Главная Контакты Добавить в избранное Авторы Вопросы и ответы
,

УДК 681.5:664.12

РОЗРОБКА АЛГОРИТМІВ ПІДСИСТЕМИ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ ДЛЯ КОНТРОЛЮ ЯКОСТІ РОБОТИ ДИФУЗІЙНОГО ВІДДІЛЕННЯ

Сідлецький В.М., Ельперін І.В., Ладанюк А.П.

Ефективність роботи дифузійного відділення визначається якісними показниками дифузійного соку та втратами цукру в процесі сокодобування. Якщо розглядати втрати цукру то вони складаються з втрат цукру з жомом та неврахованих втрат.

Значення показників якості залежать від великої кількості параметрів (якість сировини, якість стружки, величина відбору соку, температурні режими, час попереднього ошпарювання стружки, час знецукрення, вплив розвитку мікроорганізмів та інші), які можуть змінюватись у припустимих межах і тісно пов’язані один з одним. Так як значна кількість цих параметрів є слабко формалізованими і зв’язаними, то управління якістю роботи дифузійним відділенням доцільно проводити з використанням підсистеми підтримки прийняття рішень. При цьому актуальним є визначення алгоритму для ідентифікації стану параметрів та визначення характеру їх змін.

Якість роботи станції Е складається з втрат цукру на стадії дифузії Е1 та якість дифузійного соку Е2. В свою чергу втрати цукру на дифузії Е1 складаються з втрати цукру з жомом Е11 та неврахованих втрат Е12. Тому можна вважати, що якість роботи дифузійного відділення характеризується елементом множини Е [1]:

(1)

Виходячи з даних, наведених у табл. 1 [2], для оцінки втрат цукру в жомі необхідно врахувати вміст сухих речовин в жомі Сж, вміст цукру в жомі Хж, кількість жому до маси буряка Fж :

(2)

 

Таблиця 1

Втрати цукру на стадії дифузії при різних величинах вмісту сухих речовин і цукру в жомі

Вміст сухих речовин у жомі, %

Вміст цукру в жомі, %

 

 

Кількість жомі, % до маси буряка

Втрати цукру ,% до

,буряка

Вміст сухих речовин у жомі, %

 

Вміст цукру в жомі, %

Кількість жомі, % до маси буряка

Втрати цукру ,% до маси буряка

8

0,4

55,0

0,22

16

0.4

26,2

0,10

 

0,8

59,1

0,47

 

0,8

27,1

0,22

 

1,2

64,0

0,77

 

1,2

28,1

0,34

10

0,4

43,1

0,17

18

0,4

23,1

0,09

 

0,8

45,6

0,36

 

0,8

23,9

0,19

 

1,2

48,5

0,58

 

1,2

24,6

0,30

12

0,4

35,5

0,14

20

0,4

20,7

0,08

 

0,8

37,1

0,30

 

0,8

21,3

0,17

 

1,2

39,0

0,47

 

1,2

21,9

0,26

14

0,4

30,1

0,12

22

0,4

18,8

0,08

 

0,8

31,3

0,25

 

0,8

19,3

0,15

 

1,2

32,6

0,39

 

1,2

19,7

0,24

Для зниження втрат цукру в жомі [1,2,3] використовують операції d11 , які входять в масив D11 і враховують змінювання параметрів: відбір дифузійного соку F2, якість стружки W, часу дифузії Н2 ошпарювання Н1, та температуру Т2:

(3)

Час ошпарювання Н1 та час дифузії Н2 залежить від рівня продукту в апараті (відповідно L1 та L2) та частоти обертання транспортуючих органів (відповідно V1 та V2) [2,7] :

(4)

(5)

Величину неврахованих втрат цукру можна визначити непрямим методом за значенням рН в дифузійному апараті Р та за результатами аналізу на вміст молочної кислоти А:

(6)

Вибір операції d12 із множини D12, що дозволяють зменшити невраховані втрати цукру, будуть включати зміну параметрів рН живильної води Р, часу дифузії Н2 та температури Т [1,2] :

(7)

Зниження неврахованих втрат за рахунок введення 40% розчину формаліну та обробки буряка вапном є операціями дискретними і в даному випадку не враховувались.

Якість дифузійного соку Е2 характеризується вмістом сухих речовин Сс, чистотою Д, величиною рН Рс  та цукристістю Ц :

(8)

Якість дифузійного соку Е2 контролюється: якістю стружки, температурою часом дифузії, якістю живильної води N. Зміна цих показників відповідає діям d2, що входять до множини D2 [1,2]:

(9)

Як видно із (3), (7), (9), для керування якісними показниками роботи дифузійного відділення використовують цілеспрямовані дії, які можуть впливати одночасно на зміну кожного показника (рис 1). Тому при визначенні управляючих дій, d11, d12, d2 що входять до множин D11 , D12 , D2 відповідно, для зміни одного показника якості необхідно врахувати можливість зміни інших показників, що в загальному має вигляд:

(10)

Для прийняття рішення при виборі дії необхідно враховувати стан кожного параметра в зв’язку з:

·        можливістю змінювати кожний показник якості декількома параметрами;

·        неможливості в подальшій зміні вибраного параметра;

·        неефективністю зміни параметра в існуючому стані.

Тому для прийняття рішення, з приводу доцільності зміни вибраного параметру, для кожного виділений масив термів, який можна представити у вигляді

(11)

 

Рис.1 Зв’язаність параметрів що впливають на процес сокодобування

 

Враховуючи вплив витрати дифузійного соку Fдс на втрати цукру в жомі та параметрів які впливають на можливість корекції витрати дифузійного соку [1,2], приймаємо, що вибір терма jдс із множини Jдс матиме наступну залежність:

(12)

В основу прийняття рішень щодо можливості та характеру зміни часу перебування стружки в дифузійному апараті та ошпарювачі з урахуванням (4) і (5) може бути покладено:

(13)

(14)

При необхідності корекції втрат цукру в жомі необхідно врахувати якість стружки та втрати цукру в жомі і температуру сокодобування в даний час [1,2]:

(15)

Для аналізу розвитку мікроорганізмів використовують значення рН в колоні Рдс та результати вмісту молочної кислоти А (7), а параметрами, які впливають на невраховані втрати цукру будуть: якість стружки W, час дифузії Н2, температури Т2 . Можливість та характер зміни часу дифузії Мн11, та температури Θ11 вибираємо з врахуванням наступних залежностей :

(16)

(17)

Для прийняття рішень при корекції часу дифузії з метою покращення якості дифузійного соку необхідно врахувати якість стружки, оцінити час дифузії Н2 та показники дифузійного соку Е2:

(18)

В процесі прийняття рішень при корекції температурного режиму на дифузії при покращенні якості дифузійного необхідно врахувати показники:

(19)

Для визначення характеру зміни витрати дифузійного соку Fдс, введена залежність:

(20)

Терми, які відповідають необхідним діям для корекції параметрів такі ж, як і в попередньому прикладі.

Враховуючи вище викладене, оптимальний вибір параметрів, для корекції та характер їх змін, можна знайти з наступних залежностей, що подані в загальному вигляді.

Для керуванням втратами в жому :

(21)

Для зменшення показників неврахованих втрат :

(22)

Для покращення якості дифузійного соку :

(23)

Для визначення дій з врахуванням всіх показників якості :

(24)

Логічне виведення для знаходження вихідної змінної D можна представити у вигляді дерева рис 2.

Рис.2 Фрагмент дерева логічного виведення

 

Використовуючи теорію нечітких множин змінні представлені у вигляді лінгвістичних термів:

·        для вхідних параметрів виділені наступні терми: нижче норми, норма, вище норми;

·        для визначення характеру зміни відповідного параметру використовуються терми: неможливо зменшувати – бажано збільшити, можливо зменшувати – бажано збільшити, можливо збільшувати – можливо зменшувати, можливо збільшити – бажано зменшувати, неможливо збільшити – бажано зменшувати.

При виборі дії в області одного показника якості проводиться порівняння ваги терма для кожного параметра.

Аналізуючи представлене на рис.2 дерево логічного виведення для рішень, можна зробити висновок, що збір експертних даних буде ускладнюватись внаслідок великої розмірності бази знань, тому доцільно використаи ієрархічну базу знань.

Для прийняття рішень при вирішені задач стосовно втрат цукру в жомі виділені наступні матриці знань.

Для витрати дифузійного соку:

(25)

 

Для часу ошпарювання та часу дифузії відповідно :

(26)

(27)

Для температурного режиму в дифузійній колоні :

(28)

з врахуванням (25), (26), (27), (28)матриця знань вирішена стосовно втрат цукру в жомі прийме вигляд:

(29)

Користуючись аналогічним підходом, можна сформувати матриці знань для прийняття рішень при вирішенні задач для корекції неврахованих втрат та якісних показників жому. А саме:

- для вибору варіантів рішень при розгляду неврахованих втрат:

(30)

- для вибору варіантів рішень при оцінці показників якості дифузійного соку:

(31)

Виходячи із (29), (30), (31) загальна база знань для підтримки прийняття рішень при корекції якісних показників роботи дифузійної станції матиме вигляд:

(32)

 

 

 

 

 

 

 

 

Запропонований алгоритм пошуку рішень та підходи до створення бази знань використовується для розробки підсистеми підтримки прийняття рішеня при управлінні якісними показниками роботи дифузійної станції.

 

In the article the algorithm of search of decisions and approaches is examined to creation of base of knowledges which are used for development of subsystem of support of decision-making at a management the high-quality indexes of work of the diffusive station.

 

1.       Технологические отклонение в сахарном производстве (причины, предупреждение, устранение) под ред. А. Коваржика: перевод с чешского – М.: Агропромиздат, 1986.- 262 с.

2.       Cапронов А.Р. Технология сахарного производства – М.: Колос,1998. – 495 с.

3.       Инструкция по ведению технологического процесса свеклосахарного производства Москва 1985

4.       Процеси і апарати харчових виробництв: Підручник / За ред. проф. І.В Малежика. – К.: НУХТ, 2003. – 400 с.

 





Ответы на вопросы [_Задать вопроос_]

Информационно-управляющие комплексы и системы

Теленик С.Ф., Ролік О.І., Букасов М.М., Андросов С.А. Генетичні алгоритми вирішення задач управління ресурсами і навантаженням центрів оброблення даних

Богушевский В.С., Сухенко В.Ю., Сергеева Е.А., Жук С.В. Реализация модели управления конвертерной плавкой в системе принятия решений

Бень А.П., Терещенкова О.В. Применение комбинированных сетевых методов планирования в судоремонтной отрасли

Цмоць І. Г., Демида Б.А., Подольський М.Р. Методи проектування спеціалізованих комп’ютерних систем управління та обробки сигналів у реально-му час

Теленик С.Ф., РолікО.І., Букасов М.М., РимарР.В., Ролік К.О. Управління навантаженням і ресурсами центрів оброблення даних при виділених серверах

Селякова С. М. Структура інтелектуальної системи управління збиральною кампанією

Еременко А.П., Передерий В.И. Принятие решений в автоматизированных системах с учетом психофункциональных характеристик оператора на основе генетических алгоритмов

Львов М.С. Алгоритм перевірки правильності границь змінення змінних у послідовних програмах

Ляшенко Е.Н. Анализ пожарной опасности сосновых насаждений в зоне Нижне-днепровских песков – самой большой пустыни в Европе

Кучеров Д.П., Копылова З.Н. Принципы построения интеллектуального автору-левого

Касаткина Н.В., Танянский С.С., Филатов В.А. Методы хранения и обработки нечетких данных в среде реляционных систем

Ходаков В.Е., Жарикова М.В., Ляшенко Е.Н. Применение когнитивного подхода для решения задачи поддержки принятия управленческих решений при ликвидации лесных пожаров

Гончаренко А.В. Моделювання впливу ентропії суб’єктивних переваг на прийняття рішень стосовно ремонту суднової енергетичної установки

Фарионова Н.А. Системный подход построения алгоритмов и моделей систем поддержки принятия решений при возникновении нештатных ситуаций

Биленко М.С., Серов А.В., Рожков С.А., Буглов О.А. Многоканальная система контроля качества текстильных материалов

Мотылев K.И., Михайлов M.В., Паслен В.В. Обработка избыточной траекторной информации в измерительно-вычислительных системах

Гончаренко А.В. Вплив суб’єктивних переваг на показники роботи суднової енергетичної установки

Гульовата Х.Г., Цмоць І.Г., Пелешко Д.Д. Архітектура автоматизованої системи моніторингу і дослідження характеристик мінеральних вод

Соломаха А.В. Разработка метода упреждающей компенсации искажений статорного напряжения ад, вносимых выходными силовыми фильтрами

ПотапенкоЕ.М., Казурова А.Е. Высокоточное управление упругой электромеханической системой с нелинейным трением.

Кузьменко А.С., Коломіц Г.В., Сушенцев О.О. Результати розробки методу еквівалентування функціональних особливостей fuzzy-контролерів

Кравчук А. Ф., Ладанюк А.П., Прокопенко Ю.В. Алгоритм ситуационного управления процессом кристаллизации сахара в вакуум-аппарате периодического действия с механическим циркулятором

Абрамов Г.С., Иванов П.И., Купавский И.С., Павленко И.Г. Разработка навигационного комплекса для автоматического наведения на цель системы груз-управляемый парашют

Литвиненко В.И., Четырин С.П. Компенсация ошибок оператора в контуре управления следящей системы на основе синтезируемых вейвелет-сетей

Бардачев Ю.Н., Дидык А.А. Использование положений теории опасности в искусственных иммунных системах

Рожков С.О., Кузьміна Т.О., Валько П.М. Інформаційна база як основа для створення асортименту лляних виробів.

Ускач А.Ф., Становский А.Л., Носов П.С. Разработка модели автоматизированной системы управления учебным процессом

Мазурок Т.Л., Тодорцев Ю.К. Актуальные направления интеллектуализации системы управления процессом обучения.

Ускач А.Ф., Гогунский В.Д., Яковенко А.Е. Модели задачи распределения в теории расписания.

Пономаренко Л.А., Меликов А.З., Нагиев Ф.Н. Анализ системы обслуживания с различными уровнями пространственных и временных приоритетов.

Коршевнюк Л.О. Застосування комітетами експертів системи нечіткого логічного виводу із зваженою істинністю.. – С. 73 – 79.

Кирюшатова Т.Г., Григорова А.А Влияние направленности отдельных операторов и направленности всей группы на конечный результат выполнения поставленной задачи.

Петрушенко А.М., Хохлов В.А., Петрушенко І.А. Про підключення до мови САА/Д деяких засобів паралельного програмування пакету МРІСН.

Ходаков В.Е., Граб М.В., Ляшенко Е.Н. Структура и принципы функционирования системы поддержки принятия решений при ликвидации лесных пожаров на базе новых геоинформационных технологий.

Сидорук М.В., Сидорук В.В. Информационные системы управления корпорацией в решении задач разработки бюджета.

Нагорный Ю.И. Решение задачи автоматизированного расчета надежности иасуп с использованием модифицированного метода вероятностной логики

Козак Ю.А. Колчин Р.В. Модель информационного обмена в автоматизированной системе управления запасами материальных ресурсов в двухуровневой логистической системе

Гожий А.П., Коваленко И.И. Системные технологии генерации и анализа сценариев

Вайсман В.А., Гогунский В.Д., Руденко С.В. Формирование структур организационного управления проектами

Бараненко Р.В., Шаганян С.М., Дячук М.В. Аналіз алгоритмів взаємних виключень критичних інтервалів процесів у розподілених системах

Бабенко Н.И., Бабичев С.А. Яблуновская Ю.А. Автоматизированная информационная система управления учебным заведением

Яковенко А.Е. Проектирование автоматизированных систем принятия решений в условиях адаптивного обучения с учетом требований болонского процесса

Бараненко Р.В Лінеаризація шкали і збільшення діапазону вимірювання ємностей резонансних вимірювачів

Головащенко Н.В. Математичні характеристики шумоподібно кодованих сиг-налів.

Шерстюк В.Г. Формальная модель гибридной сценарно-прецедентной СППР.

Шекета В.І. Застосування процедури Append при аналізі абстрактних типів даних модифікаційних запитів.

Цмоць І.Г. Алгоритми та матричні НВІС-структури пристроїв ділення для комп'-ютерних систем реального часу.

Кухаренко С.В., Балтовский А.А. Решение задачи календарного планирования с использованием эвристических алгоритмов.

Бараненко Р.В., Козел В.Н., Дроздова Е.А., Плотников А.О. Оптимизация рабо-ты корпоративных компьютерных сетей.

Нестеренко С.А., Бадр Яароб, Шапорин Р.О. Метод расчета сетевых транзакций абонентов локальных компьютерных сетей.

Григорова А.А., Чёрный С. Г. Формирование современной информационно-аналитической системы для поддержки принятия решений.

Шаганян С.Н., Бараненко Р.В. Реализация взаимных исключений критических интервалов как одного из видов синхронизации доступа процессов к ресурсам в ЭВМ

Орлов В.В. Оценка мощности случайного сигнала на основе корреляционной пространственной обработки

Коджа Т.И., Гогунский В.Д. Эффективность применения методов нечеткой логики в тестировании.

Головащенко Н.В., Боярчук В.П. Аппаратурный состав для улучшения свойств трактов приёма – передачи информации в системах промышленной автоматики.