РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ СИСТЕМЫ КОНТРОЛЯ ВЛАЖНОСТИ И ПРИМЕСЕЙ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ПРОДУКТОВ Текст научной статьи по специальности «Электротехника, электронная техника, информационные технологии»

ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНЫЕ И УПРАВЛЯЮЩИЕ СИСТЕМЫ

INFORMATION-MEASURING AND CONTROL SYSTEMS

УДК 621.317.73

doi:10.21685/2307-5538-2022-2-1

РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ СИСТЕМЫ КОНТРОЛЯ ВЛАЖНОСТИ И ПРИМЕСЕЙ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ПРОДУКТОВ

С. В. Мишуков

Ставропольский государственный аграрный университет, Ставрополь, Россия stas.mishukov.92@mail.ru

Аннотация. Актуальность и цели. Контроль влажности и примесей сельскохозяйственных продуктов является основной производственной задачей, влияющей на их качество, снижение энергозатрат при хранении и переработке, стоимость, техническую и пищевую ценности, наличие полезных потребительских свойств. Материалы и методы. Предложен двухступенчатый метод определения влажности и примесей в продуктах, исследование которого выполнено посредством компьютерного моделирования в среде 8т1пТеЛ с получением результатов расчетов модели в режиме реального времени на основе программируемых блоков. Результаты. Построена имитационная модель предлагаемого метода и получены результаты ее расчета в сравнении с известным способом определения параметров измерительных цепей. Разработана функциональная схема предлагаемой информационно-измерительной системы контроля влажности и примесей сельскохозяйственных продуктов. Вывод. Результаты расчета показали, что предлагаемый метод обладает существенным преимуществом по критерию относительной погрешности результатов определения информативных параметров.

Ключевые слова: емкостной датчик, моделирование, измерительная схема, операционный усилитель, относительная погрешность, влажность, примеси

Для цитирования: Мишуков С. В. Разработка и исследование системы контроля влажности и примесей сельскохозяйственных продуктов // Измерения. Мониторинг. Управление. Контроль. 2022. № 2. С. 5-12. аоЫ0.21685/2307-5538-2022-2-1

DEVELOPMENT AND RESEARCH OF A SYSTEM FOR CONTROLLING HUMIDITY AND IMPURITIES OF AGRICULTURAL PRODUCTS

S.V. Mishukov

Stavropol State Agrarian University, Stavropol, Russia stas.mishukov.92@mil.ru

Abstract. Background. Control of moisture and impurities of agricultural products is the main production task affecting their quality, reduction of energy consumption during storage and processing, cost, technical and nutritional values, availability of useful consumer properties. Materials and methods. A two-stage method for determining moisture and impurities in products is proposed, the study of which is carried out by computer modeling in the SimlnTech environment with obtaining the results of model calculations in real time based on programmable blocks. Results. A simulation model of the proposed method is constructed and the results of its calculation are obtained in comparison with the

© Мишуков С. В., 2022. Контент доступен по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 License / This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.

: Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль. 2022. № 2 í...................................................................................................

known method for determining the parameters of measuring circuits. A functional scheme of the proposed information and measurement system for monitoring humidity and impurities of agricultural products has been developed. Conclusion. The results of the calculation showed that the proposed method has a significant advantage in terms of the relative error of the results of determining informative parameters.

Keywords: capacitive sensor, simulation, measuring circuit, operational amplifier, relative error, humidity, impurities

For citation: Mishukov S.V. Development and research of a system for controlling humidity and impurities of agricultural products. Izmereniya. Monitoring. Upravlenie. Kontrol' = Measurements. Monitoring. Management. Control. 2022;(2):5-12. (In Russ.). doi:10.21685/2307-5538-2022-2-l

Введение

По данным исследований Центра развития потребительского рынка Московской школы управления «Сколково» ежегодные продовольственные потери производимых продуктов составляют 1,3 млрд тонн (рис. 1), что является серьезной проблемой продовольственной безопасности всего мира.

■ Зерно

■ Корнеплоды

Масличные и бобовые культуры

Фрукты

■ Мясо

■ Рыба

■ Молочные продукты

Рис. 1. Доля мировых продовольственных потерь и отходов по товарам (% от общего числа потерь)

Значительная доля потерь приходится на сельскохозяйственные продукты растительного происхождения - фрукты и овощи 44 %, корнеплоды 20 %, зерно 19 %, масличные и бобовые культуры 3 %, что свидетельствует о серьезных проблемах в указанном секторе пищевой промышленности (рис. 2).

Рис. 2. Оценка продовольственных потерь в РФ

По данным экспертов, в России потери продовольственных продуктов в растениеводстве достигают 35-40 %, при этом их порча происходит на всех этапах производства, транспортировки, хранения и переработки. Например, при выращивании растительных продуктов к их порче и потерям приводит неправильный выбор сроков сборки урожая, в результате чего сельхозпроизводители получают продукцию низкого качества, которая имеет повышенную влажность и повреждения, развитие процессов гниения или поражения вредителями, как следствие, ритейлеры не принимают продукцию по причине несоответствия ее характеристик установленным требованиям. В процессе транспортировки сельхозпродукции потери могут достигать 30 %, что связано с невыполнением условий перевозки - температуры, влажности, загазованности, вибрации и другое, нарушением предельных сроков транспортировки, перегрузкой транспорта и отсутствием логистики. При хранении продукции к порче и потерям приводят несоблюдение температурного режима, влажность, отсутствие вентиляции, механические или биологические повреждения, развитие микроорганизмов, насекомых или клещей, дыхание, прорастание и др. [1].

Из вышесказанного можно сделать вывод, что одной из причин потерь продовольственной сельхозпродукции является ее высокая влажность, превышающая допустимые пределы и приводящая к ускорению процессов гниения, развитию микроорганизмов, появлению плесени, прорастанию и другое, при этом оценка степени увлажненности продуктов на всех технологических этапах производства, транспортировки и хранения не выполняется, а если и выполняется, то с помощью трудоемких и медлительных методик, которые установлены ГОСТ и выполняются в лабораторных условиях. В редких случаях сельхозпроизводители применяют дорогостоящие портативные влагомеры, которые требуют ручного отбора проб и загрузки в контейнер устройства [2].

Подобные устройства сокращают потери продовольственных продуктов на разных технологических этапах, однако требуют дополнительных затрат времени на выполнение отбора проб в разных партиях продукта, полевых условиях, отдельных складов и т.д., что приводит к дополнительным издержкам на транспортные расходы, а также на содержание отдельного специалиста для проведения указанных работ. Также следует отметить, что указанные устройства не имеют возможности хранить или передавать полученные результаты измерений влаго-содержания на съемные носители либо на ПК, в связи с чем сильно ограничены для возможности реализации какой-либо системы мониторинга состояния продуктов.

В таких условиях единственным рациональным решением для сельхозпроизводителей является внедрение в оборудование на всех этапах производства систем контроля влагосодер-жания сельскохозяйственных продуктов, которые в автоматическом режиме смогут выполнять измерения всех партий продуктов на всех технологических этапах производства, транспортировки и хранения, при этом смогут выполнять оценку качества и управлять процессами подготовки продукта к транспортировке, складированию, обработке, сушке и т.д. [3]. Однако на текущий момент таких информационно-измерительных систем (ИИС) для сельхозпродуктов очень мало, а те, которые применяются, не отвечают современным требованиям точности, быстродействия, простоты и универсальности для внедрения в эксплуатируемое сельскохозяйственное оборудование.

Материалы и методы

Указанная проблема свидетельствует о необходимости разработки новых ИИС контроля и управления на основе перспективных методов определения влажности сельскохозяйственных продуктов. Одним из таких методов является диэлькометрический метод получения информации о степени увлажнения продукта посредством емкостных датчиков (ЕД) [4], который основан на двухступенчатой схеме измерений (рис. 3), обеспечивающей упрощение алгоритма получения информативных данных об исследуемом объекте.

Как видно из представленной структурной схемы, ЕД можно представить в виде четы-рехэлементной схемы замещения (СЗ), включающей основные информативные параметры, описывающие датчик с исследуемым продуктом: Я1 - сквозное активное сопротивление, характеризующее сквозную активную проводимость среды; С1 - емкость, характеризующая мгновенную поляризацию, зависящую от электрофизических и естественных свойств среды; Л2 - активное релаксационное сопротивление, характеризующее релаксационную проводи-

Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль. 2022. № 2

мость среды, зависящую от солесодержания и наличия примесей в среде; С2 - емкость, характеризующая релаксационную поляризацию и являющаяся основным информативным параметром для системы, поскольку она имеет прямую зависимость от количества частиц воды и их размеров, т.е. от влажности контролируемой среды.

8

Рис. 3. Структурная схема метода определения влажности и примесей продуктов

Первая ступень измерений по предлагаемому методу позволяет определить сквозное сопротивление ЕД Ль для этого от источника опорного напряжения (ИОН) через ключ (КЛ1) и опорный элемент (ОЭ1) в виде резистора Я0 подается скачок постоянного напряжения и0, при этом сквозное сопротивление датчика Я\ и опорный резистор Я0 образуют резистивный делитель напряжения, описываемый выражением

= , (1)

1 и0 - и у у'

где и1у - измеренная величина напряжения (ИВ1), В.

Модель измерительной схемы (ИС) для I ступени, построенная в среде 8т1пТееЬ, представлена на рис. 4.

Значения параметров модели ИС взяты из известного способа определения параметров многоэлементных цепей [5]: и0 = 5 В; Я0 = 100 кОм; С0 = 17 нФ; = 150 кОм; С = 3 нФ; Я2 = 12 кОм; С2 = 6,2 нФ; т = 74, 4 мкс.

Для выполнения расчетов в модели ИС предусмотрен блок «Язык программирования», в который введено выражение (1), в результате чего получено значение параметра ЕД Я1 = 149,999 кОм с относительной погрешностью = ±0,008 %, что свидетельствует о работоспособности и высокой точности предлагаемого метода на I ступени измерений.

На второй ступени измерений выполняется определение значений С1, С2 и Я2, для этого от ИОН через ключ (КЛ2) на ЕД, подключенный к операционному усилителю (ОУ), отрицательная обратная связь которого реализована посредством опорного элемента (ОЭ2) в виде конденсатора С0, подается еще один скачок постоянного напряжения и0, в результате чего напряжение на выходе ОУ изменяется по экпоненциальному закону переходного процесса, в течение которого в строго заданные моменты времени ¿0, и ¿2 измеряются напряжения ВД, ВД и ВД (ИВ2-4).

Данные отсчеты напряжений являются основой для построения системы уравнений:

U (О = A0 + A/0 + A3

U (ti) = A0 + Aiti + A3

U (t2) = A0 + Ait2 + A3

i - e

i - e

A ^

т

Z

т

?

Z

t \

(2)

i - e

С учетом вычисленного сквозного сопротивления Я1 на I ступени измерений из приведенной системы уравнений определяются соотношения коэффициентов А0, А1, А3 и постоянная времени т:

A0 = U(t0) ,

U0

Ai =

RlC0

(3)

(4)

A = (U (ti) - A0 - Ajtj ) 3 2U (ti) - A0 - U (t2) ,

т = -

f U (ti) - A0 - Ajtj ^

ln

U (t2) - U (ti) - Aiti

(5)

(6)

На основе функциональных зависимостей определяются значения информативных параметров ЕД:

C = A0C

0 . Г — A3C0 . р _ т 4 U ' 4 U ' R2 C "

(7)

Модель ИС для II ступени, построенная в среде 81ш1пТееЬ, представлена на рис. 5.

t

Рис. 5. ИС II ступени измерений

Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль. 2022. № 2

В приведенной модели ИС применяются пользовательские блоки: «ОУ» - операционный усилитель, схема которого была подробно описана в статье [6]; «УВХ» - устроство выборки и хранения, необходимое для получения точных временных отсчетов, выборки сигналов и точных значений напряжений Щ^), Щ^), и(У2); «Расчетный блок», выполняющий расчеты информативных параметров по выражениям (1)-(7).

Результаты

Результаты расчетов информативных параметров построенной модели ИС выведены на линии связи и представлены в табл. 1.

Таблица 1

Результаты расчета модели ИС в среде 81ш!пТеоЬ

10

Расчетные параметры Rb кОм Сь нФ R2, кОм C2, нФ

Действительные значения 150 3 12 6,2

Расчетные значения 149,999 2,993 12,021 6,198

Относительная погрешность измерений 5, % ±0,008 ±0,232 ±0,175 ±0,023

Положительные результаты имитационного моделирования предлагаемого метода определения информативных параметров ЕД свидетельствуют о целесообразности его применения в разрабатываемой ИИС контроля влажности и примесей сельскохозяйственных продуктов, функциональная схема которой представлена на рис. 6.

Рис. 6. Функциональная схема ИИС: СЕ1-3 - емкостной датчик; ТЕ1-3 - датчик температуры;

ИС - измерительная схема; ВИУ - вторичное измерительное устройство; КС - канал связи;

АРМ - автоматизированное рабочее место; GSM - протокол беспроводной связи; UART - протокол связи (универсальный асинхронный приемопередатчик); USB - протокол связи (универсальная последовательная шина); ПК - персональный компьютер; ПО - программное обеспечение;

БД - база данных; SCADA - программный пакет диспетчерского управления и сбора данных

Принцип работы ИИС, приведенной на функциональной схеме, заключается в следующем: в объект исследования (например, уборочную, очистительную, сушильную технику) встраиваются ЕД и датчики температуры (ДТ), которые посредством ИС предлагаемого метода и напрямую передают в ВИУ на основе МК Atmel ATmega 328P значения измеряемых величин влажности (w, %), примесей (x, % массы) и температуры (t, °C), передаваемых любым доступным КС в АРМ оператора, представляющее из себя персональный компьютер с пред-уставленным ПО (например, SCADA), выполняющим контроль и управление технологическим процессом сборки, транспортировки, обработки и хранения сельскохозяйственных продуктов.

Схема внедерния разработанной ИИС в сельхозпредприятие, занимающееся выращиванием пшеничных культур, приведена на рис. 7.

Рис. 7. Схема внедрения ИИС в технологический процесс сельскохозяйственного предприятия

Заключение

Анализ результатов имитационного моделирования в среде 81ш1пТееЬ показывает, что предлагаемый метод определения информативных параметров ЕД обладает невысокой относительной погрешностью измерений, достаточным быстродействием и универсальностью для применения в разработанной ИИС контроля влажности и примесей сельскохозяйственных продуктов. Применение предлагаемой ИИС позволит сельскохозяйственным предприятиям значительно упростить процесс определения схемы обработки и класса продукта на всех технологических этапах уборки, послеуборочной обработки и хранения урожая. Данная система может быть встроена в уборочную технику, что позволит еще на этапе уборки урожая получить первичные полевые сведения о состоянии продукта. Для этого датчики и ВИУ системы встраиваются в уборочную технику, например, комбайны или грузовые автомобили, информация от которых посредством 08М-связи передается в АРМ оператора и обрабатывается в диспетчерском пункте предприятия.

Предлагаемый метод определения информативных параметров многоэлементных цепей имеет практическую ценность для специалистов в области контрольно-измерительной техники при измерении физических величин (влажности, давления, температуры, плотности и т.д.), контроле характеристик радиокомпонентов в составе электрических схем, исследовании процессов в диэлектрических и полупроводниковых средах, изучении свойств тканей живых организмов и др.

Список литературы

1. Воротников И. Н., Мишуков С. В. Мобильный цифровой измерительный комплекс для определения влажности семян сельскохозяйственных культур // Цифровые технологии в сельском хозяйстве: текущее состояние и перспективы развития : сб. науч. тр. по материалам I Междунар. науч.-практ. конф. (Ставрополь, 25 сентября 2018 г.). Ставрополь : АГРУС, 2018. С. 307-314.

2. Муравлев В. К., Мырзабекова А. М. Методы контроля влажности зерновых продуктов на элеваторах // Инновации в науке. 2015. № 3. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metody-kontrolya-vlazhnosti-zernovyh-produktov-na-elevatorah (дата обращения: 04.01.2022).

12

Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль. 2022. № 2

3. Vorotnikov I. N., Mastepanenko M. A., Gabrielyan S. Z., Mishukov S. V. Information-measurement system for determining moisture content of dry and liquid agricultural produce // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering : International Scientific Electric Power Conference 2019, ISEPC 2019 (Saint Petersburg, 23-24 May 2019). Saint Petersburg : Institute of Physics Publishing, 2019. P. 012041. doi:10.1088/1757-899X/643/1/012041

4. Пат. 2714954 Российская Федерация, МПК7 G01R 27/02 (2006.01). Способ определения параметров многоэлементных двухполюсников / Воротников И. Н., Мастепаненко М. А, Габриелян Ш. Ж., Ми-шуков С. В. ; заявитель и патентообладатель ФГБОУ ВО Ставропольский ГАУ ; № 2019118177 ; за-явл. 11.06.2019 ; опубл. 21.02.2020, Бюл. № 6. 2 с.

5. Князьков А. В., Колдов А. С., Родионова Н. В., Светлов А. В. Совокупные измерения параметров многоэлементных электрических цепей // Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль. 2018. № 3. С. 69-78. doi:10.21685/2307-5538-2018-3-9

6. Воротников И. Н., Мастепаненко М. А., Габриелян Ш. Ж., Мишуков С. В. Моделирование измерительных схем емкостных датчиков в среде SimInTech // Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль. 2021. № 3. С. 48-53. doi:10.21685/2307-5538-2021-3-6

References

1. Vorotnikov I.N., Mishukov S.V. Mobile digital measuring complex for determining the moisture content of agricultural seeds. Tsifrovye tekhnologii v sel'skom khozyaystve: tekushchee sostoyanie i perspektivy razviti-ya: sb. nauch. tr. po materialam I Mezhdunar. nauch.-prakt. konf. (Stavropol', 25 sentyabrya 2018 g.) = Digital technologies in agriculture: current state and prospects of development: collection of scientific tr. based on the materials of the I International Scientific and Practical Conference (Stavropol, September 25, 2018). Stavropol: AGRUS, 2018:307-314. (In Russ.)

2. Muravlev V.K., Myrzabekova A.M. Methods of moisture control of grain products at elevators. Innovatsii v nauke = Innovations in science. 2015;(3). (In Russ.). Available at: https://cyberleninka.ru/article/n7metody-kontrolya-vlazhnosti-zernovyh-produktov-na-elevatorah (accessed 04.01.2022).

3. Vorotnikov I.N., Mastepanenko M.A., Gabrielyan S.Z., Mishukov S.V. Information-measurement system for determining moisture content of dry and liquid agricultural produce. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering: International Scientific Electric Power Conference 2019, ISEPC 2019 (Saint Petersburg, 23-24 May 2019). Saint Petersburg: Institute of Physics Publishing, 2019:012041. doi:10.1088/1757-899X/643/1/012041

4. Pat. 2714954 Russian Federation, MPK7 G01R 27/02 (2006.01). Method for determining the parameters of multi-element bipolar. Vorotnikov I.N., Mastepanenko M.A., Gabrielyan Sh.Zh., Mishukov S.V.; the applicant and the patent holder of the Stavropol State Agrarian University; No. 2019118177; appl. 11.06.2019; publ. 21.02.2020, bull. № 6. (In Russ.)

5. Knyaz'kov A.V., Koldov A.S., Rodionova N.V., Svetlov A.V. Cumulative measurements of parameters of multi-element electrical circuits. Izmerenie. Monitoring. Upravlenie. Kontrol' = Measurement. Monitoring. Management. Control. 2018;(3):69-78. (In Russ.). doi:10.21685/2307-5538-2018-3-9

6. Vorotnikov I.N., Mastepanenko M.A., Gabrielyan Sh.Zh., Mishukov S.V. Modeling of measuring circuits of capacitive sensors in the SimInTech environment. Izmerenie. Monitoring. Upravlenie. Kontrol' = Measurement. Monitoring. Management. Control. 2021;(3):48-53. (In Russ.). doi:10.21685/2307-5538-2021-3-6

Информация об авторах/Information about the authors

Станислав Вадимович Мишуков

ассистент кафедры электротехники, автоматики и метрологии, Ставропольский государственный аграрный университет

(Россия, г. Ставрополь, пер. Зоотехнический, 12) E-mail: stas.mishukov.92@mail.ru

Stanislav V. Mishukov

Assistant of the sub-department of electrical engineering, automation and metrology, Stavropol State Agrarian University (12 Zootechnical lane, Stavropol, Russia)

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов / The authors declare no conflicts of interests.

Поступила в редакцию/Received 10.01.2022 Поступила после рецензирования/Revised 14.02.2022 Принята к публикации/Accepted 25.03.2022