Диссертация (1152160), страница 30

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 30)

(35 – 45 0С)X15 (ГС) – гранулометрический состав (крупность) солода (120-250 мк)X16 (τ) – время перемешивания τ (1,0 – 1,5 часа)X17 (G) – масса солода (Gc кг)X18 (G) – количество воды (Gв кг)171X19 (рН) – кислотность солода, к.ед. (41 - 65)Y3вкс (X20) – выходной параметр, характеризует качество концентрата квасного сусла, поступающего на процесс приготовления кваса и его брожение: вкус (кисло – сладкий хлебный с незначительно выраженной горечью)Y4цкс (X21) – цвет концентрата квасного сусла (темно- коричневый)Таблица 3.22Матрица экспертных оценок связей между параметрамина стадии брожения квасного суслаX22X23X24X25X26X27X28X29X30X31X32X221X23X24X2511X26X27X2811X29X30X31X32111111Где: X22 (рН) – кислотность квасных дрожжей, к.ед.

(41 - 65)X23 ( t ) – температура квасных дрожжей (20-40°C)X24 (ГС) – гранулометрический состав сахарного песка (20-90 мк)X25 ( w) – влажность сахарного песка (сп) (13,5 – 14,5%)X26 (ц) – цвет сахарного песка (белый)X27 ( n) – число оборотов мешалки смесителя (3,5-6 об/мин)X28 (Tв) – температура воды в темперирующей рубашке смесителя Tв. (30 – 32 0С)X29 (τ) – время брожения τ (14 – 16 часов)X30 ( t ) – температура смеси в бродильном аппарате Tс, 0С (25-28°C)Y5вс (X31) – выходной параметр, характеризует качества смеси кваса, поступающего на процесс осветления: вкус (кисловатый и освежающий с ароматом ржаного хлеба)Y6цс (X32) – цвет и внешний вид смеси кваса после брожения (имеет коричневый цвет скрасноватым оттенком).Таблица 3.23Матрица экспертных оценок связей между параметрамина стадии осветленияX33X34X35X36X37X38X39X331X341X351X361X371X381X391X40Где: X33 (рН) – кислотность кваса после брожения, к.ед.

(41 - 65)X34 ( t ) – температура кваса после брожения (20-40°C)X35 ( n) – число оборотов мешалки в аппарате для осветления n (3,5-6 об/мин)X401172X36 (Tв) – температура воды в темперирующей рубашке аппарата для осветления Tв (35 – 450С)X37 (τ) – время перемешивания τ (3,0 – 3,5 часа)X38 ( G ) – количество осветлителя Gо, (3% от объема поступившего после брожения полуфабриката)Y7во (X39) – выходной параметр, характеризует качества смеси кваса, поступающего на процесс дображивания и охлаждения: вкус (кисловатый и освежающий с ароматом ржаногохлеба)Y8цо (X40) – цвет и внешний вид смеси кваса после брожения (цвет - от слабо- коричневого до темно-коричневого).Таблица 3.24Матрица экспертных оценок связей между параметрамина стадии дображивания и охлажденияX40X41X42X43X44X45X46X47X48X49X50X51X401X411X42X43X44X45X4611111X47X48X49X5011X51111Где: X40 ( t ) – температура кваса, поступающего на дображивание в бродильном аппаратеTс, 0С (25-28°C)X41 (Tв)– температура воды в темперирующей рубашке бродильного аппарата Tв (35– 45 0С)X42 (τ) – время дображивания τ (14 – 16 часов)X43 ( t ) – температура кваса, поступающего на охлаждение (20-40°C)X44 ( t ) - продолжительность охлаждения τ (3,5 – 4,5 часов)X45 (Tв) – температура воды внутри рубашки темперирующей машины Tвтм (35 – 45 0С)X46 (к) - кислотность кваса 2,0-6,0 мл 1 моль/дм3 раствора NaOH на 100 мл квасаX47 ( t ) – температура кваса, выходящего из темперирующей машины (20-40°C)X48 (δ ) точность дозирования квасаX49 (τ ) - стойкость осветленного кваса, сут не менее 20Y5вс (X50) – выходной параметр, характеризует качества смеси кваса, поступающего на процесс осветления: вкус (кисловатый и освежающий с ароматом ржаного хлеба)Y6цс (X51) – цвет и внешний вид смеси кваса после брожения (имеет коричневый цвет скрасноватым оттенком).После нахождения количественных характеристик связей, представленные втаблицах 3.20- 3.24 матрицы экспертных оценок наличия связей между параметрами на отдельных участках производства хлебного кваса, объединяются173как диагональные миноры в структурно-параметрическую матричную модельвсей технологической системы производства [81 - 83].Проведенные экспериментальные исследования и полученные на ОАО Московском пивобезалкогольном комбинате (МПБК) «ОЧАКОВО» статистическиеданные, позволили выявить основные входные параметры, параметры состояния и возмущающие факторы, влияющие на ход исследуемых технологическихпроцессов производства хлебного кваса и на качество готового напитка.3.4.

Разработка структурно – параметрических и математических моделей основных стадий производства пищевой продукции3.4.1. Методология построения структурно – параметрических моделей(СПМ) основных стадий производства пищевой продукцииВ соответствии с информационной технологией, изложенной в работах [81- 83], разработка структурно – параметрических моделей выделенных стадийпо каждому производству пищевой продукции велась в несколько этапов.На первом этапе наличие связей между параметрами устанавливалось спомощью коэффициентов корреляции по формуле (3.48) и формировалась таблица корреляционных связей, которая отражает глубину статистической связимежду параметрами на всех стадиях ТП производства ПГК.∑(̅)(̅̅̅,(3.48)√√где:)– коэффициент корреляции между i-ым и j-ым параметром;̅ ̅ – среднее значение i-ого и j-ого параметров;- дисперсия i-го и j-го параметров.Проверка значимости коэффициентов(3.49) (критерий Стьюдента) так, что припроизводилась по формулекоэффициент принимался зна-чимым,√√(3.49)174в противном случае коэффициентприравнивался к 0.Алгоритм формирования корреляционной матрицы rij включает созданиефайла результатов наблюдений n параметров x i в k опытах и последовательную обработку каждой пары столбцов.

Полученная в результате симметричнаяматрица дополняется единичной главной диагональю и корректируется с учетом экспертных оценок фактически существующих связей в системе, выявленных в п.3.1 для всех этапов исследуемых производств пищевой продукции.На втором этапе методом регрессионного анализа определялся характерсвязи между параметрами. Построчно выделяя в корреляционной матрицегруппы сильно связанных параметров () рассчитываются коэффициен-ты линейной множественной регрессии для приращений:mixi   pij x j ;j 1гдечисло факторов(3.50), имеющих достаточно сильную корреляционнуюсвязь с i-м отклонением(i  1, m i– коэффициенты связи j-го параметра.̅̅̅̅̅̅) с i-м.Коэффициенты регрессии рассчитываются [81 - 83] на основании стати-стических данных наблюдений контролируемых параметров в n опытах(̅̅̅̅̅) по методу наименьших квадратов так, чтобы сумма квадратов откло-нений расчетных значений (3.51) исследуемого показателя от его экспериментальных значений xi была минимальна, т.е.nmi ( pk 1 j 1ij xkj  xki ) 2  min(3.51)Для сопоставимой оценки регрессионных связей коэффициенты регрессииприводятся к безразмерным характеристикам связей относительно среднеквадратичных отклонений,̅̅̅̅̅(3.52)175Изложеннаяметодикаразработкиструктурно–параметрическихмоделей(СПМ) легла в основу построения СПМ для каждого технологического участкаи системы производства каждой пищевой продукции в целом для последующего ситуационного моделирования и идентификации состояния и прогнозирования получаемого качества этих продуктов.3.4.2.

Разработка структурно – параметрических и математическихмоделей (СПММ) основных стадий производства ПГКСПММ подготовки сырья к производствуУчитывая проведенные выше исследования и выявленные наиболее информативные параметры, влияющие на качество сырья, полуфарикатов и готовой продукции, параметрическая модель подготовки сырья к производству ПГКсхематично показана на рисунке 3.10.X4X1X2Y1ппX3Y2ппX5X6Рис. 3.10. Параметрическая модель подготовки сырья к производству ПГКСтруктурно-параметрическое моделирование процесса подготовки сырьяк производству сводилось к построению матриц взаимосвязей между сгруппированными параметрами [81 - 83]. При этом главной задачей являлось отыскание сопоставимых характеристик связей между параметрами состояния технологической системы с последующим построением ситуационной модели состояния системы (состояния процесса) с алгоритмизацией процедур его идентификации и прогнозирования [83].Разработанные по описанной выше методологии на основе статистических данных и наблюдений состояния процесса на кондитерском предприятииОАО «РотФронт» структурно-параметрические модели корреляционных, регрессионных и безразмерных сопоставимых оценок параметрических связей176основных участков производства помадных конфет представлены в таблицах3.25 – 3.42.Таблица 3.25Преобразованная матрица коэффициентов корреляции.X2010X3001X4-0,6430,7330X500,5300Y1 всп (X7) Y2 цсп (X8)X60000-0,75600,86300,5570,7330,5300-0,7560000,86300,557100,684000100,60200,6840100X1100X1X2X3-0,643X40X50X60Y1 всп (X7)0Y2 цсп (X8)00,60201000001Таблица 3.26Регрессионная матрица связейX1X2X3X1X2X3100010001X4-0,530,60X4X5X6Y1 всп (X7)Y2 цсп (X8)-0,2700000,450,230-0,640000,5900,38100,2400X5X600,270000,330100,4400,460100Y1 всп (X7)0-0,250Y2 цсп (X8)000,4800,301000001Таблица 3.27Матрица безразмерных характеристик связейX1X2X3X1X2X3100010X4X5X6Y1 всп (X7)Y2 цсп (X8)-0,1600000,320,380-0,430001000,4800,16X4-0,430,470100,180000,220Y1 всп (X7)000-0,10,4800100,1300,530100X5X6Y2 цсп (X8)000,5600,2301000001На основании проведенных расчетов получены математические моделипроцесса подготовки сырья к производству ПГК:Y1 всп (X7) = - 0,43 X2 + 0,13 X5Y2 цсп (X8) = 0,16 X3(3.53)(3.54)177Адекватность полученных уравнений была проверена по таким величинам, как относительная погрешность (δ=1,0384), коэффициент множественнойкорреляции (R=0,9641857), критерий Стьюдента (tr=274,367>>2), критерийФишера (значение критерия Фишера расчетное больше критерия Фишера теоретического в 10 раз, т.е.

FP  FT ). Был сделан вывод об адекватности вышеприведѐнной математической модели, что позволило определить влияниевходных параметров на величину кристаллов сахара (на вкус) при его подготовке к производству ПГК. Пример полученного при этом графика представлен на рисунке 3.2. Подробные расчеты и все полученные графики приведены внашей статье [ 20 ].Рисунок 3.11. Пример полученных графиков зависимостей выходногопараметра от разных входных параметровАналогично по описанной выше методике сотавлены СПММ параметрических связей остальных выделенных участков производства ПГК.СПММ приготовления сахарного сиропаПараметрическая модель процесса приготовления сахарного сиропа схематично представлена на рисунке 3.12.Х15Х16X9Y3цссX10Y4вссX11Y5влссX12Х13X14Рисунок 3.12 Параметрическая модель приготовления сахарного сиропа178Таблица 3.28Преобразованная матрица коэффициентов корреляции.X91X90X100X110X120X130X14-0,541X150X160Y3цсс(X17)0Y4всс(X18)0Y3влсс(X19)X10X11X12X13X14X15X16Y3 цсс(X17)000,5650001000,666000000100,632000,9450,56500010000,710000,6660,632010,54200000000,542100-0,541-0,76500000100000,9450,710000100000,66900,7000,691010000,824000,8360001-0,765001Y4 всс Y5 влсс(X18) (X19)00000000,8240,6690000,700 0,8360,691000Таблица 3.29Регрессионная матрица связей.X9X9X10X11X12X13X14X15X16Y3цсс(X17)Y4всс(X18)Y5влсс(X19)X10X11X12X13X14X15X161000000,330001000,42000000100,74000,650,2900010000,68000,630,35010,6500000000,471000,410,5400000100000,880,6900010Y3цсс(X17)000,67000,28001Y4всс(X18)00000,300,740,310Y5влсс(X19)0000,79000,380000000,1400,510,630100000,76000,810001Таблица 3.30Матрица безразмерных характеристик связей.X9X9X10X11X12X13X14X151000000,12X1001000,2400X1100100,6300X120001000X1300,570,31010,560X1400000,4310X150,31000001X16000,83-0,63000Y3цсс(X17)000,62000,230Y4всс(X18)00000,2500,69Y5влсс(X19)0000,74000,42179X16Y3цсс(X17)Y4всс(X18)Y5влсс(X19)00000,570,20,6800000,360010010,3600000000,090-0,46-0,530100000,61000,750001На основании проведенных расчетов получена математическая модельпроцесса приготовления сахарного сиропа:Y3цсс =0,2 X13+0,36 X14(3.55)Y4всс =0,09 X13 - 0,46 X15 - 0,53 X16(3.56)Y5влсс =0,61 X12 + 0,75 X15(3.57)Адекватность полученных уравнений была проверена по таким величинам, какотносительная погрешность (δ=1,0384), коэффициент множественной корреляции (R=0,9641857), критерий Стьюдента (tr=274,367>>2), критерий Фишера(значение критерия Фишера расчетное больше критерия Фишера теоретического в 10 раз, т.е.

Характеристики

Список файлов диссертации