автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Математическое и алгоритмическое обеспечение задачи автоматизации процесса дезинфекции ПЭТ-бутылок с помощью озона

На правах рукописи

РОДЕНКОВ ЕГОР ВЛАДИМИРОВИЧ

I

Г МАТЕМАТИЧЕСКОЕ И АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ЗАДАЧИ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЦЕССА ДЕЗИНФЕКЦИИ ПЭТ-БУТЫЛОК С ПОМОЩЬЮ ОЗОНА (на примере розлива пива)

Специальность 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (в пищевой промышленности)

I

I

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

« -»

Москва-2005

Работа выполнена на кафедре "Автоматизация технологических процессов" Государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Московский государственный университет пищевых производств».

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Благовещенская Маргарита Михайловна

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Матисон Валерий Арвидович

доктор технических наук, профессор Ивашкин Юрий Алексеевич

Ведущая организация:

ГУП НИИ «Мир-Продмаш»

Защита состоится « мая 2005 г. в_iac. на заседании Диссертационного

//

Совета Д 212.148.02 в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Московский государственный университет пищевых производств» по адресу: г. Москва, Волоколамское ш., д.11 .,ауд. 302

Отзыв на автореферат в двух экземплярах, заверенный печатью, просим направлять по адресу: 125080, г. Москва, Волоколамское ш., д.11, ГОУ ВПО МГУ 1111, ученому секретарю диссертационного совета Д 212.148.02.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО МГУПП.

Автореферат разослан« О » апреля 2005г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 212.148.02, к.т.н., доцент

4

Н.О. Воронина

42339

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. В настоящее время пивоваренная промышленность ваупила в период борного развигия. В связи с ростом конкуренции на данном рынке для каждого отдельного предприятия актуален вопрос производства высококачественного пива с длительным сроком хранения Для повышения конкурентоспособности показатели качества готовой продукции должны соответствовать международному стандарту ISO 9000.

Дезинфекция технологического оборудования, производственных помещений, тары и т.д. является обязательной и в ю же время трудоемкой операцией на всех пивоваренных предприятиях, во многом предопределяющей биологическую ценность, сроки хранения и безопасность потребления пищевых продуктов.

На сегодня основным проблемным местом производства пива по микробиологической нестабильности является конечный этап, а именно, его розлив. Это объясняется тем, что воздух внутри цеха розлива не стерилен, внутренняя и наружная поверхности бутылок и пробок не стерильны, бутылки и пробки транспортируются цеховым воздухом в зону розлива, принося в неё большое количество бактерий и создавая эффект накопления. Известные решения проблемы обеспечения микробиологической чистоты ПЭТ-бутылок, тюка не соответствуют современному уровню техники и технологии, каковым является розлив пива в ПЭТ-бутылки.

Анализ современных тенденции в исследованиях ведущих отечественных и зарубежных ученых показывает, что для дезинфекции наиболее перспективным является способ, реализующий обработку поверхностей бутылок озоно-воздушной смесью. Одним из неоспоримых преимуществ этою способа является возможность механизации и автоматизации процесса.

Решение данной проблемы позволит значительно повысить и стабилизировать качество производимых напитков, избежать длительных в течение 48 часов, лабораторных анализов. Кроме того, своевременная корректировка процесса дезинфекции ПЭТ-бутылок с учетом оперативно получаемой информации об основных показателях состояния процесса позволит достичь оптимального соотношения между себестоимостью и качеством готовой продукции, решить чрезвычайно важную задачу экономии энергоресурсов.

Цель работы. Целью настоящей работы является разработка научных основ автоматизации процесса дезинфекции ПЭТ бутылок в потоке с помощью озона, в том числе разработка, научное обоснование и создание методов и средств контроля состояния этого процесса, обеспечивающих выработку пивоваренной продукции стабильно высокого качества с повышенным сроком ее хранения.

1

РОС. НДМИ'ЧМЛЬНАЯ БИБЛнО! ККА С. Петербург

амСрх

Основные задачи исследования. Для достижения поставленной цели определены следующие задачи исследований.

- обоснование принципов решения проблемы и выбор средства дезинфекции 11ЭТ-бутылок, отвечающего возможностям автоматизации;

- разработка принципиальной схемы ведения процесса дезинфекции ГПТ-бутылок, предопределяющей дальнейшую автоматизацию,

- выявление и анализ основных особенностей и закономерностей процесса дезинфекции ГПТ-бутылок с применением озона;

- проведение анализа и классификация градаций качества дезинфекции ПЭТ-бутылок на основе исследования экспериментальных данных по контролируемым параметрам этого процесса:

- разработка метода, позволяющего в реальном времени установить соответствие процесса дезинфекции определенной градации качества,

- разработка математического описания технологического процесса дезинфекции с взаимозависимыми параметрами;

- разработка и обоснование математической модели контроля состояния процесса дезинфекции в пространстве значений обобщенных показателей;

- разработка алгоритма контроля состояния технологического процесса дезинфекции;

- разработка на базе современного программного и аппаратного обеспечения технических решений АСУ ТП для реализации предложенною метола контроля процесса дезинфекции ПЭТ-бутылок.

Методы и средства исследований. Для решения поставленных задач в работе используются методы индукции и дедукции, теории автоматического управления, математического и физического моделирования, элементы теории принятия решений, теория множеств, методы системного анализа, планирования и обработки результатов экспериментов Экспериментальные исследования проведены с помощью стандартных методик и поверенных приборов, персонального компьютера (ПК) Pcntium-4 с использованием пакетов прикладных npoipaMM Neural Analyser 3.0, MatLab 6.5.

Научная новизна исследования, обеспечившая достижение цели работы, заключается в следующем'

- разработана принципиальная схема ведения процесса дезинфекции, а также не применявшийся ранее способ решения проблемы обеспечения микробиологической чистоты ГПТ-бутылок в процессе розлива с помощью озоно-воздушной смеси, отвечающий возможностям автоматизации и соответствующий современному уровню техники и технологии:

- разработан общий подход к контролю состояния процессов дезинфекции IDT-бутылок с помощью озона;

Анализ проведенных исследований показал, что наиболее целесообразным путем решения лих проблем является:

- локализация и автономизания транспортного потока бутылок в среде рабочей зоны в едином герметичном пространстве:

- совмещение функций накопления и стерилизации пустых бутылок и дальнейшее транспортирование их стерильным воздухом;

- стерилизация всех поверхнос гей бутылки и газовой рабочей среды гранспортирующей установки;

- использование наиболее экологичною дезинфектанга в минимально возможных

I концентрациях для стерилизации, с ею дальнейшей простой и эффективной

нейтрализацией;

[ - исключение влияния дезинфектан га на разливаемое пиво.

' Выбор озона в качестве дезинфектнта определяется рядом преимуществ:

- не влияет на материал бутылки:

-- обеспечивает высокий бактерицидный эффект и со ¡лае г благоприятные условия для разработки полностью автоматизированных систем дезинфекции:

- бактерицидные компоненты создаются под действием высоковольтного газового разряда, при отключении которого самопроизвольно нейтрализуются в течение определенного временного интервала, не загрязняя объект и атмосферу остаточными продуктами

Вторая глава посвящена: разработке принципиальной схемы процесса; исследованию процесса дезинфекции ПЭТ-бутылок озоно-воздушной смесью как объекта > правления и методов автоматизированного кош роля его состояния

Возможность реального испольювания озоно-воздушной смеси в качестве эффективного дезинфекганта ГПТ-бутылок при работе линии розлива подтверждена проведенными в производственных условиях экснеримсн гами.

Основной задачей технологического процесса дезинфекции является обеспечение равномерного контакта определенной продолжительности между озоно-воздушной смесью в гребуемой концентрации и всей ггюшадыо внутренней и внешней поверхностей бутылки, а также выдержки бутылок к течение опреде генного времени с целью их сбрили (а|ши и деструкции озоно-воздушной смеси

Выявленные задачи и преимущества призваны реализоваться в разработанных автором совместно с кафедрой ЛТП ГОУ В ПО VI! УПП предполагаемых изобретениях: «Способ переноса и стеритизации пустых бу1ылок и установка для его осуществления» заявка на изобретение №2004104185 и «Способ непрерывной озоновой стерилизации мелких предметов» заявка на изобретение №2004104186.

Рис 1 Принципиальная схема способа для дезинфекции ПЭТ-бутылок

1- накопительный бункер. 2- приемный шлюзовой (атвор. 3- выпускной шлюзовой затвор, 4- блок очистки воздуха. 5- компрессор, 6- блок осушки воздуха 7- генератор озона, 8- ресивер озоно-во зду шной смеси, 9-ресивер стерильною воздуха, 10- компрессор, 11- приемо-передающая шлюзовая станция, 12- дополнительные сопла

Предлагаемый способ осущесшляется следующим образом Пустые бутытки. ориентированные горлышком в сторону обрабатывающих сопел, поступают из выдувной машины через приемный шлюзовой затвор 2 в накопительный бункер 1 Его объем и количес1во полок должны обеспечивать запас б\ гылок о( 10 минут до 1 часа работы линии розлива с заданной производительностью

Через сопла в шлюзовом затворе 2 на внутреннюю и наружную поверхность бутылки подается озоно-воздушная смесь, с концентрацией озона О»? При этом воздух из бутылки вытесняется. Внешний воздух проходит через блок очистки 4 и с помошыо компрессора 5 подастся в блок осушки воздуха 6. Подготовленный таким образом воздух с температурой t и влажностью \У подается под давлением Р в генератор озона 7. Концентрация озона в озоно-воздушной смеси на выходе генератора зависит от частоты { источника питания и температуры воды ^ , охлаждающей электроды.

Все изученные методы дезинфекции озоном основаны на намеренном значительном завышении концентрации озона, с целью предотвращения влияния возможных возмущений Величина концентрации озона в этом случае служит основным критерием качества, только впоследствии подтверждаемым контрольными лабораторными исследованиями.

8

9

На блок розлива

Воздух 1ПТ-бутылки

Анализ проведенных исследований показал, что наиболее целесообразным путем решения этих проблем является:

- локализация и автономизация транспортного потока бутылок в среде рабочей зоны в едином герметичном пространстве;

- совмещение функций накопления и стерилизации пустых бутылок и дальнейшее транспортирование их стерильным воздухом;

- стерилизация всех поверхностей бутылки и газовой рабочей среды транспортирующей установки;

- использование наиболее экологичного дезинфектанта в минимально возможных I концентрациях для стерилизации, с его дальнейшей простой и эффективной

нейтрализацией;

| - исключение влияния дезинфектанта на разливаемое пиво.

Выбор озона в качестве дезинфектанта определяется рядом преимуществ:

- не влияет на материал бутылки:

- обеспечивает высокий бактерицидный эффект и создает благоприятные условия для разработки полностью автоматизированных систем дезинфекции:

- бактерицидные компоненты создаются под действием высоковольтного газового разряда, при отключении которого самопроизвольно нейтрализуются в течение определенного временного интервала, не загрязняя объект! и атмосферу остаточными продуктами.

Вторая глава посвящена: разработке принципиальной схемы процесса; исследованию процесса дезинфекции ПЭТ-бутылок озоно-воздушной смесью как объекта управления и методов автоматизированного контроля его состояния.

Возможность реального использования озоно-возлушной смеси в качестве эффективного дезинфектанта ПЭТ-бутылок при работе линии розлива подтверждена проведенными в производственных условиях экспериментами.

Основной ¡адачей технологическою процесса дезинфекции является обеспечение равномерного контакта определенной продолжительности между озоно-воздушной смесью в требуемой концентрации и всей площачыо вну гренней и внешней поверхностей бутылки, а также выдержки бутылок в течение определенного времени с целью их стерилизации и деструкции озоно-воздушной смеси.

Выявленные задачи и преимущества призваны реализоваться в разработанных автором совместно с кафедрой ЛТП ГОУ ВПО МГУП11 предполагаемых изобретениях: «Способ переноса и стерилизации пустых бутылок и установка для его осуществления» заявка на изобретение №2004104185 и «Способ непрерывной озоновой стерилизации мелких предметов» заявка на изобретение №2004104186.

8 9

Воздух 1101-бутылки

Рис 1 Принципиальная схема способа для дезинфекции ПЭТ-бутылок

1- накопительный бункер, 2- приемный шлюзовой затвор 3- выпускной шлюзовой затвор, 4- блок очистки воздуха, 5- компрессор, 6- блок осушки воздуха. 7- генератор озона, 8- ресивер озоно-воздушной смеси 9-ресивер стерильно! о воздуха. 10-компрессор, 11-приемо-передаюшая шлюзовая станция. 12- дополнительные сопла

Предлагаемый способ осуществляется стедуюшим образом. Пустые бутьпки. ориентированные юрлышком в сторону обрабатывающих сопел, поступают из выдувной машины через приемный шлюзовой затвор 2 в накопительный бункер 1. Его объем и количество полок должны обеспечивать запас бу гмлок о г 30 минут до 1 часа работы линии розлива с заданной производительностью

Через сопла в шлюзовом затворе 2 на внутреннюю и наружную поверхность бутылки подается озоно-воздушная смесь, с концентрацией озона Со¡. При ттом воздух из бутылки вытесняется Внешний воздух проходит через блок очистки 4 и с помощью компрессора 5 подастся в блок осушки воздуха 6. Подготовленный таким образом воздух с температурой t и влажностью XV подается под давлением Р в генератор озона 7. Концентрация озона в озоно-воздушной смеси па выходе генератора зависит от частоты Т источника питания и температуры воды 1В . охлаждающей электроды.

Все изученные методы дезинфекции озоном основаны на намеренном значшельном завышении концентрации озона, с целью предотвращения влияния возможных возмущений Величина концентрации озона в этом случае служит основным критерием качества, только впоследствии подтверждаемым контрольными лабораторными исследованиями.

Проведенный нами обзор и анализ научно-технической информации показал, что основным выходным параметром, определяющим качество работы предложенного способа, является проба бутылок на обшее микробное число (ОМЧ).

К сожалению, измерительные средства, позволяющие определять значения ОМЧ в потоке или, хотя бы. дела!ь экспресс анализ ОМЧ в настоящее время отсутствуют, и вряд ли следует ожидать их создания в ближайшем будущем На сегодняшний день значение ОМЧ определяется лабораторным способом. Время анализа составляет в среднем 48 часов, что не даст возможное!и включать ОМЧ в список параметров, пригодных для использования в режиме реальною времени.

Одним из косвенных показателей качества является концентрация озона в озоно-ноздушной смеси, подаваемой в бутылку Это подтверждается опубликованными эксперимент&пьными зависимостями выживаемости микрофлоры от концентрации озона. Однако влияние многих неконтролируемых факторов, таких как начальная зараженность бутылки и природная изменчивость микроорганизмов, зависящая от колебаний температуры и влажности, приводят к низкой сходимости результатов процесса.

Дополнительными косвенными показателями качества процесса дезинфекции могут с лужиц» направленность воздействия, скорость истечения озоно-воздушной смеси, а также форма внуфенней поверхности сопла, определяющие объем наполнения и характер омьшания поверхностей бутылки, что в свою очередь влияет на летальность микроорганизмов, расположенных на поверхностях сосуда

Таким образом, интерес представляет постановка и решение задачи обеспечения ! руппирования (кластеризации) реализаций процессов по всем косвенным, измеряемым в по 1 оке параметрам. Решение указанной задачи позволит прогнозировать качество продукта (степень '<чистоты>> бутылок) в ходе протекания процесса дезинфекции и коррек1ирова!ь ситуацию так, чтобы обеспечить гарантированное качество при минимально возможных экономических затратах.

Третья глава посвящена разработке метода и алгоритма кластеризации процессов дезинфекции 11ЭТ-бутылок в реальном времени.

В работе показано, что объединение процессов в группы по градациям качества, характеризующим эффективность их проведения, успешно применяется при решении задач контроля и управления микробиоло! ическими, химическими и др. процессами. Используя для группировки значение целевого признака, выделяют "плохие" и "хорошие" процессы. Граничные значения целевого признака при этом либо обосновывают теоретически, либо определяют экспериментально. В нашем случае будем опираться на практически сложившиеся граничные значения.

Анализ экспериментальных данных показывает, что из всех процессов дезинфекции только 28.3% признаны «плохими» (у которых ОМЧ > 50 кол-во/см3), но исправимыми при

соответствующем вмешательстве Остальные 71,7% признаны как «хорошие» Кроме того, данные показывают, что для снижения ОМЧ ниже 20 кол-во/см3 необходимо резкое увеличение концен фации озона, подаваемою в бутылку. Это экономически нецелесообразно, так как приводит к увеличению потребляемой мощности, расхода подаваемого воздуха и охлаждающей электроды воды, а также возрастает коррозионная агрессивность и токсичность озона, время ето диссоциации посте завершения дезинфекции. Поэтому, исхода из соображений экономного и рационального использования материальных и энергетических ресурсов на производстве, в градации качества «хорошие» выделена еще одна группа процессов Таким образом, реализации процессов дезинфекции разделены на следующие фуппьг

1. Группа нормальных процессов (НГТ) с 20-"'0м4<50 - вмешательство с целью исправления качественны* параметров не требуется.

2. Группа экономически невыгодных процессов (ЭНП) с ОМЧ<20 - вмешательство в ход процесса целесообразно по экономическим соображениям.

3. Группа восстановимых процессов (ГШ) с ОМЧ>50 вмешательство в ход процесса позволит достичь желаемых качественных показателей, тогда как отсутствие вмешательства, с большой долей вероятности, приведет к неудовлетворительному качеству.

Подобное разделение позволит описать все возможные ситуации, возникающие в ходе 1е\нологического процесса и решать задачи прогно$ирования итоговых качественных характеристик.

Рассмотренный в диссертационной работе процесс дезинфекции характеризуется вектором параметров состояния согласно таблице1.

Параметры, кенпролируемые в ходе процесса дезинфекции бутылок Таблица 1

Условное обозначение

X,

Наименование

Клиникм измерения

Концентрация озона-Со,

мг/м

Частота источника к! ц

х2

питания - С

Хз Температура воздуха -1 К

X» Влажность воздуха - Л' %

X, Температура охл воды -1, К

кН/м2

X* Давление воздуха - Р (бар)

X, ОМЧ кол-во/см

Пределы изменения

Примечание

20 50

4 6

293 313 10 20 313 333

100 200(1 2)

0 70

Измеряется автоматически

Определяется по результатам лабораторных исследований

Исследования проведенные автором, позволяют сделать заключение о возможности однозначного определения, к какой группе (ШТ. ЭНП. ВП) можно отнести ту или иную реализацию процесса, если для неё определено ОМЧ.

Для выбора подхода к решению задачи предварительно был сделан корреляционный анализ вектора параметров состояния, подтвердивший предположение о тесной статистической связи между параметрами состояния и ОМЧ и, как следствие, о принципиальной возможности получения достаточно полной информации о ходе процесса без учета ОМЧ.

С целью решения задачи группировки (кластеризации) реализаций процесса на НГ!, ОНИ, ВП были применены нсйросетевые технологии, в частности, самоорганизующиеся карты Кохенена (SOM).

Применение SOM позволяет максимально уменьшить пространство состояний процесса, то есть получить некий обобщенный показатель, однозначно трактующий, к какой из групп следует отнести реализацию. Особенностью применения SOM. существенно облегчающей решение рассматриваемой задачи, является наличие в обучающей выборке параметра ОМЧ. который может быть использован в качестве эталона на этапе обучения (обучение с учителем), а также для проверки правильности кластеризации.

Для моделирования самоорганизующейся карты использована программа SOMap Analyzer v3.0. разработанная фирмой Base Group Labs. Для начала работы была проведена проверка имеющихся исходных данных на достоверность.

По итогам обучения SOM получена карта (рис.2), показывающая разделение исходных данных на кластеры.

Рис. 2 Карта, реализующая разделение на кластеры 11

По итогам кластеризации получено однозначное отделение «экономически невыгодных» процессов от всех остальных Однако группа «нормальных» процессов представлена не полностью, гак как часть из них попадает в группу «восстановимых» процессов, а часть в группу «экономически невыгодных» Проведенный в главе расчет показывает, что точность распознавания карты составляет 92,0%

= (1) п

где п - общее количество процессов. п„г - количество неправильно распознанных процессов.

При проверке качества настройки с помощью тестового множества данных получена итоговая точность распознавания карты равная 88,0%

В результате моделирования получена карта, однозначно раз те 1яющая процессы по выбранным градациям качества в режиме реального времени без проведения длительного лабораторного анализа Действительно, при поступлении данных Х,-Х6 в момент времени ♦ карта отнесет текущий процесс к одной из градаций качества Вмешательство в ход процесса необходимо для градаций качества ВП и ЭНП

Четвертая глава посвящена разработке теоретических потожений метода контроля состояния процесса дезинфекции по обошенным показателям

Дтя математического описания процесса использован метод главных компонент (ГК), позволяющий судить о состоянии процесса по некоррелированным признакам (функциям ог параметров процесса) Протекание процесса дезинфекции сопровожлается изменением параметров согласно таблице 1 и каждый из них может быть представлен временным рячом. содержащим N наблюдений

х, (' 1 х 2 > , V,4 }, I е 1, /V 16 I,»

Совокупность значений параметров является многомерным процессом вида V {л, (г), ,*„(')} отображающим (в условиях реального наблюдения) изменения

п параметров. Для обеспечения сопоставимости параметров, имеющих различную физическую природу, использована процедура нормирования, выражающаяся в преобразовании

где '"' Д'^ "' - среднее значение ¡-го параметра;

I "

= — у

' А/ '

) = X (*' ~ ) ~ сРелнее квадратическое отклонение 1-го параметра

Для вычисления значений главных компонент используется выражение

= £».,-,, \ бГр. о)

1.1

где Цу - нагрузка (коэффициент) ¡-го парамефа при }-н главной компоненте.

Установлено. что эмпирические данные многомерною процесса 7. - (О -,(/)■ *-,(')} можно вырази1ь через главные компоненты следующим образом

г _

= X и0 У'> ' |е1>" (4)

(

Полученное выражение показывает способ разложения эмпирических функций г^) по статически ортогональным мавным компонентам, трактуемым как обобщенные показатели состояния, и дает математическое описание протекания процесса.

По мегоду главных компонент проведена обработка эмпирических данных о ходе группы процесов дезинфекции бутылок. В ¡аблице 2 приведены полученные значения величин, необходимых для вычисления трех обобщенных показателей в соответствии с выражением 3.

Величины для вычисления обобщенных показателей Таблица 2

Параметр V ¿"(л,) Нагрузки параметров

ип иа "и

Х| 32,0142 8,7772 0,5443 -0,1404 0,2102

х2 5.0083 0.5570 0,3851 -0.0618 -0.8480

Хз 24,9887 0.8250 -0,2249 -0,6602 -0,1074

Х4 15,0175 1.7382 -0.4853 0.1064 0.0865

Х5 45,1121 0,9398 -0,1015 -0,7147 0,0561

х. 1.5887 0.1788 0,5089 -0.1358 0,4632

Для оценки доли суммарной вариабельности исходных эмпирических данных, отображаемой в р обобщенных показателях использован критерий вида

/£*'(--,). (5)

]- • / <-1

где Л/ - дисперсия )-гой IX, 52 (г,) - дисперсия ¡-1 о параметра. Учтенная в р обобщенных показателях часть дисперсии 1-го параметра процесса определяется из выражения

1 1 /I

р

Величины ,, и ]Г ) используются для оценки точности аппроксимации

эмпирических данных по р обобщенным показателям. В таблице 3 приведены их значения для рассмотренного примера.

Оценка точности аппроксимации Таблица 3

Число Учтенная дисперсия

обобщенных показателей ь. Чр XI Х2 хэ х* *6

1 2,82 0.47 0,83 0.41 0.34 0.36 0.49 0,39

2 4,5 0.75 0,90 0,68 0,69 0.57 0.71 0,95

3 5,24 0.87 0.93 0.74 0.78 0,98 0.85 0,96

В главе также приведены методические приемы, используемые при анализе эмпирических данных с применением метода I ивных компонент для оценки статистической значимости различий между (п-р) исключаемыми обобщенными показателями и определения группировки параметров по типу функциональной связи. Установлено, что первые три обобщенных показателя обеспечивают отображение 87% суммарной вариабельности параметров обучающей выборки процессов

Анализ нагрузок параметров ич позволяет установить, чго обобщенные показатели могут интерпретироваться в понятиях свойств технологического процесса: первый обобщенный показатель связан с концентрацией озона, вюрой - с давлением воздуха и третий - с влажностью воздуха Для уючнения интерпретации обобщенных показателей проведена процедура упрощения факторной структуры, состоящая в определении нагрузок, обеспечивающих максимизацию величины варимакс - критерия И'

,=I , ^ ) ,..1^-1 ^ ;

Значения нагрузок, при которых величина равна максимуму, определяют фуппировку исходных параметров, позволяющую просто интерпретировать общие свойства процессов.

Для расчета граничных значений ГК использован подход, основанный на элементах теории нечеткой ло] ики (процедуры фаззификации и дефаззификации) Согласно этому подходу, для каждого момента контроля t заданы функции принадлежности вида

(В)

где Уч - i-я реализация для j-ой компоненты одного из множества ГК А, Л" ; а - значение ГК наиболее близкое к граничному (в идеале - ГК, соответствующее 1ранице): е - '/2 диапазона пограничной области Д1я j-ой ГК: ш>1 - показатель, определяющий ширину функции принадлежности (на практике рекомендуется выбирать ш=2)

Для pacMcia граничных значений Г, применен метод центра тяжести, согласно которому

где N - количество реализаций. Выражение (9) использовано д 1я расчета К(/) применительно к границам для ЭНП и ВП Рассчитывая граничные значения ГК дтя оставшихся моментов контроля, получим матрицу граничных значений для всею процесса

Для построения процедуры управления определим параметры l,(t) (j KpJ = l v). соответствующие эталонному процессу дезинфекции. Значения К(<) выбираются из архива главных компонент, используемого для расчета нагрузок, и должны cooi вектвовать наибо ice приемлемому с точки зрения требований к качеству процессу

Альтернативой указанному подходу к выбору V,{t) может служить задание "желаемых" значений для Г (/) на основе конструкторско-технологических соображений Поставим задачу управления в форме оптимизационной задачи с критерием вида

7(')=Х( Л )3->min Vx,eira. (10)

где р количество I лавпых компонент; ип - факторная нафузка при ¡-м управляющем

входе для у'-й главной компоненты: и..ч - константа, включающая в себя сумму

произведений факторных нафузок на входные параметры, не являющиеся управляющими-

15

х,{/) входные управляющие параметры, И'х, - облает!. допустимых шачений для управляющих параметров (автономные ограничения на каждую управляющую переменную)

Критерий (10) соответствует требованию минимизации суммы квадратов расстояний от "-эталонной точки" до точки, реализуемой в ходе решения задачи управления в пространстве главных компонент, при условии соблюдения автономных ограничений на управляющие переменные

Задача (10) относигся к классу задач безусловной оптимизации Необходимые условия оптимальности

---^--0 ,\/1 = \,п

приводят к системе из п уравнений вида

(П)

('))«,,--о

(12)

. = 1 -Р С2а)

Особенность системы алгебраических уравнений (12)-(12а) состой! в их линейности от носительно управляющих переменных ¿. (/)

Таким образом, если решение существует, эту систему можно разрешить относительно *'(/) с помощью правил Крамера. Посредством несложных математических выкладок уравнения (12)-г(12а) приводится к виду

ИцХ (/)+а„х,(г)+. + а,(х(()~6:

(13)

а„х1(/) + а12х2(г) +.. +а,,£,(/)- 6,

где ач - коэффициенты, зависящие от нагрузок;

¿>у - свободный член, зависящий от нагрузок и эталонных главных компонент Решение задачи (при Д * 0)

*,'(/)= Д*,/Л , VI =Гл

(14)

где Д -= с)е!

'' ! Дг получается из Д заменой ¡-го столбца столбцом свободных

а,, а,,

слат аемых.

Полученные оптимальные решения следует использовать в качестве задающих воздействий в системе управления

Оптимальные решения (14) следует определять для каждого (-го момента времени в соответствии с заданным интервалом дискретизации Ти Интервал дискретизации рекомендуется задавать, исходя из следующих основных условий-

1) для каждого момента времени должны быть известны эталонные значения главных компонент:

2) временной интервал между (И) и 1-й точками измерения должен быть с одной стороны достаточно большим, чтобы переходные процессы в системе завершились, с другой стороны не дотжен приводить к потере информации В ходе исследований полечено, что Ти следует выбирать из диапазона 5-10 минут

Пятая глава посвяшена разработке алт оритмов управ юния и системы автоматизации процесса дезинфекции ПТГ-бутыток

Реализация разработанного метода контротя состояния процесса дезинфекции осуществляется в три этапа. На первом этапе настраивают самоорганизующуюся карту Такая необходимость существует при первом пуске установки дезинфекции ПЭТ-бутылок При этом архивы данных дчя проведения процедуры настройки берут от аналогичной установки В случае отсутствия данных архивов необходимо провести серию экспериментов, целью которых является для каждого 1-го момента времени контроля получение значений контролируемых параметров Х1 — Х6 и проведение отбора проб для анализа ОМЧ После проведения лабораторного исследования (длится 48 часоа) значения ОМЧ вводятся в программу.

Для корректировки БОМ или изменении граничных ГК. процедуру настройки можно повторить, допустим, через год работы установки. Решение о повторной настройке принимает технолог.

Па следующем этапе при помощи ГК получают математическое описание процесса и определяют параметры модели контроля На последнем этапе но текущим значениям параметров технологического процесса при помощи ЙОМ проводится оперативный контроль состояния процесса, а далее с помощью обобщенных показателей получают значения параметров процесса, выступающих в качестве задания регуляторам

В общем виде, алгоритм управления представлен на рис 3 Для работы данного алгоритма необходимо иметь настроенную БОМ и граничные значения ГК. Работа алгоритма начинается с получения вектора значений контролируемых параметров X в момент времени I Далее эти значения поступают на вход 80М, которая относит

17

протекающий процесс к одной из градаций качества Сами значения и присвоенная им фадация качества заносятся в архив

Рис.3 Алгоритм управления

В случае если на текущий момент времени процесс имеет градацию качества НП и общее время протекания процесса не закончилось (К1\). то алгоритм ожидает ввода след)тощих значений вектора X. В противном случае, т.е. если процесс имеет градацию качества ЭНП или ВП. рассчитываются Хщп или 7.т. Далее определяются главные компоненты V.

На следующем этапе рассчитываются задания для регуляторов х* и сохраняются в архиве. Далее, если общее время протекания процесса не закончилось то алгоритм

ожидает ввода следующих значений вектора X. Значение общего времени N выбирается максимально большим или равным, например продолжительности смены (12 часов).

Таким образом, разработанный алгори!м позволяет относить протекающий процесс дс ¡инфекции ПЭТ-бутылок к одной из градаций качества, а в случае выхода процесса за

границы градации НИ вводит элемент управления, позволяющий возвратиться к нормальному протеканию процесса.

Проведенные исследования позволили разработать структуру и функции автоматизированной системы контроля технологического процесса дезинфекции ПЭТ-б>тычок. В работе показано, что в данном случае перспективной является иерархическая структура, где функции распределены между различными уровнями и техническими средствами АСУТП. Верхний уровень, построенный на базе персонального компьютера (Г1К), используя специализированное программное обеспечение, разделяет процессы по градациям качества, проводит исследование процесса в пространстве обобщенных показателей и вырабатывает задания регуляторам. Функции сбора и предварительной обработки информации с датчиков, а также функции управления осуществляются с использованием технического средства нижнего уровня АСУТП - микропроцессорного контроллера.

Полученные в работе результаты показали, что проектируемая система контроля технологического процесса дезинфекции должна выполнять следующие функции:

1. Измерять давление, температуру и влажность воздуха перед генератором озона; температуру воды, охлаждающей »лектроды генератора; концентрацию озона, подаваемого в бутылки; концентрацию озона в воздухе рабочей зоны; давление в ресиверах.

2. Передавать данные измеренных величин в ПК.

3. Персональный компьютер должен выполнять визуализацию процессов дезинфекции, архивирование данных, построение и печать графиков и протоколов.

При этом система контроля должна иметь невысокую цену и состоять из распространённых компонентов.

Упрощенная функциональная схема автоматизации процесса дезинфекции представлена на рис.4.

В работе проведен анализ микроконтроллеров, по результатам которого предлагается использовать микроконтроллер фирмы Siemens S7 - 226-2DP AC/DC/Relay с модулями расширения.

Для выбора SCADA-пакега нами проведен анализ практически всех представленных на сегодняшний день на западном и российском рынках популярных SCADA-пакетов. таких как InTouch, Genesis, Trace Mode, Simplicity, Botec, WinCC, FIX, Sitex

По результатам анализа для написания проекта визуализации процесса дезинфекции ГГУГ-бутылок в качестве SCADA-пакета был выбран WinCC, так как:

I При разработке систем автоматизации час!о встает вопрос о создании собственных (не предусмотренных r рамках систем SCADA) программных модулей и включение их в создаваемую систему автоматизации Поэтому степень открытости системы является важной характеристикой SC/YDA-пакетов. Фактически открытость системы означает доступность спецификаций системных (в смысле SCADA) вызовов, реализующих тот или иной системный сервис. Это может быть и доступ к трафичсским функциям, функциям работы с базами данных и т.д.

2. WinCC предоставляет более мощные средства создания интерфейса пользователя, ч го при создании проекта визу ализации особенно важно;

3. Стоимость WinCC ниже стоимости конкурентов;

4. Для создания проекта визуализации на WinCC потребуется намного меньше времени, чем на друг их SCADA-пакетах.

По итогам проведенного анализа, для реализации системы контроля процесса дезинфекции ПЭТ-бутылок в качестве базовой операционной системы была выбрана Windows ХР Professional SP1.

Установка для дезинфекции ПЭ1-бутылок является частью линии розлива. Управление линией не ведется с единого персонально! о компьютера (ПК) оператора-технолога. Все установки входящие в состав линии розлива имеют локальное управление, т.е. содержат свой контроллер, ПК или панель оператора. Поскольку для управления установкой дезинфекции не требуется обслуживающего персонала, т.е. оператора, задающего какие-либо режимы работы, целесообразно выбрать промышленный ПК и встрой гь с! о в лицевую панель щита управления.

Наиболее часто в производстве иегклыукмея промышленные ПК фирмы Siemens. Одним из таких ПК является SIMAT1C Panel PC - компактный компьютер промышленного исполнения, предназначенный для встраивания в технологические установки, пульты операторов, оборудование и требует для своей установки минимальных объемов. Лицевая панель компьютера hmcci степень защиты IP 65. что делает его наиболее пригодными для использования в загрязненной промышленной ередс Пыль не попадет внутрь, водяные струи, попадающие на поверхность жрана под тюбым углом, не причинят ему вреда.

На рис 5 показана одна из диаграмм SADT - модели процесса дезинфекции ПЭ'1-бутылок, описывающая основные функции системы управления С помощью данной диафаммы можно вылечить основные этапы разработки протраммного обеспечения. На первом этапе с помощью пакета Step 7 Micro Win создается программа для контроллера, выполняющая функции сбора информации с датчиков, её преобразования и передачи SCADA-пакету: ручною управления элементами установки, а также выработку управляющих воздействий для автоматического управления.

Рис.5 SADT- модель процесса дезинфекции

На следующем этапе с использованием SCADA-пакета WinCC создастся проект визуализации работы установки дезинфекции ПЭТ-бутылок Разработанный проект помимо визуализации процесса осуществляет архивацию данных о принадлежности процесса к градациям качества, выдачу и архивацию аварийных сообщений, построение ра5личных графиков. Одной из задач данного проекта является расчет заданий регуляторам давления воздуха и концентрации озопа, для выполнения которого используются блоки SOM и ГК

Данные блоки создаются при помощи специализированных программных продуктов Neural Network Analyser и MatLab Первый позволяет настроенную самоорганизующуюся карту скомпилировать в виде функции, вызываемой из проекта визуализации Во второй закладываются аналитические выражения, полученные в данной работе, и также компилируются в функцию, вызываемую из проекта

I- При разработке систем автоматизации часто встаа вопрос о создании собственных (не предусмотренных в рамках систем SCADA) программных модулей и включение их в создаваемую систему автоматизации Поэтому степень открытости системы является важной характеристикой SCADA-пакетов. Фаю ичсски открытость системы означает доступность спецификаций системных (в смысле SCADA) вызовов, реализующих тот или иной системный сервис. Это может быть и доступ к графическим функциям, функциям работы с базами данных и г д.

2. WinCC предоставляет более мощные средства создания интерфейса пользователя, ч го при создании проекта визуализации особенно важно;

3. Стоимость WinCC ниже стоимости конкурентов;

4. Для создания проекта визуализации на WinCC потребуется намного меньше времени, чем надрушх SCADA-пакетах.

По итогам проведенного анализа, для реализации системы контроля процесса дезинфекции ПЭТ-бутылок в качестве базовой операционной системы была выбрана Windows ХР Professional SP1.

Установка для дезинфекции ID1-бушлок является частью линии розлива. Управление линией не ведется с единого персональною компьютера (ПК) оператора-тс\ноло[ а. Все установки входящие в состав линии розлива имеют локальное управление, т.е. содержат свой контроллер, ПК или панель оператора. Поскольку для управления установкой дезинфекции не требуется обсаживающего персонала, г.е. оператора, задающею какие-шбо режимы работы, целесообразно выбрать промышленный ПК и встроип, ею в лицевую панель щита управления.

Наиболее часто в производстве испочьзуются промышленные ПК фирмы Siemens. Одним из таких ПК является SIMATIC Panel PC - компактный компьютер промышленного исполнения, предназначенный для встраивания в технологические установки, пулыы операторов, оборудование и треб) ст для свосй установки минимальных объемов Лицевая панель компьютера имеет степень защиты IP 65. что делает его наиболее пригодными для использования в загрязненной промышленной среде Пыль не попадет внутрь, водяные струи, попадающие на поверхность -жрана под пюбым углом, не причинят ему вреда.

11а рис 5 показана одна из диаграмм SADT - модели процесса дезинфекции ПЭ'Г-бутылок. описывающая основные функции системы управления. С помощью данной диаграммы можно выделить основные -папы разработки профаммного обеспечения. На первом эгапе с помощью пакета Step 7 Micro Win создается программа для контроллера, выполняющая функции сбора информации с датчиков, её преобразования и передачи SCADA-пакету: ручного управления элементами установки, а также выработку управляющих воздействий для автоматического управления.

Рис.5 SAD Г - модель процесса дезинфекции

На следующем этапе с использованием SCADA-пакета WinCC создается проект визуализации работы установки дезинфекции ПТГ-бутылок Разработанный проект помимо визуализации процесса осущееттяет архивацию данных о принадлежности процесса к градациям качества, выдачу и архивацию аварийных сообщений, построение различных графиков. Одной из задач данного проекта является расчет заданий регуляторам давления воздуха и концентрации озона, для выполнения которого используются блоки SOM и ГК

Данные блоки создаются при помощи специализированных программных продуктов Neural Network Analyser и MatLab Первый позволяет настроенную самоорганизующуюся карту скомпилировать в виде функции, вызываемой из проекта визуализации Во второй закладываются аналитические выражения, полученные в данной работе, и также компилируются в функцию, вызываемую из проекта

22

Подписано в печать 08.04.05. Формат 30x42 1/8. Бумага типографская № 1 Печать офсетная. Печ. л. 1,1. Тираж 100 экз. Заказ 95. 125080, Москва, Волоколамское ш., 11 Издательский комплекс МГУПП 25

u

V

i í

РНБ Русский фонд

2005-4 42939

Введение.

Глава 1. Методы микробиологической защиты в зоне розлива и их влияние на качество пива.

1.1 Микробиологическая защита пива в технологических операциях розлива.

1.2 Источники микробиологического заражения в зоне розлива и методы борьбы с ними.

1.3 Анализ и выявление наиболее эффективного дезинфектанта.

1.4 Оценка применения озона в качестве дезинфектанта для ПЭТ-бутылок.

1.5 Выводы.

Глава 2. Исследование процесса дезинфекции ПЭТ-бутылок озоном и методов контроля его состояния.

2.1 Экспериментальное исследование эффективности дезинфекции газообразным озоном.

2.2 Разработка принципиальной схемы ведения процесса дезинфекции ПЭТ-бутылок предназначенной для дальнейшей автоматизации.

2.3 Анализ процесса дезинфекции ПЭТ-бутылок как объекта контроля.

2.4 Методы контроля состояния процессов дезинфекции.

2.5 Применение методов факторного и компонентного анализа для исследования технологических процессов.

2.6 Выводы.

Глава 3. Разработка метода кластеризации процессов дезинфекции

ПЭТ-бутылок в реальном времени.

3.1 Методы кластеризации объектов по совокупности признаков.

3.2 Аналитическое исследование применимости нейронных сетей для задач кластеризации процессов дезинфекции. Самоорганизующиеся карты Кохенена.

3.3 Разработка алгоритма настройки карты и его реализация применительно к процессу дезинфекции ПЭТ-бутылок.

3.4 Результаты моделирования по экспериментальным данным и их анализ.

3.5 Выводы.

Глава 4. Разработка метода контроля процесса дезинфекции бутылок по обобщённым показателям.

4.1 Математическое описание процесса дезинфекции с использованием обобщенных показателей.

4.2 Исследование процессов дезинфекции в пространстве обобщенных показателей.

4.3 Рекомендации по реализации системы управления в пространстве главных компонент.

4.4 Выводы.

Глава 5. Разработка технических решений для реализации метода контроля процесса дезинфекции.

5.1 Разработка алгоритма контроля состояния технологического процесса дезинфекции ПЭТ-бутылок.

5.2 Разработка структуры и функций автоматизированной системы контроля технологического процесса дезинфекции.

5.3 Выбор оборудования, необходимого для реализации системы.

5.4 Структура и состав программного обеспечения.

5.5 Выводы.

Основные результаты работы.

Актуальность проблемы. В настоящее время пивоваренная промышленность вступила в период бурного развития. В связи с ростом конкуренции на данном рынке для каждого отдельного предприятия актуален вопрос производства высококачественного пива с длительным сроком хранения. Для повышения конкурентоспособности показатели качества готовой продукции должны соответствовать международному стандарту ISO 9000.

Дезинфекция технологического оборудования, производственных помещений, тары и т.д. является обязательной и в то же время трудоемкой операцией на всех пивоваренных предприятиях, во многом предопределяющей биологическую ценность, сроки хранения и безопасность потребления пищевых продуктов.

На сегодня основным проблемным местом производства пива по микробиологической нестабильности является конечный этап, а именно, его розлив. Это объясняется тем, что воздух внутри цеха розлива не стерилен, внутренняя и наружная поверхности бутылок и пробок не стерильны, бутылки и пробки транспортируются цеховым воздухом в зону розлива, принося в неё большое количество бактерий и создавая эффект накопления. Известные решения проблемы обеспечения микробиологической чистоты ПЭТ-бутылок, пока не соответствуют современному уровню техники и технологии, каковым является розлив пива в ПЭТ-бутылки.

Анализ современных тенденций в исследованиях ведущих отечественных и зарубежных ученых показывает, что для дезинфекции наиболее перспективным является способ, реализующий обработку поверхностей бутылок озоно-воздушной смесью. Одним из неоспоримых преимуществ этого способа является возможность механизации и автоматизации процесса.

Решение данной проблемы позволит значительно повысить и стабилизировать качество производимых напитков, избежать длительных, в течение 48 часов, лабораторных анализов. Кроме того, своевременная корректировка процесса дезинфекции ПЭТ-бутылок с учетом оперативно получаемой информации об основных показателях состояния процесса позволит достичь оптимального соотношения между себестоимостью и качеством готовой продукции, решить чрезвычайно важную задачу экономии энергоресурсов.

Цель работы. Целью диссертации является разработка научных основ автоматизации процесса дезинфекции ПЭТ - бутылок в потоке с помощью озона, в том числе разработка, научное обоснование и создание методов и средств контроля состояния этого процесса, обеспечивающих выработку пивоваренной продукции стабильно высокого качества с повышенным сроком ее хранения.

Основные задачи исследования. Для достижения поставленной цели определены следующие задачи исследований:

- обоснование принципов решения проблемы и выбор средства дезинфекции ПЭТ-бутылок, отвечающего возможностям автоматизации;

- разработка принципиальной схемы ведения процесса дезинфекции ПЭТ-бутылок, предопределяющей дальнейшую автоматизацию;

- выявление и анализ основных особенностей и закономерностей процесса дезинфекции ПЭТ-бутылок с применением озона;

- проведение анализа и классификация градаций качества дезинфекции ПЭТ-бутылок на основе исследования экспериментальных данных по контролируемым параметрам этого процесса;

- разработка метода, позволяющего в реальном времени установить соответствие процесса дезинфекции определенной градации качества;

- разработка математического описания технологического процесса дезинфекции с взаимозависимыми параметрами;

- разработка и обоснование математической модели контроля состояния процесса дезинфекции в пространстве значений обобщенных показателей;

- разработка алгоритма контроля состояния технологического процесса дезинфекции;

- разработка на базе современного программного и аппаратного обеспечения технических решений АСУ ТП для реализации предложенного метода контроля процесса дезинфекции ПЭТ-бутылок.

Методы и средства исследований. Для решения поставленных задач в работе используются методы индукции и дедукции, теории автоматического управления, математического и физического моделирования, элементы теории принятия решений, теория множеств, методы системного анализа, планирования и обработки результатов экспериментов. Экспериментальные исследования проведены с помощью стандартных методик и поверенных приборов, персонального компьютера (ПК) Реп1шт-4 с использованием пакетов прикладных программ Neural Analyser 3.0, MatLab 6.5.

Научная новизна исследования, обеспечившая достижение цели работы, заключается в следующем:

1. Разработана принципиальная схема ведения процесса дезинфекции, а также не применявшийся ранее способ решения проблемы обеспечения микробиологической чистоты ПЭТ-бутылок в процессе розлива с помощью озоно-воздушной смеси, отвечающий возможностям автоматизации и соответствующий современному уровню техники и технологии.

2. Разработан общий подход к контролю состояния процессов дезинфекции ПЭТ-бутылок с помощью озона.

3. Впервые решена задача группирования процессов дезинфекции по градациям качества с применением нейросетевого подхода.

4. На основе использования модели главных компонент получено математическое описание процесса дезинфекции ПЭТ-бутылок.

5. Создана математическая модель контроля состояния процесса дезинфекции ПЭТ-бутылок по обобщенным показателям. Проведено исследование адекватности полученной математической модели.

6. Разработана методика ее построения.

7. Разработаны оригинальные алгоритмы и предложены новые технические решения для реализации метода и автоматизированной системы контроля состояния процессов дезинфекции ПЭТ-бутылок.

Практическая значимость работы:

1. Предложены способы и устройства для реализации процесса дезинфекции ПЭТ-бутылок озоно-воздушной смесью в производственной автоматизированной линии розлива. Поданы две заявки на изобретения.

2. Создана и апробирована методика автоматического контроля качества процессов дезинфекции в режиме реального времени.

3. Разработано и обосновано математическое и алгоритмическое обеспечение для задач контроля состояния процессов дезинфекции ПЭТ-бутылок.

4. Создана автоматизированная система контроля состояния процессов дезинфекции ПЭТ-бутылок. Данная разработка позволит отказаться от длительных по времени (48 часов) микробиологических анализов, необходимых для контроля качества процессов дезинфекции.

5. Отдельные результаты работы включены в курсы лекций по дисциплинам:

Технические средства автоматизации», «Технологические измерения в пищевой промышленности», «Моделирование систем управления», «Автоматизированные системы управления технологическими процессами отрасли», «Автоматизация технологических процессов и производств», «Принципы и методы создания и эксплуатации автоматизированных систем на предприятиях АПК», читаемых в ГОУ ВПО «Московский государственный университет пищевых производств» на кафедре «Автоматизация технологических процессов» для студентов специальностей: 21.01.00 «Управление и информатика в технических системах» и 21.02.00 «Автоматизация технологических процессов и производств».

6. Разработанные технические решения и практические рекомендации по синтезу системы управления на базе современных и недорогих средств автоматизации реализованы на ЗАО Московский пиво-безалкогольный комбинат «Очаково», что подтверждается соответствующим документом.

Достоверность полученных в работе результатов обеспечивается использованием поверенных приборов и утвержденных методик лабораторного анализа, апробированных расчетных методик, выбором метода статистической обработки результатов, согласованием расчетных данных и результатов эксперимента.

На защиту выносятся разработанные автором:

1. Методика исследования градаций качества процессов дезинфекции ПЭТ-бутылок с применением озона.

2. Метод, реализующий разделение процесса дезинфекции на группы, соответствующие различным градациям качества.

3. Классификация градаций качества процессов дезинфекции.

4. Математическое описание технологического процесса дезинфекции с взаимозависимыми параметрами.

5. Методика автоматического контроля качества процессов дезинфекции в режиме реального времени.

6. Математическая модель контроля состояния процесса дезинфекции в пространстве значений обобщенных показателей качества.

7. Алгоритм контроля состояния технологического процесса дезинфекции в пространстве значений обобщенных показателей.

8. Автоматизированная система контроля состояния процессов дезинфекции

ПЭТ-бутылок.

Апробация работы. Основные положения и результаты исследований по теме диссертации докладывались, обсуждались и были одобрены на:

- Всероссийской научно-технической конференции с международным участием «Качество и безопасность продовольственного сырья и продуктов питания», Москва, МГУПП, 18-19 декабря 2002 г.;

- Всероссийской научно-технической конференции-выставке с международным участием «Высокоэффективные пищевые технологии, методы и средства для их реализации», Москва, МГУПП, 21-22 октября 2003 г.;

- отчетной научно-технической конференции «Технологии живых систем», Москва, МГУПП, ноябрь 2003 г.;

- Второй Всероссийской научно-технической конференции-выставке с международным участием «Высокоэффективные пищевые технологии, методы и средства для их реализации», Москва, МГУПП, 19- 20 октября 2004 г.

На различных этапах выполнения результаты исследований докладывались и обсуждались также на заседаниях кафедры «Автоматизация технологических процессов» ГОУ ВПО МГУПП.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 5 печатных работ, поданы две заявки на изобретения.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, выводов, заключения, списка литературы включающего 113 отечественных и зарубежных источников, приложения. Работа изложена на 135 страницах машинописного текста и содержит 24 рисунка, 11 таблиц.

Основные результаты работы

- обоснованы принципы решения проблемы обеспечения микробиологической чистоты ПЭТ-бутылок посредством дезинфекции озоно-воздушной смесью;

- проанализированы основные закономерности процесса дезинфекции ПЭТ-бутылок с применением озона, и определены режимы, обеспечивающие его качество;

- разработана принципиальная схема ведения процесса дезинфекции ПЭТ-бутылок в потоке автоматизированной линии розлива;

- на основе исследования экспериментальных данных по контролируемым параметрам процесса теоретически обосновано разделение на три градации качества, позволяющее описать все возможные ситуации, возникающие в ходе технологического процесса;

- разработан метод, позволяющий в реальном времени установить соответствие процесса дезинфекции определенной градации качества без проведения длительного (48 часов) лабораторного анализа;

- разработано математическое описание технологического процесса дезинфекции с взаимозависимыми параметрами, позволяющее выявить наиболее значимые факторы, влияющие на процесс, что дает возможность контролировать его;

- предложена процедура расчета задающих воздействий в системе управления;

- разработан алгоритм контроля состояния технологического процесса дезинфекции;

- разработаны технические решения АСУ ТП для реализации предложенного метода контроля процесса дезинфекции ПЭТ-бутылок на базе современного программного и аппаратного обеспечения.

1. Автоматизация технологических процессов пищевых производств./ Под ред. Е.Б. Карпина. М.: Агропромиздат, 1985. - 536 с.

2. Автоматизированные системы управления технологическими процессами: Справочник. Киев: Техника, 1983.-351 с.

3. Айвазян С.А., Буштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерностей. М.: Финансы и статистика, 1989. - 607 с.

4. Алагезян Р.Г. Мойка и дезинфекция молочного оборудования. М.: ЦИНТИПищепром, 1996. 32 с.

5. Багров H.A. Аналитическое представление последовательностей метеорологических полей посредством естественных ортогональных составляющих. // Тр. ин-та / Центральный институт прогнозов — 1959. — вып. 74. — с. 3-24

6. Балакирев B.C., Володин В.М., Цирлин A.M. Оптимальное управление процессами химической технологии. М.: Химия, 1978. - 384 с.

7. Баранов С.С., Орлов A.A., Семенов О.И., Лейбовский М.Г. Современные конструкции озонаторов. М. ЦНИИхимнефтемаш, 1984. - 39 с.

8. Благовещенская М.М., Роденков Е.В. Стерилизация тары необходимое условие повышения качества пива и сроков его хранения // Сборник докладов Международной конференции «Технологии и продукты здорового питания», Часть II, - М.: ИК МГУПП, 2004. - с.234-240.

9. Благовещенская М.М., Роденков Е.В. Озон для дезинфекции ПЭТ-бутылок // Сборник докладов Международной конференции «Технологии и продукты здорового питания», Часть II, М.: ИК МГУПП, 2004. - с.224-233.

10. Бегунов A.A. Метрологическое обеспечение производства пищевой продукции. Справочник. СПб.: МП «Издатель», 1992.- 228 с.

11. Благовещенская М.М., Петров И.К. Комплексная оценка качества хлебопекарного теста. // Известия высших учебных заведений. Пищевая технология. 1984, № 4. с. 83-85.

12. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. М.: Мир, 1974.

13. Болога М.К., Литинский Г.А. Дезинфекция озоном технологических резервуаров в пищевой промышленности // Экспресс-информация. Кишинев: МолдНИИНТИ, 1985.- 16 с.

14. Болога М.К., Литинский Г.А., Онофраш Л.Ф., Руденко В.М. Исследование влияния газового разряда на жизнедеятельность микроорганизмов // Электронная обработка материалов. 1982. №2 с. 62-65

15. Болога М.К., Литинский Г.А. Электроантисептирование в пищевой промышленности. Кишинев: Штиинца, 1988. - 180 с.

16. Борзенко И.М. Адаптация, прогнозирование и выбор решений в алгоритмах управления технологическими объектами. М.: Энергоатомиздат,1984. - 144 с.

17. Браверман Э.М., Мучник И.Б. Структурные методы обработки эмпирических данных. М.: Наука, 1983. - 464 с.

18. Бут А.И. Применение электронно-ионной технологии в пищевой промышленности. М.: Пищевая промышленность, 1977. 88 с.

19. Бутковский А.Г. Методы управления в системах с распределенными параметрами. М.: Наука, 1975. - 230 с.

20. Ватанабе С. Разложение Карунена-Лоэва и факторный анализ. Теория и приложение. // Автоматический анализ сложных изображений. М.: Мир, 1969. -с. 254-275.

21. Габриэльянц М. А., Резго Г. О. Возможности сохранения качества и удлинения сроков хранения пищевых продуктов путем озонирования камер хранения / Товароведение пищевых продуктов. М.1976, Вып. 5, с.124—128.

22. Гайдышев И. Анализ и обработка данных. Специальный справочник. С-Пб.: Изд-во: «Питер», 2001. 752 с.

23. Гандельсман Б.И. Дезинфекционное дело. М.: Медицина, 1971. 392 с.

24. Гилл Ф., Мюррей У., Райт М. Практическая оптимизация М.: Мир, 1985.- 509с.

25. Гитис JI.X. Кластерный анализ в задачах классификации, оптимизации и прогнозирования. М.: Издательство Московского государственного университета, 2001. - 104 с.

26. Глинка H.JI. Общая химия. Изд. 16-е, перераб. JI.: Химия, 1973. - 728 с.

27. Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей. М.: СП "ParaGraph", 1990. - 159 с.

28. Гороновский И.Т. Автоматический контроль озонирования воды // Озонирование воды и выбор рационального типа озонаторной станции. Киев: Наук. Думка, 1965.-72-75 с.

29. ГОСТ 3478-78 «Пиво. Общие технические условия».

30. ГОСТ 18963-73 «Вода питьевая. Методы санитарно-биологического анализа».

31. ГОСТ Р 51 706-2001 «Оборудование озонаторное. Требования безопасности».

32. Данилов А.Д., Король И.Л. Атмосферный озон сенсация и реальность. - JL: Гидрометеоиздат, 1991. - 120 с.

33. Дебок Г., Кохонен Т. Анализ финансовых данных с помощью самоорганизующихся карт: пер.с англ.- М.: Издат. Дом «Альпина», 2001.- 316с.-12441. Джонсон М., Лион Ф. Статистика и планирование эксперимента в технике и науке. -М.: Мир, 1980.-510 с.

34. Дубров A.M. Компонентный анализ и эффективность в экономике. М.: Финансы и статистика, - 2002. - 352 с.

35. Дубровский С.А. Факторный анализ в задачах описания и регулирования доменного производства. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук. Новокузнецк, 1971. 26 с.

36. Дубровский С. А., Гольдиггейн Э. С., Мизин В. Г., Коршунов О. А.Факторный анализ в описании технологических процессов // Статистика качества продукции. -М.: «Наука», 1973.-е. 175- 184.

37. Дудников Е.Г., Балакирев B.C., Кривсунов В.Н., Цирлин A.M. Построение математических моделей химико-технологических объектов. Д.: Химия, 1970. -312 с.

38. Дьяконов В., Круглов В. Математические пакеты расширения MATLAB. Специальный справочник. СПб: «Питер». 2001. - 480 с.

39. Дюран Б., Оделл П. Кластерный анализ. М.: «Статистика», 1977.- 128с.

40. Ежов A.C., Шумский С.С. Нейрокомпьютинг и его применение в экономике и бизнесе. М.: «Мир», 1998. - 212 с.

41. Ермолаева Г.А., Колчева P.A. Технология и оборудование производства пива и безалкогольных напитков: Учеб. для нач. проф. образования. М.: ИРПО; Изд. Центр «Академия», 2000. - 416 с.

42. Жвирблянская А.Ю. Роль биологической чистоты пивобезалкогольных заводов в повышении качества продукции. М.: «Пищевая промышленность», 1968. 68 с.

43. Жукарев В.А. Микропроцессоры и некоторые возможности их применения в измерительной технике // Труды МЭИ. Вып. 322. - Информационно-измерительная техника. - М.: МЭИ, 1977. - с.24-30.

44. Зайковский Н.М. Механизация и автоматизация санитарной обработки лагерных емкостей в пивоваренной промышленности. М.: Пищевая промышленность, 1997 -72 с.

45. Заморил А.П., Мячев A.A., Селиванов Ю.П. Вычислительные машины, системы, комплексы: Справочник. М.: «Энергоатомиздат», 1985. - 264 с.

46. Иберла К. Факторный анализ. М.: «Статистика», 1980. - 398 с.

47. Иерархический кластер-анализ и соответствия / М. Жамбю; Перевод с фр. Б. Г. Миркина; Предисл. С. А. Айвазяна, Б. Г. Миркина. М.: Финансы и статистика, 1988.-342 с.

48. Ильченко В.Д., Шумская H.H. Методы исследования процессов и аппаратов пищевых производств.:учеб.пособие- Ростов-на-Дону.: б.и. , 1998.- 75с.

49. Казакова И.Е. Моделирование технологического качества зерна методом факторного анализа // Известия Высших учебных заведений. Пищевая технология.- М.: б.и., 1975, № 3. с. 88 - 90.

50. Калинина И.С. Расчет и конструирование чистых производственных помещений.- М.: МИЭТ, 1998.-60 с.

51. Каллан Р. Основные концепции нейронных сетей. М.: Издательский дом "Вильяме", 2001.- 287с.

52. Кендалл М., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. / Пер. с англ. М.: Наука, 1976. - 736 с.

53. Кохонен Т. Ассоциативные запоминающие устройства. М.: «Мир»,1982.- 383с.

54. Кротов В.Ф., Гурман В.И. Методы и задачи оптимального управления. М.: «Наука», 1973.-446 с.

55. Круглов В.В., Борисов H.H. Искусственные нейронные сети. Теория и практика.- М.: Горячая линия — Телеком, 2001. — 382 с.

56. Круглов В.В., Дли М.И., Голунов Р.Ю. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети.: Учеб. Пособие для студентов вузов М.: Физматлит, 2001. -224с.

57. Кудрявцева A.A. Влияние озона на микроорганизмы, вызывающие порчу пищевых продуктов // Товароведение пищевых продуктов. М., 1980. Вып. 9. с. 4957.

58. Кунце В., Мит Г. Технология солода и пива: пер. с нем. СПб., Изд-во «Профессия», 2001. — 912 с.

59. Леоненков A.B. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. -СПб.: БХВ Петербург, 2003. - 736 с.-12669. Лившиц М.Н. Аэроионификация. Практическое применение. М.: «Стройиздат», 1990.- 169с.

60. Литинский Г.А., Болога М.К., Глаговский Б.А. Классификация методов озонометрии // Автоматизация и метрология научных исследований. Кишинев: Штиинца, 1985. с. 155 171

61. Лоскутов А.Ю., Михайлов A.C. Введение в синергетику. — М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1990. — 272 с.

62. Лунин В.В., Попович М.П., Ткаченко С.Н. Физическая химия озона. М.: Изд-во МГУ, 1998.-480 с.

63. Мандель Н.Д. Кластерный анализ. М.: «Финансы и статистика», 1988,- 176 с.

64. Методы анализа данных./ Под ред. Э. Дидэ и др. М.: «Финансы и статистика», 1988- 176 с.

65. Минский М., Пейперт С. Персептроны. -М.: «Мир», 1971.- 261с.

66. Мишель Ж. Программируемые контроллеры. Архитектура и применение. / Пер. с франц. И.В. Федотова; Под ред. Б.И. Лыткина. М.: «Машиностроение», 1992. -320 с.

67. Мкртчян С.О. Нейроны и нейронные сети. (Введение в теорию формальных нейронов) — М.: «Энергия», 1971. — 232 с.

68. Морозов А.П., Коптев А.П. Энергетика и защита окружающей среды. Свойства и применение озона. Магнитогорск.: МГТУ, 2002. - 175 с.

69. Мюллер Г., Литц П., Мюнх Г.Д. Микробиология пищевых продуктов растительного происхождения. — М.: «Пищевая промышленность», 1977. — 344 с.

70. Нейронные сети: Введ. в современ. информ. технологию : Учеб. пособие для унтов по направлению "Электрон, и микроэлектроника"./ И. С. Суровцев, В. И. Клюкин, Р. П. Пивоварова; Воронеж, гос. ун-т.- Воронеж: ВГУ, 1994.- 222 с.

71. Обухов A.M. О статических ортогональных разложениях эмпирических функций // Изв. АН СССР. Серия геофизическая, 1959, №3. с.432-439

72. Общая химия Учебник для нехим. спец. ун-тов Г. Д. Вовченко, Ю. Д. Третьяков, Л. А. Резницкий и др.; Под ред. Е. М. Соколовской и др. 2-е изд., перераб. и доп. М. :Изд-во МГУ, 1980 724 с.

73. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации. М.: «Финансы и статистика», 2002. - 344 с.

74. Остапенков A.M., Глущенко Н.А., Назаров В.Н. К определению параметров установки для электронно-ионной обработки пищевых продуктов // Оборудование для пищевой промышленности. М.: «ЦНИИТЭлегпищепром», 1976, Вып. 5.- с. 10

75. Петерсен И. Ф. Применение метода главных компонент для описания технологических процессов с коррелированными входными параметрами II Изв. АН ЭССР. T.XIV. Серия физико-математических и технических наук, 1965, № 4, -с. 540 547.

76. Письменный В. В. Вероятностные методы распознавания для контроля показателей качества // Химическая промышленность, 1976, № 7. с. 542 - 544.

77. Прикладные нечеткие системы. / Под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сученко. М.: «Мир», 1993.-368 с.

78. Проблемы ионификации / Под ред. А.Л. Чижевского. Воронеж: «Коммуна», 1934. Т.1.- 555 с.

79. Рэй У. Методы управления технологическими процессами. М.: «Мир», 1983. — 368с.

80. Садуллаев Р., Сувонов О.О. Выделение наиболее информативных признаков объектов и их классификация методом главных компонент. Ташкент: б.и., 1990.-31с.

81. Самойлович В.Г., Гибалов В.И., Козлов К.В. Физическая химия барьерного разряда. М.: Изд-во МГУ им. М.В. Ломоносова, 1989. - 176 с.

82. Санитарные правила для предприятий пивоваренной и безалкогольной промышленности : Утв. Гл. гос. сан. инспекцией СССР, М-вом пищ. пром-сти СССР в апр. 1985 г. Срок введ. с 01.07.85. М. : б.и., 1985. - 36 с.

83. Синтез озона и современные озонные технологии: Материалы 22-го Всерос. семинара, Москва, Хим. фак. МГУ, 21 дек. 2001/Хим. фак. МГУ им. М.В. Ломоносова. М. : Изд-во Моск. ун-та, 2001. - 69 с.

84. Стерилизация пустых бутылок с помощью озона / ВЦП. № Ц 6393: Пер. ст. J. Mignot. La sterilization о l'ozone der bouteilles vides // Revue de Г embouteillage et des industries connexes. 1969. № 94. P. 59-60

85. Строчевой В.Ф. Ионизация и озонирование воздушной среды. М.: Изд-во МГУП, 2003.- 169 с.

86. Терехов В.А., Ефимов Д. В., Тюкин И.Ю. Нейросетевые системы управления. Уч. пособие для вузов. М.: ИПРЖР, 2002,- 479с.

87. Технология солода, пива и безалкогольных напитков / Калунянц К.А., Яровенко B.JL, Домарецкий В.А., Колчева Р.А. М.: «Колос», 1992. - 446 с.

88. Уоссерман Ф. Нейрокомпьютерная техника: теория и практика. — М.: «Мир», 1992.- 184 с.

89. Филлипов Ю.В., Вобликова В.А., Пантелеев В.И. Электросинтез озона. М.: МГУ им. М.В. Ломоносова, 1987. - 237 с.

90. Харманн Г. Современный факторный анализ. М.: «Статистика», 1972. - 486 с.

91. Цыпкин ЯЗ. Основы теории автоматических систем. М.: «Наука», 1977 - 560 с.

92. Электрооборудование и автоматика электротермических установок: Справочник /А.П. Альтхаузен, М.Д. Бершицкип и др.; под ред. А.П. Альтхаузена. М.: «Энергия», 1978.-303 с.

93. Alexander Basilevsky Statistical factor analysis and related methods : theory and applications / Alexander Basilevsky. New York u.a. : Wiley, 1994. - XXIII, 737 S.

94. Brian S. Everitt, Sabine Lendau, Morven Leese Claster Analysis Fourth edition, Arnold. 2001.-233 p.

95. George H. Dunteman Principal Components analysis. Newbury Park, Sage Publications, 1989.-96 p.

96. Horvath M., Bilitzky L., Huttner J. Ozone. Amsterdam: Elsevier, 1985 - 350 p.

97. Kangas, J. On the Analysis of Pattern Sequences by Self- Organizing Maps. PhD thesis, Helsinki University of Technology, Espoo, 1994.- 84p.

98. Kohonen T. "Self-Organizing Maps" 3. ed. - Berlin; Heidelberg; New York; Barcelona; Hong Kong; London; Milan; Paris; Singapore; Tokyo; Springer, 2001. -489p.

99. Vensano J., Data Mining Techniques Based on the Self Organized Map // Rivista dei combustibili. 1998, Vol. 31, N 10, 123-135 p.