Диссертация (1152160), страница 59
Текст из файла (страница 59)
Представлена технология разработки и взаимосвязь участников построения и эксплуатации ИЭС контроля в потоке и прогнозирования показателей качества пищевой продукции в процессе производства, включающая в себяшесть этапов: идентификация, концептуализация, формализация, выполнение,тестирование, опытная эксплуатация.5. Разработана нейросетевая ИЭС контроля в потоке и прогнозированияпоказателей качества пищевой продукции, в которой в качестве интеллектуального ядра использована модель искусственных нейронных сетей (ИНС).Разработано специализированное программного обеспечение, состоящее из информационной части; компонента импортирования данных (интегратор) и модуля работы с искусственной нейронной сетью (ИНС). Информационная часть382обеспечивает накопление, хранение и предоставления информации, а также реализует интерфейс конечного пользователя.7.
Представлена разработанная автоматизированная система обработкиданных. Получена ER-диаграмма изображения сущности предметной области исуществующих взаимосвязей.8. Разработа специализированная БД ИЭС контроля в потоке и прогнозирования показателей качества пищевой продукции в процессе производсва.9.
Сформирована база знаний ИЭС контроля в потоке показателей качества пищевой продукции в процессе производства. Разработана схема интегрированного использования БД и БЗ.10. Осуществлен и обоснован выбор архитертуры БЗ.11. Представлена построенная БЗ ИЭС контроля в потоке и прогнозирования показателей качества пищевой продукции, включающая декларативнуюкомпоненту в виде объектно-ориентированной модели, содержащую знания овсех этапах производства пищевой продукции, параметрах диагностированиякачества сырья, полуфабрикатов и готовых пищевых изделий, информацию оботказах подсистем и способах их устранения и процедурную компоненту в видепродукционной модели.12.
Разработана архитектура и основная концепция создания ИЭС контроля в потоке и прогнозирования показателей качества пищевой продукции впроцессе производства. Для физической реализации разработанной структурыИЭС осуществлен подбор комплекса технических средств.13. Предложена программная реализация ИЭС контроля и прогнозирования качества пищевой продукции в процессе производства.14.
Разработана методика формализации экспертных знаний в ИЭС контроля и прогнозирования качества пищевой продукции.15. Выполнена алгоритмизация работы ИЭС и программная реализацияее компонентов, обеспечивающие возможность: быстрого информирования обслуживающего персонала о динамическом состоянии линии производства пи-383щевого продукта, параметрах контроля качества, получения рекомендаций поустранению неисправности, что способствует стабилизации ТП, обеспечениюзаданного качества готовой пищевой продукции.16. Разработанная ИЭС контроля в потоке и прогнозирования качествапищевой продукции в процессе производства является универсальной и можетбыть адаптирована под контроль и прогнозирования качества различной пищевой продукции.17. Разработана схема интеграции ИЭС контроля и прогнозирования качества пищевой продукции с существующими на пищевых предприятиях АСУТП с использованием PDM-системы SMARTEAM.18.
Предложения по внедрению ИЭС приняты на кондитерских предприятиях Холдинга ООО «Объединенные кондитеры», ЗАО МПБК «ОЧАКОВО»,ПАО «Молочный комбинат Воронежский» и ОАО «Мелькомбинат в Сокольниках».384ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫВрезультатепроведенныхисследованийразработанынаучно–теоретические и практические основы создания нового класса информационносоветующих нейросетевых экспертных систем автоматического контроляипрогнозирования качества пищевой продукции на всех этапах производства синтеллектуальными функциями диспетчерского управления ходом этих процессов в режиме реального времени.
Основные выводы заключаются в следующем.1.Обоснована необходимость разработки нового класса интегриро-ванных экспертных систем автоматического контроля в потоке и прогнозирования качества пищевой продукции с интеллектуальными функциями экспертной поддержки принятия решений, выявлен основной спектр 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 пищевой продукции с указанием необходимых точек контроля и регулирования(на примере линий производства помадных глазированных конфет, пшеничноймуки, сливочного масла и хлебного кваса).3.
Разработана и апробирована методика выбора количественного и качественного состава экспертов, а также принцип формирования рабочей группыэкспертов для проведения тестового опроса и разработки ситуационных моделей основных этапов ТП производства пищевой продукции.4.
Разработан комплекс структурно – параметрических, математическихи ситуационных моделей основных этапов ТП производства различной пищевой продукции (на примере помадных конфет, муки, сливочного масла и кваса),ориентированный на обработку первичной информации, получаемой от датчиков показателей качества сырья, полуфабрикатов и готовых пищевых изделий.На основании проведенных исследований разработан алгоритм реализации по-385лученных моделей в ИЭС, специально ориентированный на решение задач расчета 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 впотоке вкуса пищевых масс с использованием нейросетевых технологий.
Показана перспективность их использования в условиях действующих предприятийкондитерской, 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 их использования в условиях действующих предприятий кондитерской, мукомольной, молочной и пивобезалкогольной промышленности.7. Проведен комплексный анализ существующих на пищевых предприятиях АСУТП, АСУ производства различных пищевых продуктов, а также используемых технических средств автоматизации, принципов и методов управления, на основании которого разработаны функциональные схемы автоматизации (ФСА) поточных линий производства различной пищевой продукции(помадных глазированных конфет, муки, сливочного масла и кваса) с внесением новых решений по автоматизации контроля в потоке показателей качествапищевых продуктов с использованием интеллектуальных технологий.8. Разработаны новые методы формирования, обучения и адаптации базыданных (БД) и базы знаний (БЗ) для ИЭС контроля и прогнозирования качествапищевой продукции, позволяющие в режиме реального времени формироватьданные, необходимые для принятия управляющих воздействий в ходе ТП производства пищевой продукции.
Создана специализированная БД ИЭС, аккумулирующая опыт многочисленных пищевых предприятий (более 100) и инте-386грирующая БД пищевых предприятий в единую систему сбора и обработки информации.9. Разработан теоретический аппарат и на его основе новый класспродукционных моделей, ориентированных на поддержку процессов принятиярешений в ИЭС, открытый для включения в него новых типов продукционныхправил и обеспечивающих определение различных отклонения ТП от нормыбез отключения аппаратуры от источников первичной информации, основанный на предложенной неиросетевои модели и способе комбинированногонейросетевого моделирования.10. Разработана стратегия, концептуальные положения, принципы и методы построения, алгоритмы функционирования, архитектура ИЭС автоматического контроля в потоке и прогнозирования качества пищевой продукции навсех этапах ее производства с возможностью предвидеть получение брака иоперативного управления ходом этих процессов.11.
На основе разработанного подхода и с учетом разработанного математического, алгоритмического, программного и информационного обеспечения получена нейросетевая информационно- советующая экспертная системаавтоматического контроля в потоке и прогнозирования качества пищевой продукции в процессе производства с интеллектуальными функциями поддержкипринятия решений для оперативного управления линиями производства пищевой продукции в режиме реального времени.12. Разработана схема интеграции, позволяющая использовать существующую программно-техническую базу АСУ пищевого предприятия и внедрить внее нейросетевую экспертную систему контроля и прогнозирования качествапищевой продукции с использованием PDM-системы SMARTEAM.13. Разработанные методы, способы, алгоритмы и программы прошлиапробацию и внедрены для практического применения на ряде действующихпищевых предприятиях: кондитерских предприятиях Холдинга ООО «Объединенные кондитеры», ОАО «Мелькомбинат в Сокольниках», ПАО «Молочный387комбинат Воронежский» и ЗАО МПБК «ОЧАКОВО», а также во ВНИИСММГТУ им.
Н.Э. Баумана и в учебном процессе на кафедре ―Автоматизированные системы управления биотехнологическими процессами» МГУПП.14. Предложены практические рекомендации для работников предприятий пищевой промышленности по использованию ИЭС в составе АСУТП производства пищевой продукции, разработанные с целью повышения качествавыпускаемыз изделий, улучшения технико-экономических показателей работыпредприятия, обеспечения оперативной информацией о ходе ТП за счѐт автоматизации контроля в потоке, прогнозирования, диагностики хода ТП производства пищевой продукции и экспертной поддержки принятия решений.Диссертационные исследования выполнены применительно к кондитерской, мукомольной, молочной и пивобезалкогольной промышленности. Однакоиспользуемые методы и полученные результаты можно распространить на другие отрасли пищевых производств, а также полученные результаты могут бытьиспользованы в отраслевых научно-исследовательских и проектных организациях, занимающихся разработкой предложений по совершенствованию производства пищевой продукции путем внедрения новых программно- аппаратныхсредств и эффективных интеллектуальных технологий.Результаты диссертационной работы являются методологической базойдальнейших перспективных разработок интеллектуальных информационноуправляющих экспертных систем с нейросетевым управлением для различныхотраслей пищевой промышленности.388СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ1.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
