

Полученные данные исследования процесса истечения МК позволяют перейти к разработке математических моделей процесса объемного дозирования с использованием интеллектуальных технологий, а затем на их основе к схемам автоматизации процессов производства МК, оптимизации технологических режимов и управления производственным процессом на современном уровне с использованием SCADA систем.

С помощью имитационного моделирования на ЭВМ, исследована эффективность применения различных законов управления при заполнении

4 Межгосударственный стандарт ГОСТ 32775-2014 «Кофе жареный. Общие технические условия»; ГОСТ Р 52088-2003 «Кофе натуральный жареный. Общие технические условия»

5 Чубинский, А. Н., Русаков, Д. С., Батырева, И. М., & Варанкина, Г. С. (2018). Методы и средства научных исследований. Методы планирования и обработки результатов экспериментов. Санкт Петербург.

бункера разными дозами молотого кофе. Были проанализированы разные подходы с использованием П, ПИ, ПИД законов управления для выявления наиболее оптимального варианта модели процесса дозирования молотого кофе, что позволило бы учесть случайные возмущения, как со стороны механизмов, так и со стороны самого кофе.

Произведена математическая постановка задачи автоматического контроля величины уровня молотого кофе в бункере для разработки в дальнейшем системы управления процессом дозирования МК. В такой системе предлагается введение дополнительного контура уровня МК, направленного на стабилизацию режима истечения кофе из бункера стаканчикового дозатора (СД) посредством управления промежуточной координатой. С точки зрения управления процессом дозирования молотого кофе в качестве критерия управления была выбрана заданная производительность технологической линии с наложенными на нее ограничениями на колебания массы МК в упаковке.

Технологическую систему производства молотого кофе с дальнейшей его упаковкой и параметрами контроля в общем виде можно представить в виде графа, показанного на рис 2. В устройстве подачи кофе (УПК), контролируются скорость привода подачи МК в бункер Х6 (ю1), и объем МК в начале процесса Х2 q1) .

Рисунок 2. Граф технологический системы процесса дозирования молотого кофе

При этом:

(3)

1 ^

,

(1)

где О - производительность, [упаковок/мин]; 0зад - заданная производительность, [упаковок/ мин], ДО - допустимые отклонения производительности, N - число выпущенных упаковок (циклов дозирования), П - заданная погрешность дозатора СД, [кг], т. - порция МК, тзад - заданная порции МК.

Уравнение (1) как и представления структуры системы управления также трансформируются в процессе проектирования. При исследовании системы «дозатор-привод-система управления» методами имитационного моделирования вместо производительности рассматривается расход молотого кофе на входе и выходе бункера дозатора ^2), зависящий от скоростей приводов питателя и дозатора (ю1 и ю2).

^зад = А (<Ь <7г). = /2 (<71, <7г)

зад

ь>1= Р1 (Ы со2= и (е2), е, 0)1

РЗ (<2зад) = Щ

зад

■ш-, , е7=

Азад'

зад'

"'^л , (2)

где ю1зад , ю2зад - заданные (расчетные) значения скоростей приводов, /2 - зависимости скоростей приводов питателя и дозатора от расходов молотого кофе на входе и выходе, е1, e2 - величины рассогласования для локальных регуляторов скоростей приводов питателя и дозатора, F1, F2, F3 - функции преобразования координат.

где, q0(t) - начальное значение расхода МК от времени , Л - параметры конструкции транспортного оборудования питателя (конвейер), ю1 - скорость привода питателя, р - плотность МК. В этом случае интересует значения расхода q1 • q1 = q0.

Бункер дозатора (БСД) заполняется материалом МК, где контролируется уровень МК У3(^, коэффициент истечения Х3 (Сс1), плотность МК Х8 (р). Объем МК в бункере определяется по формуле (4), а уровень МК бункере по формуле (5).

(4)

где, У(Ь) - объем МК от времени Ь, Б - диаметр бункера (цилиндроконической формы), Н - высота, h - уровень МК, р - плотность МК.

(5)

В результате У2 ^2) поступает в устройство дозирования кофе (УДК), в заданных значениях объема порции МК У4 ^3), где контролируется скорость дозатора Х11 (ю2) для осуществления процесса дозирования и дальнейшей передачи полученной порции на упаковку У5(О).

(6)

где, q2(t) - расход МК из бункера от времени Ь, т2 - скорость привода СД, р - плотность МК, h - уровень МК, V - скорость истечения МК.

с?з(0 =

Ш2{г)рт1

Шл

(7) /г = ик + ^ х;(п)

И/ у ** + х;(п •

1)И/

(п-1)

(9)

Неравномерность подачи молотого кофе в УДК является важнейшим фактором, влияющим на производительность фасовочно-упаковочного автомата (ФУА). Для качественной оценки дозирования, контролируются значения промежуточной координаты и скорости приводов УДК и УПК. Точность дозирования любым типом дозатора обуславливается техническими требованиями и ограничивается технологическим допуском.

(8)

■ ^ х,- (п) и/ <;° + х, (п -т^ , (10)

<7з = +

Уровень молотого кофе (МК) согласно полученным результатам анализа описывается математическим ожиданием объема порции МК в мерных стаканах объемного дозатора, определяющимся по формуле (11).

,

(11)

где О , О , О - максимальная, минимальная и где X

^ мак7 мин ср 1 ^ '

средняя производительность стаканчикового дозатора (м3/с), при работе на одну и ту же установленную дозу МК.

Сложности настройки приводов в процессе ДМК приводят к функциональным ограничениям процесса объемного дозирования, обусловленными уменьшением возможностей стабильной работы дозатора в требуемом диапазоне параметров ДМК.

фм (£-1 ) - состовляющая метаматематического ожидания, учитывающая изменение физико-механических свойств МК, - сигнал управления промежуточной координаты и приводов подачи и дозатора СД, ^ - запаздывание при воздействии управляющего сигнала промежуточной координаты и скоростей приводов.

Выходные сигналы системы автоматизации процесса управления дозированием МК будут опреде-

ляться:

На основании проведенных исследований в среде Ма^аЬ с использованием SCADA системы разработана модель системы управления процессом дозирования молотого кофе (рис.3), представляющая многоблочную структуру, в которой количество блоков соответствует числу компонентов, подаваемых на вход дозатора.

Рисунок 3. Модель системы управления процессом дозирования молотого кофе (Сантос Куннихан, 2017).

При оценке поведения дозатора при действии возмущений с применением среды Matlab-simulink используется представление привода в виде последовательного включения двух апериодических звеньев. В системе имеется контур управления приводом питателя, а также контуры управления приводом дозатора и бункером цилиндрокониче-ской формы.

Объем МК , засыпаемый в мерные стаканы СД на цикле при дозировании, будет формироваться по законам распределения, с учетом изменения математического ожидания , средне квадратического отклонения объема МК и промежуточной координаты в бункере дозатора СД, а также с учетом среднего объема и дисперсии частиц МК, которые задаются в начале эксперимента. При равномерном законе распределения продукта МК, математическое ожидание полностью определяет этот закон при заданном среднем значении порции объема и дисперсии частиц МК.

Рассмотрение наличия внутренних возмущений, связанных с наличием стволовых режимов течения молотого кофе в бункере стаканчикового дозатора СД и внешних возмущений работы приводов требует введения дополнительных блоков внесения случайных помех. В зависимости от закона распределения помехи в среде Matlab имеют обозначения «Random number», «Uniform Random Number» (Сантос М.Р.,2015). Источник случайного сигнала с нормальным распределением «Random number», назначен для формирования уровня сигнала со

следующими параметрами управления сигнала (Сантос М.Р.,2015):

• Mean - Среднее значение сигнала

• Variance- Дисперсия (среднеквадратическое отклонение).

• Initial seed - Начальное значение. Источник «Uniform Random Number» используется для формирования случайного сигнала с равномерным распределением со следующими параметрами управления сигнала:

• Minimum - Минимальный уровень сигнала.

• Maximum - Максимальный уровень сигнала.

• Initial seed - Начальное значение.

Вместо термина «система управления приводом» в процессе интерактивного взаимодействия со средой моделирования Matlab-simulink при проектировании системы используется термин «PID Controller», вместо термина «привод» при проектировании системы используется представление произведения множителей «Transfer Fun» на языке передаточных функций. Выбор языков будет определяться опытом и предпочтениями пользователя CAD систем.

Модель системы управления процессом дозирования молотого кофе (рис.4) представляет собой многоблочную структуру. Количество блоков соответствует числу компонентов процесса в среде моделирования Matlab.

Рисунок. 4 Модель управления процессом дозирования молотого кофе

В схеме имеется контур управления приводом питателя, контур управления приводами дозатора и бункера.

В случае применения для регулирования скоростей питателя и дозатора частотных преобразователей возможно для управления приводами использовать классические ПИ регуляторы. При оценке поведения дозатора при действии возмущений с применением в качестве среды SCADA систему используется представление привода в виде последовательного включения двух апериодических звеньев.

Управления скоростью вращения приводов осуществляется в зоне рабочего участка механической характеристики, т.е. передаточная функция двигателя по каналу «частота питающей сети -скорость вращения» включает произведение двух компонент. Первая описывает электромеханическую составляющую, вторая - механическую составляющую. Оба звена - апериодические звенья первого порядка.

^13ад- ы2зад = F4 (Q3afí,hnp,D,hnp =

= /гзад ± Д h

(14)

где Ип - промежуточная координата (уровень МК), F4 - (функция, определяющая зависимость разности расчетных значений, скоростей приводов питателя и дозатора СД от выделенных параметров состояния, L - набор возмущений и конструктивных свойств объемного дозатора.

Принятые допущение на основе решения уравнения (14) для заданных свойств порошковых и зерновых частиц МК и определенной конструкции дозатора позволяют обеспечить устойчивость режима истечения порошковых и зерновых частиц МК без образования стволовых режимов течения и застойных зон в объеме бункера. Таким образом, в качестве промежуточной координаты рассматривается уровень пищевого продукта в бункере, поддерживаемый в пределах, не приводящих к образованию застойных зон для заданных физико-механических свойств молотого кофе.

На рис. 5 представлен алгоритм выполнения задачи моделирования процесса дозирования молотого кофе.

Модель процесса управлением дозированием молотого кофе.

(12)

Дг(5)

V

(T3s + l)(Ts + l)

Передаточная функция тиристорного преобразователя с системой импульсно-фазового управле-

ния силовыми элементами.

К

wTn -

пр е

тр

ТуР + 1

(13)

Представлен метод для стабилизации границ устойчивости движения МК на границах различных зон течения при управлении процессом дозирования, где предлагается введение цели управления, направленной на стабилизацию режима истечения МК из бункера СД посредством управления промежуточной координатой:

Результаты и их обсуждение

В результате проведенного нами обзора и анализа работ в области компьютерного моделирования процесса дозирования: работы по оптимизации процесса весового дозирования сыпучих материалов, проведенные в 2007 году в Приднепровской государственной академии строительства и архитектуры (г. Днепропетровск, Украина) (Грубов, Ткачев, Ужеловский В.А, 2007), работы по имитационному моделированию контроля уровня материала в бункере, проведенные в Аргентине (Ramirez Mercedez, Fabricio Garelli, Ariel Domínguez, Modesto Angulo, 2009), диссертации в области математического моделирования процесса дозирования сыпучих материалов (Давиденко, 2005) и в области автоматизации технологического процесса управления производством многокомпонентных сыпучих бетонных смесей (Колбасин, 2007) и др. установлено, что данные авторы занимались моделированием и автоматизацией управления дозированием бетонных смесей, строительных материалов и другими смесями, не имеющими отношения к пищевой промышленности. Поэтому многие актуальные вопросы совершенствования процессов управления дозированием именно пищевых масс до настоящего времени не решены. Не было исследований по таким сыпучим пищевым массам, как молотый кофе. И поэтому ключевые задачи математического моделирования управления процессом дозирования молотого кофе оставались нерешенны-

Рисунок 5. Алгоритм задачи моделирования процесса дозирования молотого кофе

ми. Также, до настоящего времени не предложено никакой теоретически обоснованной методики расчета и управления режимами процесса дозирования молотого кофе с целью оптимизации этого процесса.

Исследовано влияние на уровень кофе сорта «Арабика» в бункере дозатора действий внешних возмущений. Полученные результаты позволили получить новые сведения о влиянии изменения физико-механических свойств молотого кофе сорта «Арабика», а также случайных возмущений со стороны изменения скорости приводов питателя и объемного дозатора на уровень кофе в дозаторе, что, безусловно, сказывается на производительности и точности процесса его дозирования.

На основании полученных результатов проведенных исследований впервые разработана модель нейросетевой интеллектуальной системы управления процессом дозирования молотого кофе с использованием SCADA- системы, позволяющая исследовать и учитывать случайные возмущения, как со стороны изменения скорости приводов питателя УПК и дозатора УДК, так и со стороны изменения свойств МК.

Полученные данные позволили предложить новые методы реализации системы управления процессом дозирования и выбрать в качестве критерия управления заданную производительность технологической линии процесса дозирования с наложенными на нее ограничениями на колебания объемная масса молотого кофе в упаковке.

Выявлено что применение методологии управления приводов для процесса дозирования при использовании простых методов контроля и логического управления уровнем молотого кофе не позволяет контролировать образование застойных зон в бункере дозатора и повысить однородность содержимого молотого кофе в упаковках за счет управления режимом движения.

Полученные результаты экспериментов, проведенные в среде Ма^аЬ с применением SCADA системы, в условиях колебаний свойств молотого кофе позволили разработать новую, интеллектуальную, более точную систему стабилизации уровня молотого кофе, что является перспективным решением по сравнению с ранее использованной системой с позиционным законом управления (Давиденко, 2005).

Разработанный в работе алгоритм работы модуля контроля и регулирования величины уровня мо-

лотого кофе в процессе дозирования и разработанный нейросетевой оптимизатор контроллера, позволяют найти новые, оптимальные коэффициенты закона регулирования и сократить перерегулирование и время процесса дозирования.

Заключение

Полученные результаты позволили:

• проанализировать процесс дозирования молотого обжаренного кофе как объекта управления;

• исследовать используемые показатели качества молотого кофе сорта «Арабика», разработать методы и способы автоматического контроля этих показателей с применением SCADA системы;

• разработать математическую модель управления процессом дозирования молотого кофе сорта «Арабика» из бункера объемного дозатора с учетом присущих ему внутренних связей;

• разработать способ управления производительностью дозатора с учетом корректирующего воздействия по уровню продукта в бункере с использованием SCADA системы;

• разработать алгоритм управления процессом дозирования при действии случайных возмущений и при отсутствии перерегулирования по уровню молотого кофе в бункере.

Литература

Апанасенко, С. И., Благовещенская, М. М., Благовещенский, И. Г. (2012). О перспективах создания системы автоматического контроля влажности кондитерских масс в потоке с использованием аппарата искусственных нейронных сетей. В Планирование и обеспечение подготовки и переподготовки кадров для отраслей пищевой промышленности и медицины (с. 212 - 214). Балыхин, М. Г., Благовещенский, И. Г., Назойкин, Е. А., & Благовещенский, В. Г. (2019). Адаптивная система управления с идентификатором нестационарными технологическими

процессами в отраслях пищевой промышленности. В Интеллектуальные системы и технологии в отраслях пищевой промышленности (с. 32-39). Балыхин, М. Г., Борзов, А. Б., & Благовещенский, И. Г. (2017). Архитектура и основная концепция создания интеллектуальной экспертной системы контроля качества пищевой продукции. Пищевая промышленность, 11, 60 - 63. Балыхин, М. Г., Борзов, А. Б., & Благовещенский,

И. Г. (2017). Методологические основы создания экспертных систем контроля и прогнозирования качества пищевой продукции с использованием интеллектуальных технологий. Франтера.

Благовещенская, М. М. (2009). Основы стабилизации процесса приготовления многокомпонентных масс. Франтера.

Благовещенская, М. М., & Злобин, Л. А. (2005). Информационные технологии систем управления технологическими процессами. Высшая школа.

Благовещенская, М. М., & Сантон Куннихан, М. П. (2017). Структура систем управления дозирования с использованием нейронных сетей. В Общеуниверситетская студенческая конференция студентов и молодых ученых «День науки», 5, 263-267.

Богомягких, В. А., & Пепчук, А. П. (1996). Интенсификация разгрузки бункерных устройств в условиях сводообразования зернистых материалов. Зерноград.

Варламов, А. В. (2011). Исходные предпосылки к составлению обобщенной математической модели динамической системы «Бункерное устройство с сыпучим материалом сводообразование механизм разрушения сводообразования». Вестник Самарского государственного университета путей сообщения, 2(12), 79-89.

Видинеев, Ю. Д. (1981). Дозаторы непрерывного действия. Энергия.

Гениев, Г. А. (1958). Вопросы динамики сыпучей среды. Выпуск 2. Госстройиздат.

Грубов, В. В, Ткачев, В. С, Ужеловский, В. А. (2007). Оптимизация процесса весового дозирования сыпучих материалов. Вестник Приднепровской Государственной Академии Строительства и Архитектуры, 15.

Давиденко, П. Н. (2005). Исследование и разработка методов проектирования информационных систем на основе дозаторов дискретного действия. Таганрог.

Дженике, Э. В. (1968). Складирование и выпуск сыпучих материалов. Мир.

Зенков, Р. Л. (1964). Механика насыпных грунтов. 2-е издание. Машиностроение.

Зенков, Р. Л., Гриневич, Г. П., & Исаев, В. С. (1966). Бункерные устройства. Машиностроение.

Иванов, Я. В., Благовещенская, М. М., & Благовещенский, И. Г. (2012). Автоматизация процесса формования конфетных масс на основе математического и алгоритмического обеспечения с использованием в качестве интеллектуального датчика цифровой видеокамеры. В Планирование и обеспечение подготовки и переподготовки кадров для отраслей пищевой промышленности и медицины

(с. 215 - 218).

Колбасин, А. М. (2007). Автоматизация технологического процесса управления производством многокомпонентных сыпучих бетонных смесей с учетом ошибок дозирования. МИСИ.

Крылова, Л. А., Благовещенский, В. Г., & Татаринов, А. В. (2017). Разработка интеллектуальных аппаратно-программных комплексов мониторинга процессов сепарирования дисперсных пищевых масс на основе интеллектуальных технологий. В Развитие пищевой и перерабатывающей промышленности России: кадры и наука: МГУПП, 1, (c.199-201).

Назойкин, Е. А., Благовещенский, И. Г., Синча, В. М., Жиров, М. В., & Митин, В. В. (2019). Использование имитационного моделирования для идентификации состояния предприятий в пищевой промышленности. В Интеллектуальные системы и технологии в отраслях пищевой промышленности (с. 147-155).

Петряков, А. Н., Благовещенская, М. М., Благовещенский, В. Г., & Крылова, Л. А. (2018). Применение методов объектно-ориентированного программирования для контроля показателей качества кондитерской продукции. Кондитерское и хлебопекарное производство, 5-6(176), 21-23.

Савостин, С. Д., Благовещенская, М. М., & Благовещенский, И. Г. (2016). Автоматизация контроля показателей качества муки в процессе размола с использованием интеллектуальных технологий. Франтера.

Сантос, М. Р. (2015). Имитационная модель управления уровнем молотого кофе в бункере с помощью многодвигательных приводов. Науковедение, 7(1),98TVN115. http:// naukovedenie.ru/PDF/98TVN115.pdf .

Сантос, М. Р. (2015). Математическая модель и автоматизация процесса объемного дозирования молотого кофе на базе Scada системы Labview. Науковедение, 7(4), 38TVN415. http://naukovedenie.ru/PDF/38TVN415.pdf

Сантос, М. Р. (2017). Математическое и алгоритмическое обеспечение системы управления технологическим процессом объемного дозирования при производстве молотого обжаренного кофе. МГУПП.

Сантос, М. Р., & Благовещенская, М. М. (2017). Использование нейронной сети для автоматизации процесса управления объемным дозированием молотого кофе. В Развитие пищевой и перерабатывающей промышленности России: кадры и наука (с. 102-106).

Соколовский, В. В. (1960). Статика сыпучей среды. Наука.

Amorós, J. L., Mallol, G., Sánchez, E., & García, J. (2000). Diseño de silos y tolvas para el almacenamiento de materiales pulverulentos. Problemas asociados a la operacion de descarga [Design of silos and hoppers for the storage of powdery materials. Problems associated with the download operation]. Universität Jaume, 1.

Castrillon, J. J. C., Soares, P. C. C.(1999). Normalización de la Densidad Aparente del Café. Tostado y Molido y de la Concentración del Extracto de Café [Normalization of the Apparent Density of Coffee. Roasted and Ground and Concentration of Coffee Extract]. Universidad Nacional De Colombia.

Garelli, F., Mercedez, R., Dominguez, F. F., & Angulo, M. (2009). Simulacion de un algoritmo para controlar el nivel en tolva nate la alimentacion discontinua de caña [Simulation of an algorithm to control

the level in the hopper with the discontinuous sugarcane feed]. Revista iberoamericana de automatica e informatica industrial, 6(3), 54-60.

Guevara, B. R. (2000). Caracterización granulométrica del café tostado y molido colombiano [Granulometric characterization of Colombian roasted and ground coffee] Universidad Nacional de Colombia.

Novella, E. C. (Ed.) (1985) Ingeniería Química. Flujo de fluidos [Chemical engineering. Fluid flows], 3. Al-hambra Universidad.

Sáinz, J. G. (2011). Materiales de construcción: problemas de dosificación [Construction materials: dosage problems]. Universidad de Burgos.

Sáinz, J. G. (2015). Materiales de construcción: problemas de Granulometría [Construction materials: Granulometry problems]. Universidad de Bur

FOOD

Improving the Quality of Ground Coffee "Arabica" by Using the SCADA System to Automate the Volumetric Dosing Process

The article is devoted to improving the efficiency of the production technology of ground roasted coffee "Arabica" by using automatic volumetric rotary dispensers as automation objects, and creating systems based on them for automatic control of the process of dispensing ground roasted coffee using the Scada system. The article defines the relevance of the topic, and examines the quality indicators of ground coffee of the "Arabica" variety. It is shown that during the dosing process, problems arise with the stability of the supply of ground coffee to the dosing mechanism and the ability to automatically control the resulting arches. Therefore, experimental studies and modeling of the flow of ground coffee from the dispenser hopper using discrete element methods have been carried out. Methods and methods of automatic control of coffee quality indicators using the Scada system have been developed and tested. The results of the analysis of the technological process of dosing ground roasted coffee as an object of control are shown, and the review of existing control systems for the processes of dosing bulk masses is carried out. The result of the research developed a model of process control dispensing of the ground coffee, which allows to study random perturbations of the speed change actuator of the feeder and the rotary valve, and change the properties of ground coffee. The influence of external disturbances on the level of action is studied. The obtained data allowed us to choose as a control criterion the specified productivity of the technological line of the dosing process with restrictions imposed on it on fluctuations in the volume mass of ground coffee in the package. The obtained results of simulation experiments conducted in the MatLab environment using the SCADA system allowed for more accurate stabilization of the ground coffee level under conditions of fluctuations in the properties of ground coffee than under the previously used positional control law. The results of simulation of the process of managing the dosage of ground coffee showed that among the factors listed in the statement of the simulation task, there are several such factors, the variation of which clearly affects the productivity and accuracy of the process of dosing ground coffee. These include: the law of forming a control effect that compensates for changes in the physical and mechanical properties of ground coffee, as well as random disturbances from changes in the speed of the feeder and volumetric dispenser drives. These factors allowed us to study their influence on the level of ground coffee in the hopper. Simulation experiments with various distributions of volume portion of ground coffee is loaded into measuring cups dispenser, allowed to show the promising applications of the SCADA system and use it to provide a more accurate stabilization of the level of ground coffee than using the positional control law in terms of oscillation properties of ground coffee.

Keywords: ground coffee quality, volumetric dosing, use of Scada system, process automation

Mario Rogelio Santos Cunnighan

Moscow State University of Food Production 11 Volokolamskoe highway, Moscow, 125080, Russian Federation

E-mail: [email protected]

Ivan G. Blagoveshchensky

Moscow State University of Food Production 11 Volokolamskoe highway, Moscow, 125080, Russian Federation

E-mail: [email protected]

Vladislav G. Blagoveschenskiy

Moscow State University of Food Production 11 Volokolamskoe highway, Moscow, 125080, Russian Federation

E-mail: [email protected]

Alexander N. Petryakov

Moscow State University of Food Production 11 Volokolamskoe highway, Moscow, 125080, Russian Federation

E-mail: [email protected]

y

How to Cite

This article is published under the Creative Commons Attribution 4.0 International License.

133

Santos Cunnighan, M. R., Blagoveshchensky, I. G., Blagoveschenskiy, V. G., & Petryakov, A. N. (2019). Improving the Quality of Ground Coffee "Arabica" by Using the SCADA System to Automate the Volumetric Dosing Process. Health, Food & Biotechnology, 1(2). https://doi.org/10.36107/hfb.2019.i2.s255

Refernces

Apanasenko, S. I., Blagoveshchenskaya, M. M., Blago-veshchensky, I. G. (2012). On the prospects of creating a system for automatic control of the moisture content of confectionery masses in a stream using an apparatus of artificial neural networks. In Planirovanie i obespechenie podgotovki i perepodgot-ovki kadrov dlya otraslej pishchevoj promyshlennosti i mediciny [Planning and ensuring the training and retraining of personnel for the food industry and medicine] (pp. 212 - 214).

Balykhin, M. G., Blagoveshchensky, I. G., Nazoykin, E. A., & Blagoveshchensky, V. G. (2019). Adaptive control system with identifier of non-stationary technological processes in the food industry. In Intellek-tual'nye sistemy i tekhnologii v otraslyah pishchevoj promyshlennosti [Intelligent systems and technologies in the food industry] (pp.32-39).

Balykhin, M. G., Borzov, A. B., & Blagoveshchensky, I. G. (2017). Metodologicheskie osnovy sozdani-ya ekspertnyh sistem kontrolya i prognozirovaniya kachestva pishchevoj produkcii s ispol'zovaniem in-tellektual'nyh tekhnologij [Methodological foundations of creating expert systems for monitoring and forecasting the quality of food products using intelligent technologies]. Frantera.

Balykhin, M. G., Borzov, A. B., & Blagoveshchensky, I. G. (2017). The architecture and basic concept of creating an intelligent expert system of food quality control. Pishchevaya promyshlennost' [Food Industry], 11, 60-63.

Blagoveshchenskaya, M. M. (2009). Osnovy stabili-zacii processa prigotovleniya mnogokomponentnyh mass [Basics of stabilization of the preparation of multicomponent masses]. Frantera.

Blagoveshchenskaya, M. M., & Santon Kunnikhan, M. P. (2017). The structure of dosing control systems using neural networks. In Obshcheuniversitetska-ya studencheskaya konferenciya studentov i molo-dyh uchenyh «Den' nauki» [University Conference of Students and Young Scientists "Science Day"] (pp.263-267), 5.

Blagoveshchenskaya, M. M., & Zlobin, L. A. (2005). Informacionnye tekhnologii sistem upravleniya tekhnologicheskimi processami [Information technology of process control systems](264- 320). Vysshaya shkola.

Bogomyagkikh, V. A., & Pepchuk, A. P. (1996). Inten-sifikaciya razgruzki bunkernyh ustrojstv v usloviyah svodoobrazovaniya zernistyh materialov [Intensification of unloading of bunker devices in the conditions of consolidation of granular materials]. Zel-enograd.

Davidenko P.N. (2005). Issledovanie i razrabotka met-odov proektirovaniya informacionnyh sistem na os-

nove dozatorov diskretnogo dejstviya [Research and development of design methods for information systems based on discrete action dispensers]. Taganrog.

Geniev, G.A. (1958). Voprosy dinamiki sypuchej sredy. Vypusk 2 [Questions of the dynamics of granular medium]. Gosstrojizdat.

Grubov, V. V., Tkachev, V. S., Uzhelovsky, V. A. (2007). Optimization of the process of weight dosing of bulk materials. Vestnik Pridneprovskoy Gosudarst-vennoy Akademii Stroitel'stva i Arkhitektury [Bulletin of the Dnieper State Academy of Construction and Architecture], 15.

Ivanov, Y. V., Blagoveshchenskaya, M. M., & Blagoveshchensky, I. G. (2012). Automation of the process of molding candy masses based on mathematical and algorithmic support using a digital video camera as an intelligent sensor. In Planirovanie i obespechenie podgotovki i perepodgotovki kadrov dlya otraslej pishchevoj promyshlennosti i mediciny [Planning and ensuring the training and retraining of personnel for the food industry and medicine] (pp. 215 - 218).

Jenike, E. V. (1968). Skladirovanie i vypusk sypuchih materialov [Warehousing and production of bulk materials] (pp. 126 - 216). Mir.

Kolbasin, A. M. (2007). Avtomatizaciya tekhnologich-eskogo processa upravleniya proizvodstvom mnogokomponentnyh sypuchih betonnyh smesej s uchetom oshibok dozirovaniya [Automation of the process for managing the production of multicomponent bulk concrete mixes, taking into account dosing errors]. MISI.

Krylova, L. A., Blagoveshchensky, V. G., & Tatarinov, A. V. (2017). Development of intelligent hardware and software systems for monitoring the separation of dispersed food masses based on intelligent technologies. In Razvitie pishchevoj i pererabatyvayush-chej promyshlennosti Rossii: kadry i nauka: MGUPP [The Development of the Food and Processing Industry of Russia: Personnel and Science] (pp. 199 - 201). Izdatel'skiy kompleks MGUPP [Publishing complex MGUPP], 1.

Nazoykin, E. A., Blagoveshchensky, I. G., Sincha, V. M., Zhirov, M. V., & Mitin, V. V. (2019). The use of simulation to identify the state of enterprises in the food industry. In Intellektual'nye sistemy i tekhnologii v otraslyah pishchevoj promyshlennosti [Intelligent systems and technologies in the food industry] (pp. 147 - 155).

Petryakov, A. N., Blagoveshchenskaya, M. M., Blagoveshchensky, V. G., & Krylova, L. A. (2018). The use of object-oriented programming methods to control the quality indicators of confectionery products. Konditerskiye izdeliya i khlebopecheniye [Confectionery and Bakery], 5-6(176), 21-23.

Santos, M. R. (2015). A simulation model for controlling the level of ground coffee in the hopper using multi-motor drives. Naukovedeniye [Science of Science], 7(1), 42 - 49.

Santos, M. R. (2017). Matematicheskoe i algoritmich-eskoe obespechenie sistemy upravleniya tekhnolog-icheskim processom ob"emnogo dozirovaniya pri proizvodstve molotogo obzharennogo kofe. [Mathematical and algorithmic support for the volumetric dosing process control system in the production of ground roasted coffee]. Izdatel'skiy kompleks MGUPP.

Santos, M. R. (2015). Mathematical model and automation of the volumetric dosing process of ground coffee based on Scada Labview system. Naukovedeniye [Science of Science], 7(4), 38 - 45.

Santos, M. R., & Blagoveshchenskaya, M. M. (2017). Using a neural network to automate the process of controlling the volumetric dosing of ground coffee. In Razvitie pishchevoj i pererabatyvayushchej pro-myshlennosti Rossii: kadry i nauka [Development of the food and processing industry of Russia: personnel and science](pp.102 - 106).

Savostin, S. D., Blagoveshchenskaya, M. M., & Blagoveshchensky, I. G. (2016). Avtomatizaciya kontro-lya pokazatelej kachestva muki v processe razmola s ispol'zovaniem intellektual'nyh tekhnologij [Automation of control of flour quality indicators during grinding using intelligent technologies]. Frantera.

Sokolovsky, V. V. (1960). Statika sypuchej sredy [Static granular medium]. Nauka.

Varlamov, A. V. (2011). Initial prerequisites for the compilation of a generalized mathematical model of the dynamic system "Bunker device with bulk material, arch formation, mechanism of destruction of arch formation". Vestnik Samarskogo gosu-darstvennogo universiteta putei soobtchenia [Bulletin of Samara state university of transport], 2(12), 79-89.

Vidineev, Yu. D. (1981). Dozatory nepreryvnogo dejstvi-

ya [Dispensers of continuous action]. Energiya.

Zenkov, R. L. (1964). Mekhanika nasypnyh gruntov [The mechanics of bulk soils]. Mashinostroyeniye.

Zenkov, R. L., Grinevich, G. P., Isaev, V. S. (1966). Bun-kernye ustrojstva [Hopper devices]. Mashinostroy-eniye.

Amorós, J. L., Mallol, G., Sánchez, E., & García, J. (2000). Diseño de silos y tolvas para el almacenamiento de materiales pulverulentos. Problemas asociados a la operacion de descarga [Design of silos and hoppers for the storage of powdery materials. Problems associated with the download operation]. Universitat Jaume, 1.

Castrillon, J. J. C., Soares, P. C. C.(1999). Normalización de la Densidad Aparente del Café. Tostado y Molido y de la Concentración del Extracto de Café [Normalization of the Apparent Density of Coffee. Roasted and Ground and Concentration of Coffee Extract]. Universidad Nacional De Colombia.

Garelli, F., Mercedez, R., Dominguez, F. F., & Angulo, M. (2009). Simulacion de un algoritmo para controlar el nivel en tolva nate la alimentacion discontinua de caña [Simulation of an algorithm to control the level in the hopper with the discontinuous sugarcane feed]. Revista iberoamericana de automatica e informatica industrial, 6(3), 54-60.

Guevara, B. R. (2000). Caracterización granulométrica del café tostado y molido colombiano [Granulometric characterization of Colombian roasted and ground coffee] Universidad Nacional de Colombia.

Novella, E. C. (Ed.) (1985) Ingeniería Química. Flujo de fluidos [Chemical engineering. Fluid flows], 3. Al-hambra Universidad.

Sáinz, J. G. (2011). Materiales de construcción: problemas de dosificación [Construction materials: dosage problems]. Universidad de Burgos.

Sáinz, J. G. (2015). Materiales de construcción: problemas de Granulometría [Construction materials: Granulometry problems]. Universidad de Bur