CC BY
0М., Цапко Д. Ю.; заявник та та власник охоронного документа Нацюнальний технчний унiверситет «Харшвський полтгехшчний шститут».; заявл. 12.11.2001 ; опубл. 15.11.2002, Бюл. № 11.
4. Ильин А.П., Кунин А.В. Производство азотной кислоты. - СПб.: Лань, 2013. - 256 с.
5. Пат. на корисну модель 114243 Укра1на, МПК C01G37/00, C01G51/00 Споаб приготування нанесеного каталiзатора / Бутенко А.М., Лобойко О.Я., Привалова Г.С.; Авша С.1. ; заявник та власник охоронного документа Нацюнальний техшчний ушверситет «Харшвський полгтехшчний ш-ститут». - № u 2016 06201 ; заявл. 07.06.2016 ; опубл. 10.03.2017, Бюл. №5.
6. Пат. на корисну модель 79474 Украша, МПК С01В 21/26 Споаб приготування модифшованого оксидного каталiзатора процесу селективного окис-нення амошаку до нiтроген (II) оксиду / Лобойко
О.Я., Бутенко А.М., Юрченко Г.О. ; заявник та власник охоронного документа Нацюнальний техшчний ушверситет «Харшвський полтгехшчний ш-ститут». - № u 2012 11798 ; заявл. 12.10.2012 ; опубл. 25.04.2013, Бюл. №8.
7. Товажнянський Л. Л. Каталiзатори в технологи неорганiчних речовин : монографiя / Л. Л. Товажнянський, О.Я. Лобойко, А.М. Бутенко, Г.1. Гринь, 1.О. Слабун; ред. : Л. Л. Товажнянський, О.Я. Лобойко; Нац. техн. ун-т "Харк. полггехн. шт". - Х. : Щдручник НТУ "ХП1", 2013. - 219 c. - укр.
8. Товажнянський Л.Л. Технологiя зв'язаного азоту: пвд ред. О.Я. Лобойко - Х..: НТУ «ХП1», 2007. - 450 с.
9. Jan Petryk Cobalt oxide catalysts for ammonia oxidation activated with cerium and lanthanum / Jan Petryk, Ewa Kolakowska // Applied Catalysis B: Environmental. - 2010. - №24. - р. 121-128.
Timoea Н.В.
Втнщький нацюнальний технiчний yнiверситет, докторант кафедри бiомедичноï iнженерiï, кандидат технiчних наук, доцент
РОЗРОБКА ЩДСИСТЕМИ П1ДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ Р1ШЕНЬ ДЛЯ HffibKOEHEPrET^HOÏ ФОТОННОÏ ТЕХНОЛОГИ УПРАВЛ1ННЯ 1НКУБАЦ1ЙНИМ
ПРОЦЕСОМ
DEVELOPMENT OF THE SUPPORTING SUBSYSTEM OF DECISION-MAKING FOR THE LOW-ENERGY PHOTON TECHNOLOGY OF INCUBATION PROCESS MANAGEMENT
Titova N.
Vinnytsia National Technical University, Department of designing biomedical devices, Cand.Sc. (Eng.), Assist.Prof.P
АНОТАЦ1Я
В статп вдеться про шдсистему шдтримки прийняття ршень для низькоенергетично1 фотонно1 технологи управлшня iнкубацiйним процесом на прикладi гiдробiонтiв. Особлива увага выводиться ви-вченню етапiв системи, яка повинна забезпечувати автоматизовану дiагностику та керування комплексом параметрiв, як е вагомими для побудови оптимального процесу вирощування iкри риб. Розроблена низь-коенергетична фотонна технологiя керування шкубацшним процесом в аквакультурi належить до одного Í3 найбiльш перспективних клаав сучасних iнформацiйних оптичних систем i технологш. Автор мае на меп вирiшити наукову проблему удосконалення iнкубацiйного процесу за рахунок застосування шдсис-теми пiдтримки прийняття ршень.
ABSTRACT
The article deals with the subsystem of decision-making support for the low-energy photon technology of the incubation process management on the example of hydrobionts. In particular attention is focused on study of the stages of the system, which provides automated diagnosis and control of a set of parameters that are important for building an optimal caviar cultivation process. The developed low-energy photonic technology for management of incubation process in aquaculture belongs to one of the most promising classes of modern information optical systems and technologies. The author seeks to solve the scientific problem of improving the incubation process by using the subsystem of decision-making support.
Ключовi слова: база даних, пдробюнти, фотонна технолог, бюлопчний об'ект, тдсистема пвдтри-мки прийняття ршень, експертш ршення.
Keywords: Database, Hydrobionts, Photon technology, Supporting subsystem of Decision-making, expert decisions
Системи шдтримки прийняття ршень (Cl II IP) використовують y рiзномaнiтниx видax дiяльностi для прийняття ршень у ситyaцiяx, де небaжaно чи неможливо мaти aвтомaтичнy систему для вико-нaння всього комплексу ршень [3]. Бaгaто тaкиx ситyaцiй винигае в aгрaрномy менеджмента Aгрaр-
ний менеджмент мae зaбезпечити пiдвищення рен-тaбельностi виробництвa i одержaння прибутку, aле в склaдниx ринковиx i виробничиx yмовax мaкси-мaлiзaцiя прибутку е мaлострyктyровaним зaвдaн-ням i чaсто не може вирiшитись трaдицiйними ме-тодaми нaвiть при нaявностi знaчноï iнформaцiйноï бaзи. Тому при створенш iнформaцiйниx систем нa
рiвнi господарства поступово придшяегься все бь льше уваги не гшьки сгворенню погужних баз да-них i мереж, а й покращенню економiчного аналiзу з виявленням глибинних зв'язк1в для прийнятгя рь шень на основi викорисгання СППР, !х магемагич-них засобiв, iмiгацiйного моделювання сигуацiй.
Сучасне риболовне тдприемсгво, як об'екг управлiння, предсгавляе собою складну сисгему, аналiз яко! можливий на основi його сгрукгуриза-ци, гобго видiленнi шдсисгем, спiльне функцюну-вання яких визначае динамiку розвигку об'екга, що дослвджуегься [2].
Дана сисгема повинна забезпечуваги авгома-гизовану дiагносгику га керування комплексом па-рамегрiв, як1 е вагомими для побудови опгималь-ного процесу вирощування iкри риб.
Первиннi налашгування сисгеми полягае у ви-борi шлькосп елеменгiв, як1 поеднанi в едину усга-новку за рахунок тдключення апарагних засобiв,
Розроблену низькоенергегичну фогонну гех-нологш вирощування посадкового матерiалу осег-рових i бiлого амура представлено у виглядi двох послщовно-лопчних егапiв: пiдгоговчого га шку-бацшного, перший з яких, по аналоги з [2] сгрукгу-рований на виробничу i бiологiчну складовi.
На рис. 1 показана структура заключного етапу технологи (процесу) вирощування посадкового ма-герiалу осегрових риб - виробничого, який логiчне доповнюе попередш.
Рисунок 1 - Структура низькоенергетичноI фотонног технологи вирощування посадкового матерiалу
осетрових i бшого амуру (виробничий етап).
Розроблена низькоенергетична фотонна техно-лопя керування шкубацшним процесом в рибовод-стш належить до одного i3 найбiльш перспективних класiв сучасних шформацшних оптичних систем i технологiй, яш побудованi на джерелах квазiмоно-хроматичного випромiнювання - надяскравих RGB-свiтлодiодах [5]. До переваг апаратури даного класу слад вiднести: можливiсть вибору довжини хвилi в широкому дiапазонi видимого та шфрачер-воного випромiнювання, компактшсть, вiдсутнiсть високо! напруги для живлення свiтлодiодiв, можли-вiсть створення завадостшкосп апаратури, мала споживана потужнiсть, низький спектр функцiона-льних можливостей, гнучка система вибору пара-метрiв впливу, надшнють i довговiчнiсть функцю-нування тощо.
Пiд виробничою складовою розумieться уп-равлiння ресурсами i процедурами, що забезпечу-ють iнженерно-технiчне супроводження шкубацш-ного процесу. На рiвнi виробничо! складово! перед-бачено вирiшення питань, пов'язаних iз формуванням структури i складу води; !! мехашч-но! i бюлопчно! очистки; структуризацй' води; ста-бшзаци спектра власного електромагштного ви-промiнювання води i забезпечення його вщповщно-стi спектру зовшшнього електромагнiтного випромiнювання. Дана компонента виробничо! складово! шдтримуеться двома базами даних (БД): БД 1 - зразкових спекав води для кожного iз ви-рошуваних видiв i БД 2 - зразкових спекав фотонного випромiнювання [6].
Друга компонента виробничо! складово! забез-печуе формування i дотримання температурного режиму води, необхщного для конкретного виду риби: шдтримуеться БД 3 i контролюеться в конт-рольнiй точщ 1 (контроль температури, прозоростi i рН).
Управлiння дискретними персонiфiкованими ресурсами здшснюеться шляхом складання, дотримання i виконання в повному обсязi добового i ти-жневого плашв роботи iхтiологiчно! i технiчно! служб на перюд що плануеться. При цьому, по аналоги з [2] до мошторингових вiдносяться техшчш i технологiчнi властивостi ресурсiв та процедур, а до керованих - вщносини мiж ресурсами, що залуча-ються до виконання плану виробничого процесу.
Аналогiчне планування, але вже на бюлопчнш складовiй iнкубацiйного процесу, мае шшу посль довнiсть i призначення: до монiторингових ввдно-сяться властивосп бiологiчних структур i бюлопч-них процеав, а до керованих - технолопчш i техш-чнi властивосп ресурсiв i процедур, як1 долучаються для реалiзацi! плану технологiчних за-ходiв [4].
У порiвняннi iз виробничою, бiологiчна скла-дова мае бшьше процедур, як1 умовно можуть бути роздiленi на шдетапи тдготовки i вiдцiжування iкри; пiдетап технолопчного супроводження iкри; шдетап пiдготовки жри до заповнення нею апарату Вейса.
Ввдмшшстю пiдготовчого етапу бiологiчно! складово! е його бшьша шформацшно-контролю-юча наповнешсть, до яко! входять попередження i
рекомендацi! по дотриманню гехнологiчного режиму; склади тих чи iнших гехнологiчних розчишв, направлених на забезпечення як1сно-к1льк1сних по-казник1в iкри: експрес-аналiзи iкри на процедурах заплщнення га обезклшвання i промивки перед за-повненням апарапв Вейса. Iнформацiйна пвдгри-мка здшснюеться базою даних БД 4 - бази норма-тивiв завангаження жри для кожного виду риби.
В межах бюлопчно! складово! формуеться i зберiгаегься iнформацiя про основнi показники умов розведення i вирощування осетрових i бiлого амура; схемах розсадки; параметрах iнкубацiйного процесу га залежносп мiж ними; умовах викльову i гранспоргування до малькових садк1в тощо. 1ще од-нiею особливiсгю бюлопчно! складово! е те, що ви-конуючи виробничу функцiю, вона, завдяки розро-бленiй сгрукгурi дозволяе вирiшувати задачi науко-вого га експериментального характеру, а саме:
• находження або всгановлення залежносгi розвигку жри i личинок вiд гемперагурно-кисне-вого i температурного режимiв, режимiв i парамег-рiв свiглодiодного опромiнення тощо;
• пiдбiр опгимальних кормiв га оцшка !х впливу на розвигок ^и i личинок в умовах рiзноп-ланових водоймищ;
• лiкувально-профiлакгичнi заходи з метою визначення найбiльш ефекгивних лЫв га фiзiоге-рапевгичних впливiв, направлених на попередження масово! загибелi гiдробiонгiв i швидке оздоровлення осетрових i бiлого амура;
• виршення суго гехнологiчних, консгрук-горських га iнженерних завдань для забезпечення опгимальних умов для розведення, тдрощування i вирощування гiдробiонгiв;
• пошук i моделювання сигуацiй i режимiв, опгимальних умов, яш сприяюгь найбiльш висо-кому в1дсогку заплiднення iкри, вщсотку виходу здорових личинок i ввдсотку виживання молодi.
На iнкубацiйному етат гехнологi! левову час-гку уваги придшено пиганням що пов'язанi з кис-нево-гемперагурним режимом iнкубацi!, вибором його параметрiв в залежносгi вщ виду iкри, !! стану, прогнозного ввдсотку виживаемосгi, як1 у сукупно-сгi iз БД 5 i посгiйним контролем рiвня кисню i режиму його подачi до апаралв Вейса, разом iз тем-перагурною сгабiлiзацiею процесу формалiзуе знання, як1 зафiксованi в рiзних джерелах i орiенго-ванi на багатоварiантнiсть гехнологiчного процесу, оцiнку впливу зовшшшх i внугрiшнiх факгорiв на бюпродукцшний погенцiал виробника, як1сгь i оп-гимальнiсгь управлiння функцiонуванням рибовод-ного шдприемства.
В процесi експерименгальних дослщжень гех-нологi! було всгановлено, що тако! багагофункцiо-нальносгi i розма!тгя свiглових впливiв, !х колiр-ного ресурсу, гнучкосп вибору, практично! реалiза-цi! i наявносгi режимiв контроля i забезпечення практично 100% надшносп станом на сьогоднiшнiй день не досягнуто нi в однiй фотоннш або лазернiй гехнологi!. Це дае практично необмежеш можливо-сгi для аквакультури.
Практично в будь-як1й фазi iнкубацiйного процесу виробницгва пдробюнпв, виникае сигуацiя,
яка потребуе свого експертного виршення, шшими словами ситуацiя вибору iз п-можливих альтернатив - оптимально!. Як правило, це досягаеться за допомогою щдсистем (систем) щдгримки прий-няття рiшень, як1 розробляються в рамках теори штучного штелекту або нечггко! логiки, концептуа-льних моделей СППР, формалiзованого опису моделей.
Джерело шформащ!
На рис.2 представлено шформацшно-структу-рну модель тдсистеми пiдтримки прийняття рi-шень (ПППР), яка входить до складу низькоенерге-тично! фотонно! технологи управлiння шкубацш-ним процесом гiдробiонтiв.
Рисунок 2 - 1нформацтно-структурна модель ПППР для ттелектуальног фотонноI технологи низькое-
нергетичного забезпечення iнкубацiйного процесу
Представлена модель включае в себе два кон-тури: стандартно! ПППР i модершзовано!, який складаеться з модуля оцшки ефективностi прийняття ршень, бази знань, критерi!в оцшки, модуля корекцп iнформацiйно! складово! процесу прийняття ршень, модуля конф^урування ПППР (апа-ратно-програмна складова процесу).
На базi дано! моделi запропоновано структу-рну схему пiдсистеми шдтримки прийняття ршень, що входить до складу низькоенергетично! фотонно! технологi! (рис.3).
Рисунок 3 - Структурна схема тдсистеми тдтримки прийняття ршень
Центральним елементом ПППР е модуль шдтримки прийняття ршень, який забезпечуе розшзна-вання ситуацп, що потребуе прийняття ршення i в зв'язку з цим, виробляе набiр можливих альтернатив рiшення i набiр критерiïв для оцiнювання виб-раних альтернатив. Модуль оцiнювання ефективно-стi рiшень, використовуючи автономну базу знань критерпв оцiнки проводить ощнювання ефективно-стi, адекватностi i безпомилковосп прийняття рь шення. У випадку позитивного результату рiшення щддаеться процедурi виконання i його документу-ванню i доводиться до особи, що приймае рiшення. Якщо результат ощнювання негативний, то модуль корекцп процесу, використовуючи суть i змют рь шення, проводить переконфiгурування структури дослвджуваного процесу i ПППР iз використанням модуля конфiгурування ПППР, пiсля чого процедура вибору оптимального ршення повторюеться.
Для зручносп роботи ПППР, вона мютить два помiжних сховища даних виробничоï складово! (БД1-БД3) i бюлопчно! (БД4-БД7), як1 в свою чергу, побудованi на основi системи управлшня базою даних MySQL. Багатопрофшьна база знань включае в себе правила i твердження; дерево рь шень, нейромережi i нечтгку логiку; моделi прийняття ршень, аналiзу даних i прогнозування; експе-ртнi знання.
Наповнення баз даних i промiжних сховищ здiйснюеться в автоматизованому або автоматичному режимах через модулi введення параметрiв техшчно! i бiологiчноï складових.
Удосконалено тдсистему пiдтримки прийняття рiшень шляхом змши ïï структури i зв'язшв щдключення модулiв конфiгурування щдтримки прийняття ршень, оцiнки ефективностi прийнятих експертних ршень та 1'х корекцiï, яш функцiонують
при пiдтримцi автономно! бази знань критерив ощ-нки ршень i дозволяють одержувати остаточне ре-комендоване ршення щодо внесення змш до мо-делi та алгоритму управлшня шкубацшним проце-сом, що е зручним i комфортним для оператора техшчного процесу та забезпечуе його достовiрним експертним рiшенням.
Список лггератури
1. Бачинський М.В., Коваленко О.С., Тимчик С.В., Тiтова Н.В. Концептуальн основи побудови засобiв i систем для низькоштенсивно! свилово! те-рапй' / Вiсник ХНУ. Серiя «Тех^чн науки». - 2016.
- № 3. - с.79-81.
2. Мибуро Закари. Информационная система поддрежки принятия решений для поиска оптимального состава корма рыб осетровых пород / Весник Астраханского ГТУ. - 2007. - №1. - С.125-127.
3. Ситник В. Ф. Системи шдтримки прийняття ршень: навчальний поабник / В. Ф. Ситник.
- К. : КНЕУ, 2003.
4. Скороход Е.И. Модель поддержки принятия решения при управлении рыбоводным предприятием / Автоматика. Автоматизация. Электротехнические комплексы и системы. - 2003. -№2(12). - С.149-152.
5. Тттова Н.В., Павлов С.В., Злепко С.М. Принципи побудови автоматизовано! системи управлшня шкубацшним процесом в рибоводст / Bi-сник ХНУ. Серiя «Технчш науки». - 2017. - № 1. -с.150-154.
6. Тттова Н.В., Павлов С.В., Злепко С.М. Ни-зькоенергетична фотонна технолопя керування ш-кубацiйним процесом / Вюник ХНУ. Серiя «Техш-чн науки». - 2017. - № 3. - с.130-136.
