Диссертация (1152160), страница 4
Текст из файла (страница 4)
Н.Э. Баумана, что подтверждается соответствующими актами внедрения научно-технической продукции (Приложения 1, 2, 3, 4, 5 и 6). Полученные в рамках настоящего исследования научные ипрактические результаты диссертационной работы внедрены в учебном процессе кафедры «Автоматизированные системы управления биотехнологическими процессами» ФГБОУ ВО «Московский государственный университет пищевых производств» для студентов направлений подготовки «Автоматизациятехнологических процессов и производств» и «Управление в технических системах». Имеется соответствующий акт внедрения (Приложение 7).Достоверность полученных в работе результатов подтверждается использованием методов системного анализа и теории принятия решений, экспериментальными исследованиями ТП производства пищевой продукции, проведенными в производственных условиях ОАО «Рот-Фронт» Холдинга «Объединенныекондитеры», на ОАО «Мелькомбинат в Сокольниках», на ОАО «Молочныйкомбинат Воронежский», на ЗАО МПБК «ОЧАКОВО» и во ВНИИСМ МГТУ19им.
Н.Э. Баумана, а также обеспечивается совпадением расчетных данных и результатов эксперимента.Положения, выносимые на защиту1. Результаты анализа информационного обеспечения процессов производствапищевой продукции и проблем создания экспертных систем контроля и прогнозирования качества пищевых изделий на примере линий производства помадных конфет, муки, сливочного масла и хлебного кваса.2.
Методология разработки структурно- параметрических, математических и ситуационных моделей основных этапов ТП производства пищевой продукцииразличного агрегатного состояния (помадных конфет, муки, сливочного масла ихлебного кваса), являющихся основой создания ИЭС, позволяющих прогнозировать ход этих процессов и определять необходимые при этом режимы работыиспользуемого оборудования.3. Методология создания нового поколения средств автоматизации контроля впотоке слабоформализованных органолептических показателей качества пищевых продуктов; методы, алгоритмы, модели и программная реализация виртуальных и интеллектуальных датчиков контроля вкуса и цвета пищевой продукции, основные этапы решения этих задач с использованием нейросетевых технологий и систем компьютерного зрения.4.
Систематизация и модернизация ФСА на основе внесения в эти схемы новыхрешений по АК в потоке органолептических показателей качества пищевых материалов с использованием интеллектуальных технологий.5. Методические основы проектирования специализированных БД и БЗ, позволяющих в режиме реального времени формировать данные, необходимые дляфункционирования ИЭС с получением интегрированных концептуальных моделей БД и БЗ предметной области; архитектуры, основных фаз и этапов проектирования БД и БЗ; программы обработки и передачи запросов, создание и обработки отчетов, программы управления приложениями;206.
Метод обучения и адаптации баз знаний для ИЭС, основанный на использовании адаптивных сетевых моделей.7. Комплекс методов, алгоритмов, моделей и программ, обеспечивающих работусозданной нейросетевой интегрированной экспертной системы автоматическогоконтроля и прогнозирования качества пищевой продукции с интеллектуальными функциями прогнозирования, поддержки и принятия решений, структуракомплекса технических средств.8. Методология разработки информационного, математического, программноалгоритмического, технического и диагностического обеспечения интегрированных экспертных систем автоматического контроля и прогнозирования качества пищевой продукцииАпробация работы.Основные положения диссертационной работы были обсуждены и одобрены на: международной НП конференции – выставке «Планирование и обеспечение подготовки и переподготовки кадров для отраслей пищевой промышленности и медицины», Москва, МГУПП, 2012 г.; Х Международной НП конференции "Автоматизация и информационное обеспечение производственныхпроцессов в сельском хозяйстве", Углич, ГНУ ВИМ Россельхозакадемии, 2012г.; международной конференции молодых ученых «Проблемы пищевой безопасности».
Москва, МГУПП, 2013 г.; международной научной сессии НИЯУМИФИ- 2014, Секция «Интеллектуальные системы и технологии», 27 января2014 г.; X Всероссийской конференции молодых ученых по математическомумоделированию и информационным технологиям, Кемерово, 18 – 19 сентября2013г., СО РАН; VП-ой Всеукраинской НП конференции «Информационныетехнологии и автоматизация - 2014», Украина, Одесса, 16 – 17 декабря 2014 г.;V международной НП конференции " 21 век: фундаментальная наука и технологии "(« 21 century: fundamental science and technology V») ,10-11ря 2014 г., North Charleston, USA ; Международной НП конференции «Автоматизация и управление технологическими и бизнес – процессами пищевой про-21мышленности», 15 – 17 апреля 2015 г., МГУПП; Международной научной конференции студентов и молодых ученых «Экологически безопасные, ресурсосберегающие технологии и средства переработки сельскохозяйственного сырьяи производства продуктов питания», МГУПП, 2015; П-ой Международной НПконференции «Автоматизация и управление технологическими процессамипищевой промышленности», 18 – 20 мая 2016 г., МГУПП; Международнойконференции «Современные биотехнологии в производстве продуктов питания», 11 – 13 октября 2016 г., МГУПП; Конференция с международным участием «Развитие пищевой и перерабатывающей промышленности России: кадры и наука», 11 – 12 апреля 2017 г., МГУПП.На различных этапах выполнения содержание отдельных разделов, результаты исследований и диссертация в целом были доложены и получилиодобрение на расширенных заседаниях кафедры «Автоматизированные системы управления биотехнологическими процессами» ФГБОУ ВО «МГУПП».
Основная часть диссертационной работы выполнялась в рамках научной темы«Математическое, алгоритмическое и программное обеспечение автоматизациипроцесса контроля качества помадных конфет с использованием систем технического зрения и нейросетевых технологий», являющейся Победителем конкурса 2015 – 2017 года на получение стипендии Президента РФ молодыми учеными и аспирантами по направлению «Стратегические информационные технологии».Публикации. По материалам диссертации опубликовано 96 печатных работ.Из них 2 монографии, 22 статьи в журналах, входящих в список ВАК, 5 – в других изданиях, а также 67 докладов в сборниках научных докладов международных конференций.Структура и объем работы.Диссертационная работа состоит из введения, 7 глав, заключения и спискаиспользуемой литературы (205 источников).
Работа изложена на 418 страницахмашинописного текста, содержит 153 рисунка, 108 таблиц и 7 приложений.22ГЛАВА 1. МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ АНАЛИЗАПОДГОТОВЛЕННОСТИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ (ТП)ПРОИЗВОДСТВА ПИЩЕВОЙ ПРОДУКЦИИ К ВНЕДРЕНИЮИНТЕГРИРОВАННЫХ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ. ПОСТАНОВКАЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЯКак отмечено во введении, в настоящее время все более возрастаюттребования к повышению качества и конкурентоспособности отечественныхпродуктов питания.В соответствии с Федеральным законом от 2 января 2000 г. N 29-ФЗ "Окачестве и безопасности пищевых продуктов" одним из основных требований кобеспечению качества и безопасности пищевых продуктов, материалов и изделий при их изготовлении (глава 1У, статьи 15 и 17) является постоянная организация в установленном порядке и проведение экспертизы их качества в процессе производства.Существующие в настоящее время методы оценки качества пищевой продукции [1, 2, 5, 6, 13, 14, 17, 18, 40, 41, 62, 78, 86, 90, 113, 116] в процессе еепроизводства далеки от совершенства, поскольку, в основном, эта оценка осуществляется органолептическим путем.
Органолептический контроль длителенпо времени, обладает рядом недостатков [86, 90, 92, 102, 116,129, 130, 137, 138,144, 145, 148, 149, 157, 161, 171, 174, 175]. Для получения при этом достоверных результатов необходимо соблюдать условия проведения дегустационногоанализа; оценивать и изучать индивидуальные сенсорные способности дегустаторов; проводить специальную подготовку дегустаторов, обучать их приемам сенсорного анализа и т.д.
Однако, даже при выполнении всех требований ирекомендаций, критерий субъективности в оценке качества полностью не может быть исключен. На пищевых предприятиях зачастую отсутствуют профессиональные дегустаторы. В ряде случаев на пищевых предприятиях не соблюдаются условия проведения дегустаций. И как следствие, полученная органолептическим путем оценка может зачастую давать недостоверные и необъек-23тивные показания о качестве готовой продукции [86, 90, 92, 102, 116,129, 130,137, 138, 144, 145, 148, 149, 157, 161, 171, 174, 175].Имеется настоятельная необходимость повышения объективности контроля качества пищевой продукции за счет внедрения высокоэффективных интеллектуальных технологий в производственный процесс и создания на их базесистемы непрерывного автоматического контроля в потоке этих показателей.Одним из наиболее перспективных направлений решения этой задачиявляется создание и внедрение интеллектуальных экспертных систем (ЭС)непрерывного контроля в потоке и прогнозирования качества вырабатываемой пищевой продукции.
Работа таких ЭС основана на использованиинейросетевых технологий и систем компьютерного зрения, осуществляющихподдержку принятия предложенных оптимальных решений.Для анализа подготовленности различных ТП производства пищевойпродукции к возможности эффективного внедрения интеллектуальных экспертных систем с использованием современного программного обеспечения,рассмотрим, в первую очередь, особенности и закономерности этих процессовпри производстве различных видов пищевой продукции.1.1.
Особенности и закономерности ТП производства пищевой продукции,выбор наиболее типичных ТПТП приготовления пищевой продукции представляют собой различныепо характеру и сложности объекты, что определяется многообразием отраслейпищевой промышленности, разнообразием методов обработки сырья, полуфабрикатов и готовых изделий, широким ассортиментом производимых пищевыхпродуктов [16, 90, 94, 113, 174, 199 и др.]. Вместе с тем этим ТП присущи и некоторые особенности и свойства, позволяющие, несмотря на их внутренниеразличия, отличающийся друг от друга характер процессов, найти общие закономерности их протекания, разработать общие подходы к их исследованию.Рассмотрим некоторые особенности и закономерности ТП приготовленияразнообразной пищевой продукции, которые определяют актуальность и эко-24номическую эффективность их автоматизации [2, 14 - 16, 62, 65, 77, 78, 88, 90,94, 113, 116, 117, 129, 130, 134, 174, 199 и др.].
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
