автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.07, диссертация на тему:Автоматизация производства хлебобулочных изделий в условиях нечеткого представления контролируемых параметров

кандидата технических наук
Ерютина, Елена Петровна
город
Орел
год
2000
специальность ВАК РФ
05.13.07
цена
450 рублей
Диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению на тему «Автоматизация производства хлебобулочных изделий в условиях нечеткого представления контролируемых параметров»

Автореферат диссертации по теме "Автоматизация производства хлебобулочных изделий в условиях нечеткого представления контролируемых параметров"

На правах рукописи

РГБ ОД

ЕРЮТИНА ЕЛЕНА ПЕТРОВНА \ фг'З

УДК 658.012.011.56.005:681.322-181.4.01

АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОИЗВОДСТВА ХЛЕБОБУЛОЧНЫХ ИЗДЕЛИЙ В УСЛОВИЯХ НЕЧЕТКОГО ПРЕДСТАВЛЕНИЯ КОНТРОЛИРУЕМЫХ ПАРАМЕТРОВ

Специальность: 05.13.07 - Автоматизация технологических процессов и

производств (в промышленности)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Орел - 2000

Работа выполнена в Орловском Государственном Техническом Университете (ОрелГТУ)

Научный руководитель: -

Научный консультант: -

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Колоколов Ю.В.

кандидат технических наук, доцент Суздальцев А.И.

доктор технических наук, Сербулов Ю.С.

кандидат технических наук, Андреев В.О.

Ведущая организация: - ОАО «Орелоблхлеб»

Защита состоится « с'б^зал'Ц 2000 года на заседании диссертационного Совета К-

064.75.03 при Орловском государственном техническом университете по адресу: 302020 г. Орел, Наугорское шоссе, 40 в /^часов.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Орловского государственного технического университета.

Автореферат разослан «¿о» 3к Я 2000 г. Отзывы на автореферат в 2-х экземплярах, заверенные печатью, просим направлять по адресу Совета университета: 302020 г. Орел, Наугорское шоссе, 29.

Ученый Секретарь диссертационного Совета, кандидат технических наук, доцент

Суздальцев А.И.

Л 0-2.- (Г-Г)*Г П

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы Одной из актуальных проблем, стоящих перед хлебопеками является роблема получения качественной готовой продукции при использовании сырья любого качества. )дним из путей повышения эффективности производства является использование существующих перспективных систем автоматизированного управления. Основой эффективности работы хле-опекарного предприятия является стабильное качество продукции, минимальное время произ-одственного цикла, а также снижение материальных, энергетических и трудовых затрат.

Качественные показатели муки, поступающей на предприятия для переработки, меняются остаточно часто, что требует напряженной, изнуряющей работы персонала по перенастройке гхнологических параметров и режимов. Особенно это актуально для малых предприятий, где нет обствеиной лаборатории и решение вопроса изменения параметров может бьпъ принято только осле серий пробных выпечек, в процессе которых идет отладка параметров и режимов. При этом е обходится без выпуска бракованной продукции, значительных материальных, энергетических и ругих затрат.

Обеспечение информационной поддержки принимаемых решений требует разработки та-ой системы, которая позволяла бы получать прогнозируемые параметры готовых изделий без роведения пробных выпечек и дополнительных затрат, что и определяет актуальность такого рогнозирования. Но если учесть, что параметры готового изделия (пористость, объем, структура якиша, цвет корки и т.д.) носят нечеткий характер, например, структура мякиша может быть фупной», «нормальной», «плотной», то установление связей между параметрами сырья и пара-етрами готового изделия (прогнозирование) представляет собой сложную на сегодняшний день роблему, решение которой лежит в сфере новых подходов, базирующихся на современных ин-ормаиионных, программных и компьютерных технологиях.

Целью работы является повышение эффективности процесса производства хлебобулоч-ых изделий, за счет автоматизации прогнозирования качества выходного продукта, позволяюше-> экономить сырье, энергоресурсы и использовать персонал невысокой квалификации.

Основные задачи исследований Разработка способа и математической модели автоматизированного прогнозирования параметров готовых хлебобулочных изделий по параметрам сырья в условиях нечетких представлений контролируемых параметров.

Разработка способов и математических моделей автоматизированной корректировки прогнозируемых параметров готовых хлебобулочных изделий за счет автоматического выбора добавок-улучшителей и изменения параметров технологического процесса.

3. Разработка и исследование системы автоматизированного прогнозирования параметров качества готовых хлебобулочных изделий, основанной на разработанных математических моделях.

4. Разработка, испытание и внедрение нового способа приготовления хлебобулочных изделий, включающего систему автоматизированного прогнозирования параметров готовых изделий.

Методы и средства исследований

При решении диссертационных задач использовались системный анализ, элементы теории

нечетких множеств, теория принятия решений, программные и языковые средства современных

компьютерных технологий, персональные компьютеры.

Научная новизна

1. Сформулирован подход к прогнозированию качества хлебобулочных изделий, основанный на представлении параметров муки, технологического процесса, добавок-улучшителей и готовых изделий в виде векторов нечетких множеств и их преобразованиях, позволивший разработать математические модели различных способов прогнозирования параметров готовых изделий

2. В рамках сформулированного подхода разработаны способы и математические модели автоматизированного прогнозирования параметров готовых хлебобулочных изделий по параметрам сырья. Математические модели корректировки прогноза за счет виртуального выбора групп добавок-улучшителей и виртуального изменения параметров технологического процесса, основанные на представлении нечетких множеств указанных параметров в виде подмножеств нечетких бинарных функций и их нечетких преобразований и позволившие при частой смене сырья сократить время производства, материальные затраты и стабилизировать параметры готовых изделий.

3. На базе полученных математических моделей разработана система автоматизированного прогнозирования параметров готовых хлебобулочных изделий «ПРОГНОЗ», позволяющая в процессе производства исключить пробные выпечки, осуществить автоматический выбор добавок-улучшителей и рекомендаций по изменению параметров технологического процесса.

4. Разработана структурная схема способа производства хлебобулочных изделий, включающая автоматизированную систему «ПРОГНОЗ» и обеспечивающая повышение эффективности работы предприятия, в частности экономию электроэнергии, сырья и т.д.

Основные положения, выносимые на защиту

1. Новый способ и математические модели автоматизированного прогнозирования параметров качества готовых хлебобулочных изделий по параметрам сырья.

2. Способы и математические модели автоматизированной корректировки прогнозируемых параметров качества готовых изделий за счет виртуального выбора групп добавок-улучшителей и рекомендаций по изменению параметров технологического процесса.

3. Структурная схема способа производства хлебобулочных изделий, включающая автоматизированную систему прогнозирования качества хлебобулочных изделий «ПРОГНОЗ» и типовой комплекс технологического оборудования.

Практическая ценность и реализация результатов работы Практическую ценность работы составляют:

■ разработанные в рамках предложенного подхода способы и математические модели автоматизированного прогноза и автоматизированной корректировки прогноза параметров качества готовых шебобулочных изделий по параметрам муки за счет виртуального выбора добавок-улучшителей ети изменения параметров технологического процесса;

■ система автоматизированного прогнозирования качества хлебобулочных изделий «ПРОГНОЗ».

Результаты внедрены в производство на предприятии ООО «Визит» и используются при доведении лабораторных работ по курсу «Курсовое и дипломное проектирование» для студентов сафедры «Технология хлебопекарного, кондитерского и макаронного производства» ОрелГТУ. Апробация работы

Основные положения и результаты работы были обсуждены и одобрены на Первой Всерос-:ийской научно-практической конференции «Автоматизация технологических процессов и управ-¡ение производством на предприятиях пищевой промышленности» (г. Москва, МГАПП, 1996 г.). 1ервой международной научно-практической конференции «Проблемы здорового питания» г.Орел, 1998 г), а также на научно-технических конференциях в ОрелГТУ 1996-1999 г. Публикации

По материалам диссертационной работы опубликовано 8 печатных работ. Структура и объем диссертации

Диссертационная работа изложена на 104 страницах машинописного текста, содержит 25 исунков и 15 таблиц. Состоит из введения, четырех глав, заключения, списка используемых ис-очников, включающего 76 наименований, и семи приложений.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность проблемы, определена цель и задачи исследования, казана научная новизна и практическая ценность работы, даны основные положения, которые ыносятся на защиту, а также информация об обсуждении результатов работы.

В первой главе диссертации проведен системный анализ технологических и организаци-нкых условий производства хлебобулочных изделий. Представлен технологический цикл провеса производства хлебобулочных изделий в виде БА-диаграмм. Проведен анализ компонентного

состава муки, теста и влияния компонентов на протекающие химические, микробиологические и биохимические процессы и на качество готовой продукции. Проанализированы основные параметры сырья (муки), готовой продукции, технологических режимов, их взаимное влияние и способы контроля. Это позволило найти соответствие между количественными значениями параметров муки и их лингвистическим представлением, а также выделить значение пробных выпечек, существенно влияющих на эффективность работы предприятия.

Из анализа задач автоматизации выделены для исследования и обоснованы информационные задачи (прогнозирование качества и расчет рецептур).

Во второй главе проведен анализ традиционного подхода к прогнозированию качества хлебобулочных изделий и рассмотрены группы добавок-улучшителей.

Излагаются теоретические исследования нового подхода к прогнозированию качества хлебобулочных изделий.

Новый подход заключается в следующем. Параметры муки, параметры технологического процесса, параметры добавок-улучшителей и параметры готовых изделий представляются в виде векторов нечетких множеств, образующих в четырехмерном пространстве множество кубов нечетких множеств, каждый из которых представляет собой множество вариантов параметров качества готовых изделий в зависимости от параметров муки и добавок-улучшителей при фиксированных параметрах технологического процесса. Выбор соответствующего куба в четырехмерном пространстве и отыскание в нем по задаваемым параметрам муки параметров готового изделия с учетом добавок-улучшитеяей является сутью прогнозирования. Сказанное в общем виде записывается следующем образом

{^(КьМ), (1)

где Fj - вектор параметров муки;

Fj - вектор параметров технологического процесса;

F5 - вектор параметров готовой продукции;

F4 - вектор добавок -улучшителей;

Ft - вектор остальных параметров (рецептура, способ тестоведения и т.д.)

Положив Ft = const (зафиксированный вид технологического процесса, принятая рецептура и т.д), получим:

?Г= i = 4, (2)

Выражение (2) графически представлено на рисунке 1, где видно, что область прогноза -все точки плоскости О', О" О'", А', А" , А'", О'.

На основе предложенного подхода разработан новый способ прогнозирования качества готовых хлебобулочных изделий, основанный на преобразованиях нечетких множеств. Способ за-

лючается в том, что по фадзификации исходных данных муки с помощью максиминной компо-яции и оператора прямого преобразования в виде нечеткой импликации экспертных знаний олучают нечеткое множество параметров готового изделия, при этом фадзификационные данные уки и нечеткие множества параметров готового изделия представляют в виде подмножеств не-гтшх бинарных функций.

Рисунок 1

^ r^ --^f

Обозначив соответствующие нечеткие бинарные функции Fi, F:, F3, F4, получим три вари-rra прогнозирования, которые имеют следующую запись

% = f, (F,) при % = const, % = О, (3)

F,-f2(F,JF,) пряЕ^-О, (4)

F3 = f) (F,, F«) при F2 = const. (5)

Вариант прогноза (3) есть прогнозирование только по параметрам муки, вариант прогноза ) есть прогнозирование по параметрам муки с учетом изменения параметров технологического хшесса, вариант прогноза (5) есть прогнозирование по параметрам муки с учетом добавок-[учшителей. Последний вариант графически представлен на рисунке 2,

Из множества параметров, например пшеничной муки, пусть функция Ft представляет corn следующие параметры:

соличество клейковины (высший, первый, второй сорт) - So, Sb S2;

сачество клейковины в единицах ИДК (очень слабая, слабая, нормальная, сильная, очень силь-1я) — ku k3, k4, kj;

s

- газообразующая способность, количество С02 (пониженная, средня», повышенная) - gj, g2, g3;

Рисунок 2

По выбранным рецептуре и параметрам технологического процесса, которые считаем неизменными F2 = const и по данным удостоверений качества можно определить множество вариантов параметров готового изделия, которые доступны, и определяются. визуально, в том числе:

- пористость (^(высокая, нормальная, пониженная, низкая}-«!',ai",cti"',ai"";

- объем и форма а2(повышенный, нормальный, пониженный) - a2',a2 ",а2"';

- структура мякиша аз (крупная, нормальная, плотная)- аз', аз", аз"';

- цвет корки «.^бледный, светлый, нормальный, темный) - 04',04

Исходя из вышеизложенного, нечеткая бинарная функция F( может быть представлена в виде 3-х подмножеств нечетких бинарных функций:

F, - {{ So, Sb S2}, {k,, k2, k„ к», k5}, {g„ g2, g3}}, (6)

причем:

S0VSiVS2 = l и S;=[0j]

k,Vk2V k3Vk4Vk5=l kj = [0iT]

giVg2va-i a = [0j]

А функция F3 - в виде четырех подмножеств бинарных функций:

F3 = {аь 0.2, а3, 04} = {{ai'.aj ai"', ot!""}, {а2\ а2а2"'},

{а}', аз", а3"'},{а(', а+'Ча*"' ,ад""}}, (7)

[ричем: а] V V си = 1

а2 V в; V а,' V а2 =1 а3 V аз V а3 V аа3 =1 а4 V си V а4 Уа 4 =1 и все а; = [0,1] Последнее выражение означает, что для оценки качества выходного продукта используется олько один элемент из каждого подмножества и его наличие оценивается числом «I», а отсутст-ие числом «О». Значит каждому входному коду соответствует свой выходной код. Правило соот-етствия, полученное экспертным путем или экспериментально и есть функция прямого преобра-ования (С-,).

Функция добавок-улучшителей Р4 характеризуется их попарным действием, которое усили-шет (расслабляет) клейковину и снижает (повышает) газообразующую способность. В свою оче-зедь, каждое попарное действие может осуществляться отдельными группами добавок, включаю-лими в себя их конкретный список с численными значениями параметра. Обозначив множество -рутт добавок-улучшителей через {Рп}, сказанное запишется так

% = {р„}, при п= 1,2,........8 (8)

На практике наиболее часто используются добавки: р! { - усиливающие клейковину, снижающие газообразующую способность; Р2} - усиливающие клейковину, повышающие газообразуюшую способность; Рз} - расслабляющие клейковину, повышающие газообразующую способность, [ри этом (9):

(31} = {Р1', Р!"}, где р! - окислители, Р) - комплексные 1;

Р:} = {¡V, Р2", Р:"'}, где Р2 - катализаторы Л (липоксигеназа), р2 - комплексные 2,р2 -мульгаторы АН;

Рз} = {Рз\ Рз", Рз"\ Рз""}, где Рз - катализаторы Ф(ферментного действия), з - эмульгаторы Н (неионогенные), Рз -эмульгаторы АМ (амфолиты), Рз -комплексные 3. ' учетом изложенного функция Р* примет вид

% = {{Р)},{Р2},{Рз}} ={{Р,',Р1"},{Р1',Р2",Р2'"},{(Зз',Рз",Рз'",Рз"']Ь (10)

ричем: Р1 V р] =1

Рг V р2" V р2"' = 1

Рз'V Рз" V Рз"'V Рз"" = 1, и Р„т = [0,1] для всех подмножеств

Функция параметров технологического процесса (Р2) также представлена в виде нечетких множеств и включает: время замеса теста (у^, температуру теста ("/2), время расстойки (у3), температуру выпечки (у,<), время выпечки (у5) и т.д.

В главе проведены исследования взаимосвязей между нечетким множествами и Из с использованием правил нечеткой логики, в частности для оператора прямого преобразования ^ при прогнозе по газообразующей способности (СОг) использовался в качестве композиционного правила метод максиминной композиции и операция взятия минимума в качестве нечеткой импликации, в результате чего получено значение ^ в следующем виде

= К- = П1зпКо§(Р1) Д И1а1иа2 и аЗ и а4(?з) (Ш

Оператор ^ описывает экспертные и экспериментальные знания о соответствии каждого нечеткого множества бинарных подмножеств параметров муки Б, К, % определенному нечеткому множеству Р3 бинарным подмножествам параметров готового изделия аь а2, а3, а4. Нечеткая функциональная схема оператора ^ показана на рисунке 3 (для упрощения подмножество Б опущено).

С использованием оператора получен алгоритм прогнозирования параметров готового изделия по параметрам муки, который имеет следующий вид

тйЧГз) = V Шй О ((т в п к о в (р>) Д ш а1 ^ ^ ^ а3 ^ «4 (Т3)), (12) р

1

где Шрз«(Е:з) - бинарное подмножество из нечеткого множества параметров готового изделия Р3; тн.(Р,)- задаваемое бинарное подмножество из нечеткого множества параметров муки (Р|).

На рисунке 4 приведена структура нечеткой модели простого прогнозирования в соответствии с выражений (3), (11), (12).

Для оценки каждого варианта прогноза Р, была проведена их дефадзификация, при этом использовался метод весов (коэффициентов значимости)

~ с!£г Шш (Б3) = [Ру]

! ; (13)

Рй = mi • щ, 0 < т, < 1; = 1; 0 < щ < 1; 1

1 1

где тш-' (Из) - принадлежность нечеткого множества параметров а) готового продукта с уров-

ем ] к множеству выходных параметров Из; i - номер параметра, - значимость ¡-го параметра реди всех параметров оц, Пу -значимость ]-го уровня ¡-го параметра а,.

а,

а2

/Л/

РЗ

а3

а4

К

Р,

&5 &6 &7

Н Л Н Н Н Н Н Н^ ^ ^т тт Тт Н

&

чо

&„ &15 &14 &

45

к5 к* кз к, к,

Нз %г gl

/

г-"

/

0 1 2 3 * 5 6 7 8 'ису 9 нокЗ 10 11 12 13 14

«1 аГ'

а,""

а2' а2" а2"'

аз' аз" аз'"

а4' а4" а4"' а4"" Варианты прогноза

Параметры муки

Рецептура

К, =сопз1

Параметры тех. процесса

¥2 ~ сопб!

Параметры готового изделия

Р4 = 0

Рисунок 4

Таблица 1

Значимость параметров готового продукта

Параметры готового Значимость Уровни парамет- Значимость Весовой коэф-

продукта СС; Ш; ров а,' уровня п„ фициент

Пористость а. Высокая а/ 0.2 0.08

Нормальная а," 0.5 0.20

0.4 Пониженная а,'" 0.2 0.08

Низкая сс|"" 0.1 0.04

2=1

Объем в2 Повышенный а-,- 0.25 0.05

0.2 Нормальный аг" 0.5 0.10

Пониженный аг'" 0.25 0.05

2=1

Структура мякиша Крупная а3' 0.25 0.075

а,

0.3 Нормальная а3" 0.5 0.15

Плотная а3"' 0.25 0.075

2=1

Цвет корки а4 Бледный О)' 0.2 0.02

0.1 Светлый а4" 0.2 0.02

Нормальный сц"' 0.5 0.05

Темный а.^"" 0.1 0.01

2=1

1 2=1 1 1 1=1

Весовые значения каждого варианта прогноза рассчитывались по выражению (14) с использованием таблицы 1 и приведены в таблице 2.

Рь ¡=1......4, (14)

где Ру* / аГ - означает, что из таблицы 1 в каждом параметре ш берется только одно значение Ру.

Анализ соответствия номера варианта тому или иному весовому коэффициенту позволил сформулировать правила выбора и введения той или иной добавки-улучшителя или изменения параметров технологического процесса. Введение добавки означает парное действие (изменение клейковины и газообразующей способности).

аблица 2

Значимость вариантов прогнозирования по газообразующей способности

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

3,215 0,185 0,215 0,330 0,185 0,335 3,380 0,345 0,171 0,450 0,185 0,175 0,290 0,185

Ввод добавки-улучшителя или изменение параметров технологического процесса должен »ответствовать переходу от полученного варианта прогноза к варианту большим весовым коэф-ициентом.

На рисунке 5 представлен граф в вершинах которого указаны номера вариантов прогноза, а ¡язи, обозначенные римскими цифрами, - определяют возможные варианты переходов. Другие 1рианты недопустимы по технологическим соображениям. Вершины 7 и 10 графа имеют наи-злыпие весовые коэффициенты, поэтому к ним направлены все допустимые переходы.

Рисунок 5

Оператор преобразования Гз описывает нечеткое множество парных переходов (Зп от вари-гга прогноза Рк, определенного по нечеткому множеству параметров муки {Б;, Щ, к лучшему 1рианту прогноза тахРь определяющего виртуальное нечеткое множество параметров муки, по-гчаемое за счет введения соответствующей добавки-улучшителя из множества Р4, т.е.

(15)

По одному из значений нечеткого множества парных переходов р„ (назовем его (Зп *), исполь-'я всегда можно получить соответствующий ответ (заключение) в нечетком множестве ¥а

(назовем его Е(*), т.е.

тг4*(%) = \/ Шр-„*(№Ра (16)

%

Чтобы выбрать ту или иную добавку-улучшитель, необходимо определить парный переход к лучшему варианту прогнозирования и по этому переходу, используя выражение (16) определить действие добавки, а по действию наименование добавки тй»(Т*4), затем используя дефадзифика-цию (¡£г2 определить численные значения добавки-улучшнтеля, а по фадзификации (&г2) значения тахРк получить нечеткое подмножество Р3** параметров готового изделия.

Рисунок 6

Вышесказанное иллюстрируется рисунком 6, где приведена структура нечеткой модели прогнозирования с учетом добавок-улучиштелей в соответствии с выражением (5), где обозначены операции: fuz - операция фадзификации; dec - операция декомпозиции; dfz - операция дефад-зификации; GP - операция парного перехода графа выбора действий добавок-улучшителей.

В этой же главе представлены материалы исследования по прогнозу параметров готового изделия с учетом изменения параметров технологического процесса, с использованием параметра «газообразующая способность» муки, а также параллельно рассмотрен весь комплекс прогнозирования с использованием параметра «автолитическая активность» муки. Сделаны выводы о том, что предложенный способ прогнозирования и полученные алгоритмы операторов преобразования нечетких множеств могут быть реализованы на практике.

Третья глава посвящена разработке нового способа приготовления хлебобулочных изде-ш, включающего типовой набор технологического оборудования с учетом рассмотренного выше юсоба прогнозирования готовых изделий по параметрам муки.

На рисунке 7 приведена структурная схема разработанного способа приготовления теста, шлющегося составной частью приготовления хлебобулочных изделий. Приготовление

Компоненты

Вода

Замес теста

Мука

Смесь ,

- 1

1 4

1

I

т

2 1 1 1 5 6 7

А 1

Рисунок 7

уга по данному способу осуществляют следующим образом. Берут муку с известными парамет-ми, например такие , как качество клейковины в виде значений числа ИДК и газообразующая особность в виде количества СОт и компоненты по рецептуре. Численные значения параметров ки вводят в ЭВМ (блок 9), автоматически определяют прогнозируемые параметры готового из-пия (блок 10) и выводят эти параметры на монитор (блок 11). Затем задают желаемые парамет-[ готового изделия (блок 15) и автоматически определяют группу корректирующих добавок юк 12), список наименований которых выводят на монитор (блок 13). Выбирают наименование бавки (блок 14) и в соответствии с этим наименованием вводят добавку в смесь (блок 2), кото-

рая поступает на замес (блок 3), где добавляют воду (блок 4), устанавливают режимы замеса и включают машину в работу (блок 5). По окончании заданного времени (блок 6) выключают машину (блок 7) и выгружают тесто (блок 8) и проводят остальные операции технологического процесса. В главе приведены алгоритмы и подробно описаны преобразования четких (численных значений) данных муки в нечеткие данные (фадзификация), функции операторов преобразования, занесенные в память ЭВМ, преобразования нечетких данных муки в нечеткие данные готового изделия, преобразования нечетких данных готового изделия в четкие данные - в варианты парных переходов по выбору добавок-улучшителей (дефадзификация), улучшающих прогноз. Приведены конкретные примеры реализации способа

В четвертой главе представлены материалы по испытанию и внедрению системы автоматизированного прогноза параметров готовых изделий «ПРОГНОЗ», разработанной на основе диссертационных исследований и включающей:

- персональный компьютер типа IBM PC с операционной системой DOS 6.22 или Windows

95;

- четыре независимые программы («Прогноз-1» с использованием в качестве одного из параметров муки газообразующую способность, «Прогоноз-2» с использованием в качестве одного из параметров муки автолитическую активность, «Расчет-1» - расчет рецептур безопарным непрерывным способом, «Расчет-2» - расчет рецептур опарным способом).

Программы написаны на языке FoxPro2.6 и структурно состоят из восьми основных и двух дополнительных файлов. Например, основной выполняемый файл (Prognoz.exe) содержит численные базовые значения параметров муки, осуществляет фадзификацию, расчеты по безопарному и опарному способам по входным данным. Файл Myk_rez.dbf и Myl_rez.cdx - базы данных, необходимых для прогноза параметров муки по газообразующей способности, сюда входят все операторы преобразования. Файлы Prisad.dbf, Prisad.cdx и Prisad.fpt - базы данных, содержащие список добавок и их характеристики и другие файлы. Приведены методики и результаты испытаний. Обобщенные результаты представлены в таблице 3.

Таблица 3

Обобщенные результаты испытаний

Сравниваемые показатели Существующий способ Разработанный способ

1 2 3

Время расчета рецептуры, ^ мин 40 5

Время на первую выпечку, Ь мин 185

Время на контрольную выпечку, мин 185 185

Время ввода исходных данных и прогнозирования параметров готовых изделий, мин — 3

Время выбора добавки-улучшителя, 1}, мин 30 2

Продолжение таблицы 3

1 2 3

ехнологический перерыв между выпечками, , мин 15 15

ремя оценки параметров готовых изделий осле выпечки, 17, мин 60 30

•бщая масса хлебобулочных изделий при ыпечках, кг 62,4 31,2

асход электроэнергии на один технологиче-кий цикл, кВт/ч 87,32 43,66

меняемость муки в месяц 8 раз 8 раз

количество выпечек в месяц, включая проб-ые 180 172

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

Сформулирован подход к прогнозированию качества готовых хлебобулочных изделий, основанный на представлении параметров муки, параметров технологического процесса, параметров добавок-улучшителей и параметров готовых изделий в виде векторов нечетких множеств и их преобразованиях, позволивший разработать математические модели различных способов прогнозирования параметров готовых изделий.

В рамках сформулированного подхода разработаны способы и математические модели автоматизированного прогнозирования параметров готовых хлебобулочных изделий по параметрам сырья и корректировки прогноза за счет виртуального выбора добавок-улучшителей и изменения параметров технологического процесса, основанные на представлении нечетких множеств указанных параметров в виде подмножеств нечетких бинарных функций и их нечетких преобразований и позволившие при частой смене сырья сократить время производства, материальные затраты и стабилизировать параметры готовых изделий.

На базе полученных математических моделей разработана система автоматизированного прогнозирования параметров готовых хлебобулочных изделий «ПРОГНОЗ», позволяющая в процессе производства исключить пробные выпечки, осуществить автоматический выбор добавок-улучшителей и рекомендаций по изменению параметров технологического процесса. Разработан способ производства хлебобулочных изделий, включающий типовую технологическую линию и автоматизированную систему «ПРОГНОЗ», обеспечивающий повышение эффективности работы предприятия, в частности экономию электроэнергии, сырья и т.д. Разработаны алгоритмы и программное обеспечение для автоматизированного расчета рецептур, позволяющие многократно сократить время расчетов с 40 до 5 минут.

6) Проведенные испытания разработанного способа приготовления хлебобулочных изделий на ООО «Визит» (г. Орел) подтвердили реализацию научных исследований и фнкционировния автоматизированной системы «ПРОГНОЗ» и позволили при каждой смене партии муки исключить пробные выпечки и получить в месяц экономию электроэнергии - 8 %, сырья -9 %, времени основного производства - 9 %.

7) Общий годовой экономический эффект « 18,3 тыс. рублей.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Ерютина Е.П. Использование метода БАТУТ в пищевой промышленности / Сборник научных трудов Орловской области. - Орел: ОрелГТУ, 1996. - Т. 10 - с.60 - 66.

2. Ерютина Е.П., Суздальцев А.И. Анализ оборудования для приготовления теста и способов контроля его качества / Сборник научных трудов Орловской области . - Орел: ОрелГТУ, 1996. -Т.10-С44-53.

3. Е.П. Ерютина. Подходы к автоматизации процесса замеса теста // Пищепроиавтоматика 96; Тезисы докладов 1-й Всероссийской научно-практической конференции. - М.: МГАЛП, 1996. -с.28- 29..

4. Ерютина Е.П., Колоколов Ю.В., Суздальцев А.И. Сокращение энергетических и временных затрат производства хлебобулочных изделий при компьютерном прогнозировании их качества / Межвузовский сборник научных трудов. - Брянск, 1998. - с 26-29.

5. Ерютина Е.П, Суздальцев А.И. Прогнозирование качества хлебобулочных изделий и автоматизация процесса выбора добавок // Проблемы здорового питания: Тезисы докладов 1-й Международной научно-практической конференции. - Орел: ОрелГТУ, 1998. - с. 124 - 126

6. Ерютина Е.П., Колоколов Ю.В., Суздальцев А.И. Моделирование процесса прогнозирования качества хлебобулочных изделий по параметрам исходного сырья // Хранение и переработка сельхозсырья. 1999. №11, - с. 48 - 49.

7. Ерютина Е.П. Методические указания к курсовому и дипломному проектированию «Расчет приготовления пшеничного теста с использованием ЭВМ». - Орел: ОрелГТУ, 1998. - 15 с.

8. Ерютина Е.П. Методические указания к курсовому и дипломному проектированию «Расчет приготовления ржаного и ржано-щпеничного теста с использованием ЭВМ». - Орел: ОрелГТУ, 1998.-17 с.

Отпечатано в полиграфическом отделе ОрелГТУ. Заказ № Тираж 100 экз. 302030, г. Орел, ул. Московская, 65

Оглавление автор диссертации — кандидата технических наук Ерютина, Елена Петровна

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1 СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ И ОРГАНИЗАЦИОННЫХ УСЛОВИЙ ПРОИЗВОДСТВА ХЛЕБОБУЛОЧНЫХ ИЗДЕЛИЙ.

1.1 Представление процесса производства хлебобулочных изделий в виде 8А-диаграмм

1.2 Анализ компонентного состава муки и ее основных параметров.

1.3 Анализ параметров готовых изделий и их представление

1.4 Анализ параметров технологического процесса.

1.5 Анализ групп добавок-улучпштелей.

1.6 Формирование задач автоматизации и выбор задачи для исследования.

Выводы.

ГЛАВА 2 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ И КОРРЕКТИРОВКА КАЧЕСТВА ХЛЕБОБУЛОЧНЫХ ИЗДЕЛИЙ.

2.1 Традиционный подход к прогнозированию качества хлебобулочных изделий.

2.2 Формулировка нового подхода прогнозирования и улучшения качества хлебобулочных изделий.

2.3 Оператор преобразования $.

2.4 Оператор преобразования Гз.

2.5 Оператор преобразования

Выводы.

ГЛАВА 3 РАЗРАБОТКА СПОСОБА ПРИГОТОВЛЕНИЯ ХЛЕБОБУЛОЧНЫХ ИЗДЕЛИЙ НА ОСНОВЕ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ КАЧЕСТВА ГОТОВОЙ ПРОДУКЦИИ

3.1 Описание способа.

3.2 Разработка алгоритмов прогнозирования качества.

Выводы.

ГЛАВА 4 РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ КАЧЕСТВА ХЛЕБОБУЛОЧНЫХ ИЗДЕЛИЙ «ПРОГНОЗ».-.

4.1 Исходные данные и общая структура системы.

4.2 Структура и содержание компьютерной программы системы «ПРОГНОЗ» и особенности ее применения":.

4.3 Испытания нового способа приготовления хлебобулочных изделий с системой «ПРОГНОЗ».

Выводы.

Введение 2000 год, диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению, Ерютина, Елена Петровна

Одним из путей повышения эффективности производства является использование существующих и перспективных систем автоматизированного управления. Основой эффективности работы хлебопекарного предприятия является стабильное качество продукции, минимальное время производственного цикла, а также снижение материальных, энергетических и трудовых затрат.

Основными организационно-экономическими факторами, влияющими на себестоимость и сбыт готовой продукции являются: организация управления а. закупкой сырья и контроль за его расходованием, организация управления контролем и сбытом готовых изделий при ограниченном количестве персонала, а также необходимость быстро реагировать на изменяющиеся условия.

В настоящее время при решении задач автоматизации все более широкое применение получили средства компьютерной техники и современные информационные технологии. Автоматизация информационных задач позволяет в производственных условиях повысить оперативность и качество принимаемых решений.

Качество готовой хлебопекарной продукции непосредственно зависит от качества поступающего на переработку сырья (муки). Проба из партии муки анализируется по показателям качества в заводской лаборатории, кроме того проводится пробная лабораторная выпечка, а при ее отсутствии пробная производственная выпечка. Целью является получение достоверной информации о качестве исходного сырья и предполагаемом качестве готового изделия, а также возможном изменении параметров и режимов технологического процесса. Все это предполагает дополнительные материальные, энергетические и трудовые затраты.

Проблема качества готовых изделий и снижение расходования энергоресурсов частично решаются за счет использования новейшего 5 зарубежного оборудования, однако приведенные выше организационно-экономические факторы и, в частности, частая смена сырья удлиняют время отладки производственного цикла за счет пробных выпечек с последующей многократной коррекцией качества готовой продукции и параметров технологического процесса.

Существующие автоматизированные системы управления и контроля технологического процесса приготовления пшеничного хлеба предполагают применение информационно-измерительного комплекса 1 в уже текущем производственном процессе. При этом, решение по изменению тех или иных параметров принимается оператором после определенного запаздывания в получении информации. Сырье в процессе этого запаздывания уже успевает пройти часть производственного цикла и на каком-то отрезке времени может быть выпущена бракованная продукция. При этом возникает противоречие между тенденцией усложнения объектов контроля, что ведет к увеличению числа контролируемых параметров, и требованием оперативности управления.

Несомненно, квалификация персонала играет ведущую роль в решении задач подбора режимов и выбора оптимальных параметров' с использованием всех достижений и рекомендаций, которые наработаны наукой и практикой, но введение в технологический процесс современных средств компьютерной техники позволит повысить оперативность и качество принимаемых решений. В связи с этим, актуальна задача разработки методов оперативного оценивания выходных объектов контроля с возможностью моделирования технологического процесса на персональном компьютере.

Очевидно, что автоматизированное прогнозирование качества хлебобулочных изделий без пробных выпечек позволит сократить не только время, затрачиваемое на многократное повторение производственного цикла, но и сэкономить энергоресурсы, сырье и трудовые затраты обслуживающего персонала, что и определяет актуальность такого прогнозирования. 6

Целью работы является повышение эффективности процесса производства хлебобулочных изделий за счет автоматизации прогнозирования качества выходного продукта, позволяющего экономить сырье, энергоресурсы и использовать персонал невысокой квалификации.

Основные задачи исследований

1. Разработка способов и математических моделей автоматизированного прогнозирования параметров готовых хлебобулочных изделий по параметрам сырья в условиях нечетких представлений контролируемых параметров.

2. Разработка способа автоматизированной корректировки прогнозируемых параметров готовых хлебобулочных изделий за счет виртуального выбора групп добавок-улучшителей и изменения параметров технологического процесса.

3. Разработка и исследование системы автоматизированного прогнозирования параметров качества готовых хлебобулочных изделий, основанной на разработанных математических моделях.

4. Разработка, испытание и внедрение нового способа приготовления хлебобулочных изделий, включающего систему автоматизированного прогнозирования параметров готовых изделий.

Методы и средства исследований

При решении диссертационных задач использовались системный анализ, элементы теории нечетких множеств, теория принятия решений, программные и языковые средства современных компьютерных технологий, персональные компьютеры.

Научная новизна

1. Сформулирован подход к прогнозированию качества хлебобулочных изделий, основанный на представлении параметров муки, технологического процесса, добавок-улучшителей и готовых изделий в виде'векторов нечетких множеств и их преобразованиях, позволивший разработать математические 7 модели различных способов прогнозирования параметров готовых изделий

2. В рамках сформулированного подхода разработаны способы и математические модели автоматизированного прогнозирования параметров готовых хлебобулочных изделий по параметрам сырья. Математические модели корректировки прогноза за счет виртуального выбора групп добавок-улучшителей и изменения параметров технологического процесса, основанные на представлении нечетких множеств указанных ранее параметров в виде подмножеств нечетких бинарных функций, их нечетких преобразований и позволившие при частой смене сырья сократить время производства, материальные затраты и стабилизировать параметры готовых изделий.

3. На базе полученных математических моделей разработана система автоматизированного прогнозирования параметров готовых хлебобулочных изделий «ПРОГНОЗ», позволяющая в процессе производства исключить пробные выпечки, осуществить автоматический выбор добавок-улучшителей и рекомендаций по изменению параметров технологического процесса.

4. Разработана структурная схема способа производства хлебобулочных изделий, включающая систему автоматизированного прогнозирования качества хлебобулочных изделий «ПРОГНОЗ» и обеспечивающая повышение эффективности работы предприятия, в частности экономию электроэнергии, сырья и т.д.

Основные положения, выносимые на защиту

1. Новый способ и математические модели автоматизированного прогнозирования параметров качества готовых хлебобулочных изделий по параметрам сырья.

2. Способы и математические модели автоматизированной корректировки прогнозируемых параметров качества готовых изделий за счет виртуального выбора групп добавок-улучшителей и рекомендаций по изменению параметров технологического процесса.

3. Структурная схема способа приготовления хлебобулочных изделий, включающая автоматизированную систем}' прогнозирования качества хлебобулочных изделий и типовой комплекс технологического оборудования.

Практическая ценность и реализация результатов работы

Практическую ценность работы составляют:

- разработанные в рамках предложенного подхода способы и математические модели автоматизированного прогноза и автоматизированной корректировки прогноза параметров качества готовых хлебобулочных изделий по параметрам муки за счет виртуального выбора группы добаЕок-улучшителей или изменения параметров технологического процесса;

- система автоматизированного прогнозирования качества хлебобулочных изделий «ПРОГНОЗ».

Апробация работы

Основные положения и результаты работы были обсуждены и одобрены на Первой Всероссийской научно-практической конференции «Автоматизация технологических процессов и управление производством на предприятиях пищевой промышленности» (г. Москва, МГАПП, 1996 г.). Первой международной научно-практической конференции «Проблемы здорового питания» (г. Орел, 1998 г.), а также на научно-технических конференциях в ОрелГТУ 1996-1999 г.

Публикации

По материалам диссертационной работы опубликовано 8 печатных работ.

Структура и объем диссертации

Диссертационная работа изложена на 104 страницах машинописного текста, содержит 25 рисунков и 15 таблиц. Состоит из введения, четырех глав, заключения, списка используемых источников, включающего 76 наименовании, и семи приложений.

Заключение диссертация на тему "Автоматизация производства хлебобулочных изделий в условиях нечеткого представления контролируемых параметров"

Выводы

Разработанная система автоматизированного прогнозирования качества готового изделия «ПРОГНОЗ», ориентированная на персональные компьютеры типа IBM PC, включает две программы прогнозирования качества хлебобулочных изделий (Прогно-1 и Прогноз-2) и две программы расчета рецептур (Расчет-1 и Расчет-2), которые используют операционную систему DOS 6.22 или Windows 95.

Испытания автоматизированной системы «ПРОГНОЗ» и на базе этой системы сравнительные испытания способа приготовления хлебобулочных изделий в реальных условиях пекарни ООО «Визит» показали, что в течение месяца эффективность работы предприятия повысилась и в частности:

- экономия электроэнергии - 8 %;

- экономия сырья - 9 %,

- сократилось время на расчеты рецептур с 40 до 5 минут,

- экономия производственного времени - 9 %,

- общий годовой экономический эффект - 18,3 тыс. рублей. Предложенный способ внедрен на малом предприятии ООО «Визит» (г. Орел).

95

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

При производстве хлебобулочных изделий сменяемость партий муки приводит к проведению пробных выпечек и соответственно к дополнительным материальным, энергетическим и другим затратам, к выпуску бракованной продукции и удлинению времени производственного цикла. Одним из путей оптимального функционирования предприятия является автоматизированное прогнозирование качества готовых изделий без пробных выпечек. При этом параметры готового изделия (пористость, объем, структура мякиша, цвет корки и т.д.) могут быть представлены в виде нечетких данных, например, структура мякиша может быть крупной, нормальной, плотной. Установление связей между параметрами сырья и параметрами готового изделия (прогнозирование) представляет сложную на сегодняшний день задачу.

В процессе выполнения работы получены следующие результаты:

1. Сформулирован подход к прогнозированию качества хлебобулочных изделий, основанный на представлении параметров муки, технологического процесса, добавок-улучшителей и готовых изделий в виде векторов нечетких множеств и их преобразованиях, позволивший разработать математические модели различных способов прогнозирования параметров готовых изделий

2. В рамках сформулированного подхода разработаны способы и математические модели автоматизированного прогнозирования параметров готовых хлебобулочных изделий по параметрам сырья и корректировки прогноза за счет виртуального выбора добавок-улучшителей и изменения параметров технологического процесса, основанные на представлении нечетких множеств указанных параметров в виде подмножеств нечетких бинарных функций и их нечетких преобразований и позволившие при частой смене сырья сократить время производства, материальные затраты и стабилизировать параметры готовых изделий.

3. На базе полученных математических моделей разработана система

96 автоматизированного прогнозирования параметров готовых хлебобулочных изделий «ПРОГНОЗ», позволяющая в процессе производства исключить пробные выпечки, осуществить автоматический выбор добавок-улучшителей и рекомендаций по изменению параметров технологического процесса.

4 Разработан способ производства хлебобулочных изделий, включающий типовую технологическую линию и автоматизированную систему «ПРОГНОЗ», обеспечивающий повышение эффективности работы предприятия, в частности экономию электроэнергии, сырья и т.д.

5. Разработаны алгоритмы и программное обеспечение для автоматизированного * расчета рецептур, позволяющие многократно сократить время расчетов с 40 до 5 минут.

6. Проведенные испытания разработанного способа приготовления хлебобулочных изделий на ООО «Визит» (г. Орел) подтвердили реализацию научных исследований и функционирования системы автоматизированного прогнозирования качества готовых изделий «ПРОГНОЗ» и позволили при каждой смене партии муки исключить пробные выпечки и получить в месяц экономию электроэнергии - 8 %, сырья -9 %, времени основного производства - 9 %.

Общий годовой экономический эффект « 18,3 тыс. рублей

97

Библиография Ерютина, Елена Петровна, диссертация по теме Автоматизация технологических процессов и производств (в том числе по отраслям)

1. Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ: Учеб. пособие для вузов М.: Высшая школа, 1989. - 367 с.

2. Козлов Г.Ф., Остапчук Н.В., Щербатенко В.В. Системный анализ технологических процессов на предприятиях пищевой промышленности. -Киев: Техник, 1977. 199 с.

3. Злобин Л.А. Оптимизация технологических процессов производства хлебобулочных изделий. М.: Агропромиздат, 1987. - 198 с.

4. Пучкова Л И., Злобин Л.А. Системный подход к исследованию технологических систем/7 Хлебопекарная и кондитерская промышленность. -1983. 9- стр. 16.

5. Росс Д. Структурный анализ (SA): язык для передачи понимания. // Ж-л д-ра Добба. 1993. - № 1. - стр. 9.

6. Ауэрман ЛЯ. Технология хлебопекарного производства. М.: Легкая и пищевая промьшшенностъ, 1984. -416 с.

7. Зверева Л.Ф., Немцова З.С., Волкова Н.П. Технология и технохиьпгческий контроль хлебопекарного производства. М.: Легкая и пищевая промышленность, 1983. - 416 с.

8. Зверева Л.Ф., Черняков Б.И. Технология и технохнмнчесиш контроль хлебопекарного производства. М.: Пищевая промышленность, 1974. - 432 с.

9. Зайцев Н.В. Технологическое оборудование хлебозаводов. Учебник для вузов. 3-е изд., перераб. и доп. - М.: Пищевая промышленность, 1967. -584 с.

10. Головань Ю.П. , Ильинский Н А., Ильинская Т.Н. Технологическое оборудование хлебопекарных предприятий. Учебник для техникумов. 3-е изд., перераб. и доп. - М.: Агропримиздат, 1988. - 382 с.

11. Технологическое оборудование хлебопекарных и макаронных предприятий. /Под. ред. С. А. Мачнхнна. М.: Агропромнздат, 1986. - 263 с.

12. Маклюков ШТ., Мзклюков ВН. промышленные печи хлебопекарного и кондитерского производства. 4-е изд., перераб. и доп. - М.: Легкая и пищевая промышленность, 1983. - 272 с.

13. Тульский Н.В., Теплищсий Э.В., Руденко В.П и др. Оборудование и коь'шлексно-механизнрованные линии для разделки теста. М.: Пищевая промышленность, 1978. - 160 с.

14. Шнфман З.Б., ДанилоБ В.Н., Данилов Н.Ф. Механизация погрузочно-разгрузочных и транспортно-складских работ в хлебопекарной промышленности. М.: Легкая и пищевая примышленностъ, 1983. - 232 с.

15. Михелев А.А. Справочник по хлебопекарном}' производству. Том 1. Оборудование и тепловое хозяйство. М. Пищевая промышленность, 1977. -368 с.

16. Лисовенко А.Т. Технологическое оборудование хлебозаводов и пути его совершенствования. М.: Легкая и пищевая промышленность, 1982. - 208 с.

17. Оборудование для пищевой промышленности и переработки сельхозпродукции. Рекламный проспект фирмы АГРО-3. М.: ГосНЙИХП, 1999 40 с.

18. ЗСНПХЕК Пекарное дело. Рекламный проспект фирмы ЭСНТШЕК -Москва, 1997, 21 с.

19. Шетег & РПе1с1егег. Рекламный проспект фирмы \¥ешег & РАяскгег. -Штутгарт, 1996, 36 с.

20. Николаев В. А. Обзор современного оборудования // Хлебопродукты. -1999 -№2.- стр. 16-18.21 <<Агропродмаш-98». Обзор выставки // Хлебопродукты. 1999. - № 1.-е 2428.99

21. Смирнова М. Мировой рынок хлебопечения в Дюссельдорфе. Обзор выставки //' Хлебопродукты 1998. -№ 9.-е 27-31.

22. Хажинский М.А. Основы автоматизации процессов хлебопекарного производства. 2-е изд., доп. и перераб. - М.: Пищевая промышленность, 1971. - 358 с.

23. Гришнн A.C., Полторак М.И. Комплексная механизация и автоматизация производственных процессов на хлебозаводах. М.: пищевая промышленность, 1976. - 280 с.

24. Автоматизация технологических процессов пищевых производств. / Под. ред. Е.Б. Карпнна. М.: Пищевая промышленность, 1977. - 430 с.

25. Маюпоков В., Брязун В. Международная выставка хлебопекарного оборудования ИБА-98 // Хлебопродукты. 1999 - № 3.-е. 27 - 30.

26. Химический состав пищевых продуктов. /Под. ред. A.A. Покровского. М.: Пищевая промышленность, 1976. - 228 с.

27. Ройтер Й.М. Современная технология приготовления теста. Киев: Техника, - 1971.-360 с.

28. Чнжова КН. Белок клейковины и его преобразование в процессе хлебопечения. М.: Пищевая промышленность, 1979. - 135 с.

29. Пучкова Л И. Лабораторный практикум по технологии хлебопекарного производства 3-е изд. М.: Легкая и пищевая промышленность, 1982.-232 с.

30. Зверева Л.Ф. Технология хлебопекарного производства. М: Пищевая промышленность, 1970. - 288 с.32, Технохимический контроль хлебопекарного производства / Под ред. М.: Пищевая промышленность, 1975. - 480 с.

31. Ройтер ИМ, Демчук А.П., Дробот В.И. Новые методы контроля хлебопекарного производства. Киев: Техника, 1977. - 192 с.100

32. Лабораторный практикум по общей технологии пищевых производств. 2-е изд. /Под. ред. З.Ф. Фалуншгой. - М.: Пищевая промышленность, 1978. - 272 с.

33. КозьмннаН.П. Биохимия хлебопечения. М.: «Пищевая промышленность», 1971.-440 с.

34. Цшшаков А. «Число падения» и качество хлеба // Хлебопродукты. 1999. -JSs 1. - стр. 12.

35. Обзорная информация. НемирОЕский В.Б., Токарева Г. А. ЩШТЭИМинхлебопродукта СССР. М.: 1989. - 28 с.

36. Обзорная информация. Черных В Л., Пучкова Л .11, Милюкова Б.Д. ЦНИИТЭИ Хлебопродуктов. М.: 1991. - 32 с.

37. Козлов Г.Ф. Энергоемкость и интенсивность процесса замеса хлебного теста//Пищевая технология. Известия вузов СССР. 1987. 2 - стр. 92,

38. Höward F. Automated blending and mixmg system. ff Food Int, S. Afr. 1977. -May. - p. 56.

39. Huber H. Der Knetprozeß im Chargenkneter in Abhängigkeit, von Knetzeit und Knetintensitat, //Brot und Gebäck. 1966. -№11.- s. 217.

40. Tscheuschner H.D., Quendt H., Heinickel U. Zur Analise des Prozesses der Weizenteigbereitund mit hocher Knetintensitat. ff Backer und Konditor. 1975. -№8. - s. 231.101

41. Ннколаев Б. А. Структурно-механические свойства мучного теста. М.: Пищевая промышленность, 1976. 248 с.

42. Современная лаборатория. Каталог фирмы «Диа-М» 98-99 г. Москва. 1998.11П л1 1 V.

43. Современные методы и средства контроля качества сырья и готовой продукции в хлебопекарной и макаронной промышленности ./ Черных В Я -Тезисы докладов Первой Всероссийской научно-пржтической конференции /МГАПП.-М.: 1996. -76 с.

44. Справочник для работников лабораторий .хлебопекарных предприятий. / Под. ред. К.Н. Чижовой, Т.П. Шкваркгогой, Н.П. Волковой, А.М. Чичук. М.: Пищевая промышленность, 1978, - 192с.

45. Сидорова О.Г., Пыжова Л И., Юдина Т А. Регулирование качества пшеничного хлеба в зависимости от хлебопекарных свойств муки. М.: ЦНИИТЭИшпцепром, 1986, вып. 2, стр. 28.

46. ЗО.Поландова Р.Д., Еыстрова А.И., Шкваркина Т.Н. и др. Рекомендации по улучшению хлеба из муки с пониженными хлебопекарными свойствами. -М.:

47. Агронштгэиммп, 1991, 76 с.

48. Булдаков А. С. Пищевые добавки. Справочник. Санкт-Петербург: «Ш>7 1996. - 240 с.

49. Сарафанова Л.А., Кострова И. Б. Применение пищевых добавок. Санкт-Петербург: Правда, 1997. - 48 с.

50. Карпов ВН., Новицкий ВО., Мышенков К.С. Автоматизированная информационная система для хлебоприемных и зерноперерабатывающих предприятий. Тезисы докладов Первой Всероссийской научно-практической конференции -М.: МГАПП. 1996. с 42-46

51. Приньон Б. Применение информационных технологий на АООТ «Большевик»; современное состояние и перспективы развития. Тезисы102докладов Первой Всероссийской научно-практической конференции МГАПП. 1996, с 40-42.

52. Брусиловский Л.П. Некоторые проблемы синтеза интегрированной автоматизированной системы управления (ИАСУ) молочного завода на основе компьютерной технологии. Тезисы докладов Первой Всероссийской научно-практической конференции МГАПП 1996, с 46-48.

53. Гусев В.П., Никитин В В. Комплексная автоматизация документооборота, учета и управления на хлебопекарном предприятии. Тезисы докладов Первой Всероссийской научно-практической конференции МГАПП. 1996, -с 49-50.

54. Пащенко Л.П., Санина ТВ. Расчет производственных рецептур приготовления пшеничного теста безопарным способом и на густых опарах с применением ЭВМ: Методические указания к курсовому и дипломному проектированию. Воронеж: ВТИ, 1985. - 30 с.

55. Пащенко Л.П., Санина ТВ. Расчет производственных рецептур приготовления теста из пшеничной муки на жидких опарах с применением ЭВМ: Методические указания к курсовому и дипломному проектированию. -Воронеж. ВТИ, 1985. 30 с.

56. Прокофьев Б. А., Карпин Б.Б., Никольский А.Б. и др. Влияние режима замеса теста на качество готовых изделий. // Хлебопекарная и кондитерская промышленность 1981.-№4.-с 28-29.

57. Благовещенская М. М., Петров И. К. Математическая модель качества хлебопекарного теста. М.: Пищевая технология. 5 1982. - с 69-73.

58. Гольденберг С П. Экспертная система выбора рациональных решений по управлению технологическими процессами свеклосахарного производства. Пшцепромавтоматизация-9б. Тезисы докладов Первой Всеросийской научно-практической конференции МГАПП. 1996, с 57-59.

59. ГОСТ 9404-60. Мука и отруби. Методы испытания М: Издательство стандартов, 1960.

60. Тэрзно Т., Асаи К., Сугэно М. Прикладные нечеткие системы. М.: Мир, 1993. - 368 с.

61. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и ее применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976.

62. Гачечиладзе Г., Криадо Ф. Нчеткне математические модели лингвистической статистики. ЧII// Изв. РАН. Теория и системы управления. 1999. Ш 5.-е 17 -21

63. Егоров С В., Мешалкзш В.П., Сельский Б.Е., Занг Н X. Системотехнический и архитектурный синтез АСУ ТП с использованием типовых решений // Приборы и системы управления, 1998. № 1. - с. 8 - 12,

64. Ерютнна Е.П., Колоколов Ю.В., Суздальцев A TI. Моделирование процесса прогнозирования качества хлебобулочных изделий по параметрам исходного сырья // Хранение и переработка сельхозсырья. 1999. № И. с. 48 - 49.

65. Лес Пинтер. Разработка приложений в Microsoft. FoxPro 2,5 ТОО Эдель. -М: 1995.-20 с.104

66. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на С++. 2-е изд. - Санкт-Петербург: Невский диалект, 1998. -248 с.

67. Шанис В.А. Borland С++ Builder. Программирование на С++ без проблем. -М.: Нолидж, 1997. 266 с.

68. Зуев Б. А. Программирование на языке Turbo Pascal 6.0. -M.: Радио и связь,1992, 298 с.

69. Зуев Е.А. Программирование на языке Turbo Pascal 6.0. M.: Радио и связь,1993.-384 с.

70. Вычислительная техника и программирование: Учеб. пособие для технических вузов /А.В. Петров, Б. Б Алексеев, А.С. Ваулин и др./. М. Высшая школа, 1990. - 474 с.1051. Триложение А

71. Фрагменты ЗА-диаграмм процесса приготовления хл е о о Ьулочных изделийнспоаьззетсяззеп:о1автор :ЕР№1НЗ Е. П.проект:аатя:123456789 10ряб. версия:эскиз:рекоиенд.:публикация:контекст:

72. ПреЭавмение лехнмоготес да операций

73. НАЗВАНИЕ:Прием, хранение и позгововка сырья к произвоЗсявуномер:13исунок А. 1 Операции приемки, хранения и подготовки сырья к производству

74. VII. 1 оборудование для приема и хранения дополнительного сырья;

75. VI 1.2 оборудование д ля приема и хранения муки;уИ.З оборудование для подготовки сырья к производству;21 проба муки на анализ качества;721 режимы хранения дополнительного сырья;22 режимы хранения муки;13 рабочие шгструкщш и документация.

76. Рисунок А.4 Операции разделки теста1. М1.5 тесто делитель;1. М1.6 формующая машина;

77. М1.7 шкаф окончательной расстойки;

78. ПреЗсйзыение шехнологичк ких операций1. ЗЗЕЯ:04название : Вытечка валовых заготовокномер: 1

79. Рисунок А. б Изменение свойств тестовых заготовок в процессе выпечки

80. М1.8 печь; У - готовая продукция; О - проба муки на анализ качества; С2 - режимы выпечки.113