Автореферат (Методологические основы создания экспертных систем контроля и прогнозирования качества пищевой продукции с использованием интеллектуальных технологий), страница 8

Выполнена алгоритмизация работы ИЭС и программная реализация ее компонентов, обеспечивающие возможность: быстрого информирования обслуживающего персонала о динамическом состоянии линии производствапищевого продукта, параметрах контроля качества, получения рекомендаций поустранению неисправности, что способствует обеспечению заданного качества готовой пищевой продукции. Осуществлен подбор технических средств для реализации ИЭС контроля качества пищевой продукции.Разработанная ИЭС КК ПП представляет собой сложную информационнуюсистему, в составе которой, кроме специализированных модулей контроля вкуса ицвета пищевых масс, используется комплекс универсальных инструментальныхсредств. На основании проведенных исследований разработана схема интеграцииИЭС КК ПП с существующими на пищевых предприятиях АСУ ТП с использованием PDM-системы SMARTEAM.Разработанная ИЭС контроля и прогнозирования в потоке качества пищевойпродукции с возможностью оперативного управления в процессе производства является универсальной и может быть адаптирована под контроль и прогнозированиякачества различной пищевой продукции.ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫВ работе решены все поставленные задачи.В результате проведенных исследований разработаны научно–теоретическиеи практические основы создания нового класса информационно- советующихнейросетевых экспертных систем автоматического контроля и прогнозированиякачества пищевой продукции на всех этапах производства с интеллектуальнымифункциями диспетчерского управления ходом этих процессов в режиме реальноговремени.

Основные выводы заключаются в следующем.1.Обоснована необходимость разработки ИЭС КК ПП, выявлен основнойспектр решаемых задач, сформулированы принципы и подходы к построению данного класса интегрированных экспертных систем.2. Разработан комплекс функционально - структурных схем влияния показателей исходного сырья, промежуточных операций на качество готовой пищевойпродукции с указанием необходимых точек контроля и регулирования (на примерелиний производства помадных конфет, пшеничной муки, сливочного масла и хлебного кваса).3. Разработана и апробирована методика выбора количественного и качественного состава экспертов, а также принцип формирования рабочей группы экспертов для проведения тестового опроса и разработки ситуационных моделей основных этапов ТП производства пищевой продукции.404. Разработан комплекс структурно – параметрических, математических иситуационных моделей основных этапов ТП производства различной пищевойпродукции.

На основании проведенных исследований разработан алгоритм реализации полученных моделей в ИЭС, специально ориентированный на решение задачрасчета и прогнозирования качества пищевой продукции и позволяющий осуществлять быструю многовариантную оценку эффективности хода ТП.5. Разработаны и апробированы методы, способы, алгоритмы, математическое и программное обеспечение создания виртуальных датчиков контроля в потоке вкуса пищевых масс с использованием нейросетевых технологий.

Показана перспективность их использования в условиях действующих предприятий кондитерской, мукомольной, молочной и пивобезалкогольной промышленности.6. Разработаны и апробированы методы, способы, алгоритмы, математическое и программное обеспечение создания интеллектуальных датчиков автоматического контроля в потоке цвета сырья, полуфабрикатов и готовых пищевых изделий с использованием систем компьютерного зрения. Показана перспективность ихиспользования в условиях действующих предприятий кондитерской, мукомольной,молочной и пивобезалкогольной промышленности.7. Проведен комплексный анализ существующих на пищевых предприятияхАСУТП, АСУ производства различных пищевых продуктов.

Разработаны функциональные схемы автоматизации (ФСА) поточных линий производства различнойпищевой продукции (помадных глазированных конфет, муки, сливочного масла икваса) с внесением новых решений по автоматизации контроля в потоке показателей качества пищевых продуктов с использованием интеллектуальных технологий.8. Разработаны методы формирования, обучения и адаптации базы данных(БД) и базы знаний (БЗ) для ИЭС контроля и прогнозирования качества пищевойпродукции, позволяющие в режиме реального времени формировать данные, необходимые для принятия управляющих воздействий. Создана специализированнаяБД ИЭС, аккумулирующая опыт многочисленных пищевых предприятий (более100).9. Разработан теоретический аппарат и на его основе новый класс продукционных моделей, ориентированных на поддержку процессов принятия решений вИЭС, открытый для включения в него новых типов продукционных правил и обеспечивающих определение различных отклонения ТП от нормы без отключения аппаратуры от источников первичной информации, основанный на предложеннойнеиросетевои модели и способе комбинированного нейросетевого моделирования.10.

Разработана стратегия, концептуальные положения, принципы и методыпостроения, алгоритмы функционирования, архитектура ИЭС автоматическогоконтроля в потоке и прогнозирования качества пищевой продукции на всех этапахее производства с возможностью предвидеть получение брака и оперативногоуправления ходом этих процессов.11. На основе разработанного подхода и с учетом разработанного математического, алгоритмического, программного и информационного обеспечения получена нейросетевая информационно- советующая экспертная система автоматиче-41ского контроля в потоке и прогнозирования качества пищевой продукции в процессе производства с интеллектуальными функциями поддержки принятия решенийдля оперативного управления линиями производства пищевой продукции в режимереального времени.12.

Разработана схема интеграции, позволяющая использовать существующую программно-техническую базу АСУ пищевого предприятия и внедрить в неенейросетевую экспертную систему контроля и прогнозирования качества пищевойпродукции с использованием PDM-системы SMARTEAM.13. Разработанные методы, способы, алгоритмы и программы прошли апробацию и внедрены на ряде действующих пищевых предприятиях: кондитерскихпредприятиях Холдинга ООО «Объединенные кондитеры», ОАО «Мелькомбинатв Сокольниках», ПАО «Молочный комбинат Воронежский» и ЗАО МПБК «ОЧАКОВО», а также во ВНИИСМ МГТУ им. Н.Э.

Баумана и в учебном процессе накафедре “Автоматизированные системы управления биотехнологическими процессами» МГУПП.Диссертационные исследования выполнены применительно к кондитерской,мукомольной, молочной и пивобезалкогольной промышленности.

Однако используемые методы и полученные результаты можно распространить на другие отраслипищевых производств, а также полученные результаты могут быть использованы вотраслевых научно-исследовательских и проектных организациях, занимающихсяразработкой предложений по совершенствованию производства пищевой продукции.Результаты диссертационной работы являются методологической базойдальнейших перспективных разработок интеллектуальных информационноуправляющих экспертных систем с нейросетевым управлением для различных отраслей пищевой промышленности.Список основных работ, опубликованных по теме диссертации:Публикации в изданиях, включенных в Перечень ВАК РФ:1.

Благовещенский И.Г. и др. Автоматизированная система учета сыпучих пищевых продуктов/Данилова М.А., Благовещенская М.М., Благовещенский И.Г.// Хранение и переработка сельскохозяйственного сырья. 2012. - №6. – С.63 -66.2. Благовещенский И.Г. и др. Автоматизация контроля показателей вкуса шоколадных изделий наоснове использования нейронных сетей / Благовещенская М.М., Шаверин А.В., БлаговещенскийИ.Г.// Хранение и переработка сельско-хозяйственного сырья. 2012. - №8. – С.

50 – 52.3. Благовещенский И.Г. и др. Использование цифровой видеокамеры в качестве интеллектуального датчика системы автоматического регулирования процесса формования гранулированныхкомбикормов. / М.М. Благовещенская, Н.А. Семина, И.Г. Благовещенский, //Вестник Воронежского государственного университета инженерных технологий. 2014. - №2. – С.

48 – 55.4. Благовещенский И.Г. и др. Использование интеллектуальных технологий для контроля качества творога. / М.М. Благовещенская, Г.Р. Давыдова, Н.А. Семина, И.Г. Благовещенский // Вестник Воронежского государственного университета инженерных технологий. 2014. - №2. – с. 83 –90.5. Благовещенский И.Г. Использование нейронных сетей как фактора повыше-ния качества ибезопасности производства пищевых продуктов при решении задач автоматизации./ И.Г.

Благо-42вещенский // Автоматизация Технологических и Бизнес – процессов. - Одесса. 2015. - № 1. - С. 7 –11.6. Благовещенский И.Г. и др. Методика автоматической оценки качества пищевых изделий на основе теории искусственных нейронных сетей. / М. М. Благовещенская, И.Г. Благовещенский, Е.А.Назойкин// Пищевая промышленность.