автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.18, диссертация на тему:Разработка моделей, алгоритмов и программного обеспечения для задач помехоустойчивого контроля температуры и влажности зерновой массы

На правах рукописи

I/ ^

Иглицкий Александр Михайлович

г

РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ, АЛГОРИТМОВ И ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДЛЯ ЗАДАЧ ПОМЕХОУСТОЙЧИВОГО КОНТРОЛЯ ТЕМПЕРАТУРЫ И ВЛАЖНОСТИ ЗЕРНОВОЙ МАССЫ

Специальность 05.13.18 — Математическое моделирование, численные

методы и комплексы программ

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва 2006

Работа выполнена в Государственном образовательном учреждении «Московский государственный университет технологий и управления»

(МГУТУ)

УДК 004.021

Научный руководитель доктор технических наук, профессор

Иноземцев Игорь Матвеевич

Официальные оппоненты доктор технических наук, профессор

Юдаев Василий Федорович

доктор технических наук, профессор Малин Николай Иванович

Ведущая организация Московский государственный университет

пищевых производств

Защита диссертации состоится 11 декабря 2006 г. в 10 ч. на заседании Диссертационного Совета Д 212.122.05 Московского государственного университета технологий и управления по адресу: 109316, г. Москва, ул. Талалихина, д. 31, ауд. 42.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МГУТУ. Автореферат разослан ноября 2006 г.

Ученый секретарь Диссертационного Совета, доктор технических наук, профессор

О.С. Восканян

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Основное направление и актуальность исследований. Погодные условия на территории России часто являются неблагоприятными для зернового производства. Вследствие этого возникает ряд проблем, решение которых необходимо для обеспечения его должной эффективности. К их числу относится проблема длительного хранения зерна без заметного изменения его свойств. Вопросы хранения зерна рассмотрены в ряде работ Л.А.Трисвятского, Г.А.Гуляева, Б.Е.Мельника, Н.И.Малина, А.Аккмана, Г.Боуманса и др.

Общепризнанно, что среди параметров, характеризующих состояние зерновой массы, в первую очередь должны контролироваться температура и влажность. Выход этих параметров за безопасные пределы свидетельствует о недопустимом повышении интенсивности процессов, могущих в конечном счете привести к полному разрушению зерна.

Научная база н начальное состояние проблемы. Определение состояния среды требует наличия датчиков, расположенных в этой среде, и системы измерения, обрабатывающей сигналы датчиков. При этом должны учитываться различные факторы, влияющие на точность измерений: разброс параметров, старение, воздействие помех и т.п. Методы обработки информации, в частности, должны быть направлены на то, чтобы компенсировать недостатки датчиков и по совокупности их сигналов построить достаточно достоверную картину состояния среды.

Существующие способы контроля состояния зерновой массы чаще всего сводятся к эпизодическим и локальным измерениям на поверхности зерновой массы или на небольшой глубине (с помощью щупов и т. д.). При этом конструкция измерительного устройства оказывается непрочной и подверженной механическим повреждени-

ям. Нестабильность параметров применяемых датчиков заставляет регулярно производить их калибровку, а влияние на устройство электромагнитных помех понижает достоверность измерений. Проведение измерения требует затрат ручного труда, а накопление или обобщение данных практически отсутствует. Кроме того, подобный контроль является в принципе недостаточным ввиду крайне малой термо- и влагопроводности зерновой массы.

Цель и задачи всследования. Целью настоящей работы является математическое описание процессов, происходящих в зерновой массе, и разработка автоматизированной системы измерения температуры и влажности. Для достижения этой цели необходимо решение следующих задач:

построение математической модели зерновой массы; исследование модели с помощью численных экспериментов; выбор оптимальной архитектуры системы измерения; разработка программного обеспечения системы измерения. Математическое моделирование зерновой массы требует оптимального выбора степени обобщенности модели. Модель зерновой массы, точно описывающая ее поведение, является практически бесполезной, так как применима только к одному случаю конкретной зерновой массы. С другой стороны, чрезмерное упрощение свойств зерновой массы также не позволяет построить модель, обладающую практической ценностью. Поскольку температура зерна является важнейшим фактором, влияющим на его сохранность, в настоящей работе зерновая масса рассматривается как непрерывная среда, основными процессами в которой является передача и генерация тепла.

В указанной модели зерновая масса является как проводником тепла, так и его источником. Параметры модели определяются исходя из известных свойств зерновой массы, а результаты моделирования позволяют судить как об адекватности модели, так и использо-

вать результаты моделирования для предсказания поведения зерновой массы.

Архитектура системы измерения теснейшим образом связана с особыми свойствами зерновой массы. Система измерений должна обладать такими качествами, как пространственная распределенность, многоканальность, непрерывность работы, локализация ошибок и самодиагностика, накопление статистических данных и т. п. Этим требованиям могут удовлетворять только измерительные комплексы, построенные на основе микроконтроллеров и разветвленной сети датчиков.

Разнообразие микроконтроллеров и датчиков накладывает ряд условий на программное обеспечение системы измерения. Программное обеспечение должно быть аппаратно-независимым и функционировать при использовании различных типов ЭВМ. Кроме того, оно должно использовать универсальные или легко модифицируемые методы обработки информации.

Научная новизна. Установлено, что процесс самосогревания зерновой массы может быть описан зависимостями, аналогичными известному правилу Вант-Гоффа. При этом роль температуры играет некоторый суммарный показатель, учитывающий одновременно температуру и влажность зерновой массы.

Сформулированы в математической форме теоретические положения, связанные с ухудшением качества зерна вследствие самосогревания. Разработан математический аппарат для описания зерновой массы, построены математические модели как однородной, так и неоднородной зерновой массы.

Выявлены общие особенности процесса самосогревания зерна. Теоретически установлено, что процесс самосогревания зерна аналогичен цепной реакции, а общая картина процесса сходна с распространением волны в неоднородной среде.

Обоснованы преимущества датчиков температуры и влажности, по своей конструкции являющихся генераторами с кварцевыми резонаторами. Построен математический аппарат для обработки сигналов датчиков, выполняющих преобразование «параметр-частота» и позволяющий использовать практически любые датчики указанной конструкции.

Найдено оптимальное размещение датчиков в толще зерновой массы, позволяющее минимизировать число датчиков при заданной плотности. Предложены методы компенсации паразитных эффектов, могущих наблюдаться у датчиков (воздействие температуры на датчик влажности), а также методы статистической обработки, позволяющие при наличии помех получать информацию, обладающую высокой степенью достоверности.

Практическая ценность работы. Предложенная система измерения не требует квалифицированного персонала для своего обслуживания (за исключением периода монтажа). Для ее эксплуатации достаточно владения ЭВМ на уровне пользователя.

Основой работы системы измерения является разработанное автором программное обеспечение. Оно использует как аналитические методы, так и методы приближенных вычислений, и может успешно эксплуатироваться на любой модели IBM PC старше IBM PC 486. Работа системы измерения не зависит от индивидуальных особенностей датчиков, так как процедуры настройки и калибровки автоматизированы и требуют лишь ввода исходных данных.

Кроме того, все конструктивные и программные решения без значительных изменений могут быть распространены и на другие аналогичные задачи измерения (контроль состояния любых сыпучих или жидких сред, поддержание и/или изменение состояния объекта, сбор и хранение информации и т.д.). Предложенные аппаратные и программные решения прошли производственную апробацию в условиях

мелькомбината г. Костромы, входящего в холдинг «Регионинвест», а также внедрены в учебный процесс (программирование задач реального времени).

Реализация работы и личный вклад автора. Работа по настоящей тематике велась автором с 1996г. Основными направлениями работы являлись следующие: 1) построение математических моделей зерновой массы и измерительных систем; 2) обоснование использования и выбор типов датчиков, работающих в оптическом диапазоне частот; 3) создание программного обеспечения, реализующего процесс измерения в целом.

На основании известных данных о сохраняемости зерновой массы было построено математическое описание процесса разрушения зерна. При моделировании процесса разрушения было показано, что поведение математической модели адекватно отражает свойства зерновой массы.

Разработанная автором программа моделирования процесса самосогревания зерновой массы зарегистрирована в Федеральной службе по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам (свидетельство №2006611999).

Автором было разработано программное обеспечение для обработки сигналов датчиков-автогенераторов, а также предложена экспериментальная конструкция, в которой датчики подключаются непосредственно к параллельному порту ЭВМ. Результаты натурных экспериментов полностью подтвердили правильность исходных теоретических предпосылок.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались на международных научных конференциях:

VI международная научно-практическая конференция «Пищевая промышленность на рубеже третьего тысячелетия», М., МГЗИПП, 2000;

VII международная научно-практическая конференция «Инновационные технологии в пищевой промышленности третьего тысячелетия», М., МГТА, 2001;

VIII международная научно-практическая конференция «Актуальные проблемы развития пищевой промышленности и стандартизации пищевых продуктов», М., МГТА, 2002;

IX международная научно-практическая конференция «Стратегия развития пищевой промышленности», М., МГТА, 2003;

XI международная российско-итальянская научно-методическая конференция «Роль государственных образовательных стандартов в условиях реализации Болонской декларации», М., МГУТУ, 2005;

XII международная научно-методическая конференция «Управление качеством обучения в системе непрерывного профессионального образования (в контексте Болонской декларации)», М., МГУТУ, 2006.

Публикация. Результаты по теме диссертации опубликованы в 12-ти научных работах, которые включают в себя б статей и б публикаций в трудах научных конференций.

Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, 4-х глав, заключения, списка литературы, приложений.

В первой главе произведен обзор имеющихся данных о сохраняемости зерновой массы, а также проанализированы известные конструкции датчиков и измерительных систем.

Во второй главе построена математическая модель зерновой массы и приводятся результаты численных экспериментов на ЭВМ. Показано, что поведение математической модели соответствует поведению реальной зерновой массы.

В третьей главе проанализирована работа системы измерения в целом и рассмотрены вопросы, относящиеся к ее математическому аппарату и программному обеспечению.

В четвертой главе приведены результаты натурных экспериментов, связанных с построением математических моделей датчиков и процессом измерения.

В заключении излагаются основные результаты диссертационной работы и рекомендации по их использованию.

В приложении приводятся справочные данные, тексты программ, результаты экспериментов.

СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

В первой главе анализируется обобщенная задача измерения параметров, характеризующих состояние зерновой массы. Показано, что температура и влажность зерна адекватно описываются случайными нестационарными процессами X(t) с медленно изменяющимися во времени параметрами. Соответственно установлено, что ряд измеренных значений температуры и влажности представляют собой выборочные значения xt к-ой реализации случайного процесса. При этом конечным результатом измерений является оценка 0*, получаемая в результате обработки ограниченной последовательности выборочных значений. Оценка также является случайной величиной и, как правило, приближенно подчиняется нормальному закону распределения. Известные модели измерителей предусматривают в той или иной форме усреднение выборочных значений и сравнение их с мерой. В рассматриваемой модели измерительной системы усреднение производится только по времени, когда все выборочные значения относятся к одной и той же А-ой реализации.

Датчик выполняет некоторое преобразование температуры или влажности в электрический сигнал ы(<)

"(О = F(x), (1)

где х - температура или влажность, и(<) - электрический сигнал датчика, а функция ^ описывает преобразование температуры или влажности в электрический сигнал.

Используемые в измерителях температуры и влажности алгоритмы выражаются формулой

N

(2)

е*[м(0] = lim VN (Е П [Mi(t)]),

ЛГ-юо 1=1

где в*[и(/)] - оценка измеряемой величины, П[м^(0] - преобразователь, обеспечивающий измерение заданного параметра случайного процесса, N — общее число усредняемых выборочных значений «,(i). Функциональная схема измерителя приведена на рис.1.

u(t)

Таблица калибровки

Т

Оценка

Рис.1. Функциональная схема обработки сигналов датчиков

На выходе каждого из датчиков формируется электрический сигнал и(0, несущий информацию об измеряемом параметре. На первом этапе обработки формируется ряд выборочных значений за фиксиро-8

дой выборке за фиксированный интервал времени. На втором этапе производится обработка результатов всех выборочных значений с целью определения статистических характеристик, а также функции автокорреляции и спектра получаемой оценки. На третьем этапе определяется оценка измеряемых параметров.

Поскольку зерновая масса является трехмерным объектом, параметры ее состояния должны рассматриваться как некоторые поля. Ввиду того, что значение каждого параметра в каждой точке зависит от множества неконтролируемых условий, эти поля являются случайными. Наиболее существенным из них являются поле температуры Т(х, у, г, Совокупность результатов измерения температуры каждым из датчиков позволяет построить характеристику температурного поля для всех зон зерновой массы, в которых установлены датчики.

В системах измерений получили широкое распространение датчики на основе генераторов с кварцевыми резонаторами. Изменение резонансной частоты в зависимости от температуры описывается полиномом

А/ /г-/о

-=-= А (Т-Т0)+В (Г-Г0)2+С (Г-Г0)3 + ... (3)

/о /о

где Го - начальная температура, Т — текущая температура, /о - частота при температуре Го, /г — частота при температуре Г,

А, В, С ... - коэффициенты, зависящие от ориентации пьезоэле-мента кварцевого резонатора относительно кристаллографических осей и от вида колебаний.

При этом в диапазоне температур -200°С...+200°С в разложении (3) достаточно ограничиться членами 3-й степени. Характерной особенностью кварцевых резонаторов является постоянство их параметров, а также очень медленное изменение частоты из-за старения, особенно при малой мощности, рассеиваемой на резонаторе. При рассеиваемой мощности Рр»с уход частоты за время 104 - 105 часов описывается приближенно выражением Д///о = <№рао и равен 10"6. Это свойство кварцевых резонаторов позволяет создавать на их основе датчики температуры с весьма стабильными параметрами.

Автогенератор с кварцевым резонатором, помимо того, что он может быть датчиком температуры, также может быть и датчиком влажности. Если сам кристалл кварца негерметизирован и на его поверхность нанесено влагопоглощающее покрытие, то при изменении влажности будет изменяться масса резонатора, а следовательно, и резонансная частота. Использование однотипных датчиков упрощает систему измерения и повышает надежность ее работы.

Обеспечение надежных результатов измерений температуры и влажности существенно осложняется воздействием внешних промышленных помех различного происхождения, причем источники этих помех, как правило, не могут быть устранены.

Неизбежным источником помех являются линии передачи тока частотой 50 Гц. Интенсивность помех вблизи электрических подстанций может достигать 100-120 дБ над уровнем собственных шумов датчиков. Импульсные помехи с широким спектром частот возникают при включении и выключении различных устройств. Если при работе каких-либо аппаратов или устройств используются высокие (тысячи вольт) напряжения, неизбежной является ионизация воздуха, что также служит источником помех. Помехи создаются также всеми генераторами радиоволн.

Влияние промышленных помех может быть дополнительно ослаблено в результате использования в системе измерения оптических элементов. Использование световодов позволяет устранить влияние помех на линии связи, а использование оптических усилителей позволяет отказаться от использования электронных устройств, неизбежно подверженных внешним электромагнитным воздействиям.

Во второй главе анализируются имеющиеся данные о сохраняемости зерновой массы. В таблице 1 приведены справочные данные о сроках хранения зерна в зависимости температуры Т и влажности На рис.2 приведена трехмерная диаграмма, характеризующая зависимость логарифма срока хранения зерна от температуры и от влажности. Наблюдаемая закономерность аналогична известному из химии правилу Вант-Гоффа. В этом случае, в отличие от правила Вант-Гоффа, роль температуры играет некоторое суммарное выражение, учитывающее температуру и влажность одновременно.

Таблица 1. Допустимые сроки хранения зерна (сут.)

IV, % Т, в<

5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

16 298 268 238 209 179 149 119 88 70 46

17 225 202 180 157 135 112 89 66 52 35

18 171 154 137 120 103 86 69 51 40 28

19 128 115 102 90 77 64 52 39 31 22

20 99 89 79 70 60 50 40 30 24 17

21 76 68 61 53 46 38 31 23 18 14

22 56 50 45 40 34 28 23 17 13 11

23 40 36 32 28 24 20 17 13 10 9

24 28 25 22 20 17 14 12 9 8 7

25 17 15 14 12 11 9 8 6 4 2

26 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1

27 5 5 4 4 3 3 3 2 1 1

28 4 4 3 3 2 2 2 1 1 1

Г$0 14

Рис.2. Трехмерная диаграмма к табл.1

300

200

100

0 100 200 300 *П

Рис.3. График соответствия практического и теоретического срока хранения зерна: а » 11,1358, Ъ « 1,7247, с » 2,8492

Если максимально допустимый срок хранения зерновой массы представить в форме

*«оп-ехр(а-4(0,1.30-с(0,1.»0) (4)

где Т - температура, Ш - влажность, то значения а, Ь, и с, обеспечивающие наилучшее приближение, находятся методом последовательных приближений (см. рис.3).

Если ввести в рассмотрение параметр Р — качество зерна, то процесс саморазогрева зерна описывается системой уравнений (в одномерном случае)

дР(х, /)

-= - ехр (¿1 + кгТ + к3Щ,

дг

(5)

дТ(х, о дР(х, о -= а2\АТ - £722 -,

дг 81

которая учитывает как генерацию тепла в зерновой массе, так и его распространение. Решение этих уравнений позволяет в наглядном виде представить процесс разрушения зерна (ухудшение его качества) и движения «волны нагрева» (рис. 4-5, шаг по горизонтали 1м).

20°С

10°С

V

I-1-1-Т-1-1

Рис.4. Формирование области полного разрушения зерна

50°С

I.......;..........I-Т-1-Г-"*1

Рис.5. Распространение «волны нагрева»

Численные эксперименты с математической моделью позволяют найти общие закономерности нагрева зерновой массы и выработать рекомендации по раннему его обнаружению.

В третьей главе анализируется работа системы измерения, при этом рассматривается ее работа в максимально неблагоприятных условиях. Предполагается нелинейность датчиков температуры и влажности и наличие паразитных воздействий (влияние температуры на датчик влажности), а равно наличие помех. Показано, что даже весьма неблагоприятные условия работы могут быть эффективно компенсированы при компьютерной обработке информации.

Для компенсации нелинейности датчиков используется процедура калибровки. При подключении датчика к измерительной системе с него принимается ряд сигналов при заранее известных значениях измеряемого параметра, что позволяет построить математическую модель датчика и использовать ее в дальнейшем. При этом возможный разброс параметров датчиков не имеет значения, поскольку каждый датчик калибруется индивидуально.

Использование датчиков влажности, подверженных паразитному воздействию температуры, возможно при выполнении условия, известного из теории неявных функций. Если сигналы двух датчиков (температуры и влажности) /ь/2. таковы, что

5/. 5/1

дТ дЖ

ал 8/2

дТ дЖ

по совокупности значений сигналов датчиков /\,/г могут быть определены значения Ти Ж.

На первом этапе калибровки температурозависимого датчика влажности строятся функции, описывающие поведение датчика на границе области измерений (в отдельности на каждой ее стороне). Как правило, эта функция выражается многочленом 3-й степени, который однозначно строится по значениям в 4-х точках. Затем для вычисления значений сигнала датчика внутри области используется процедура интерполяции, учитывающая положение текущей точки (Г, Ж) и «плавный» характер изменения сигнала датчика (рис. 6).

Для продолжения функции, определенной на границе, внутрь области, она представляется в виде суммы двух компонент:

ЯГ, Ж) = РХ(Т, Ж) + Ж). (7)

Одна компонента строится по «угловым точкам», т.е. по значениям /(Гв, п» Й^ппп)» f ^тах)» У й^пПп)» У (7*тах» ^тах) •

Ж) = (8)

ах> ^тах)|

"ви IV

ФтЫ

Т — ТЖ1и Гяах ~ Т

Рис.6. Построение приближения в области [Г,щП, Гшах] х }¥тл%]

где коэффициенты кг, к3, к4 вычисляются по формулам:

(Ги.х - Г) (1ГШ,Х - Ю

к !=■

къ — ■

к4 ~'

(^тах ^пип) — ^ппп)

1

(^тах ~~ ^тт) (й^тах —

(Т - Тып) - Ю

(^тах З^ппп) (й^тах ^ппп)

(Г - Гшш) (Ж -

(^Птах ^пип) (й^тах ~~ ^¡п)

С»)

Так построенная функция описывает поведение датчика в билинейном приближении по четырем «угловым точкам». Вторая компонента вычисляется как взвешенная сумма 4-х слагаемых:

^(Г, ю = (10)

= М (Тып, Ю + (Гт„, ю + (Г, ^т;п) + ы\ (г, Кп,0,

где

Л (Га,п, »0 =/(гт^ - ю, (11)

/а (Гт.« »0 -/(Г».,. ИГ) -/з (Г, *РШ,0) =/(Г, жт;п) - ^1(7-, Жт!п), /4 (Г, ^т1х) =/(Г, ^т.х) - л (Г, РГтах),

7тах — Т Т — 7*11110 =-, кг =-,

^т ах 7т1п 7*тах Ттт кз =-, £4 ™-•

При статистическом анализе сигнала датчика учитывается, что его сигнал должен представлять собой случайную величину с нормальным законом распределения. Если закон распределения заметно отличается от нормального, это свидетельствует о недостоверности показаний датчика. В противном случае показания датчика могут считаться достоверными и использоваться для построения общей картины поля температуры (или влажности).

Близость закона распределения к нормальному может быть оценена по значениям параметров распределения. Для нормального закона распределения коэффициенты асимметрии и эксцесса должны быть равны нулю:

Из

А =-= 0,

,, 3/2

щ

£ =--3 = 0.

Ц*2

Если эти условия выполняются достаточно точно (на практике можно полагать -0,5 < А < 0,5 и Е > -1), то закон распределения близок к нормальному. Длина серии сигналов, необходимых для достаточно достоверного измерения, зависит от уровня помех и требуемого уровня точности и достоверности. В таблице 2 приведены данные при уровне помех 10% от сигнала:

Таблица 2. Необходимая длина серии замеров при а!т — 0,1

Доверительный интервал, % Доверительная вероятность

0,90 0,95 0,98 0,99

90-110 10 10 10 10

95-105 20 20 30 30

98-102 70 100 150 200

99-101 300 400 550 700

Из приведенных в таблице данных следует, что при частоте замеров порядка нескольких десятков или сотен в секунду на каждое измерение будет уходить не более нескольких секунд и полученные результаты могут рассматриваться как достаточно надежные.

В четвертой главе изложены результаты натурных экспериментов. В качестве датчиков использовались генераторы, создающие импульсы прямоугольной формы. Сигнал датчика, подключенного к входной линии порта ЭВМ, воспринимается как бит 0 или бит 1 в зависимости от того, в какой момент времени происходит считывание (см. рис.7). Измерение частоты генератора производилось путем подсчета количества периодов в единицу времени. При таком методе не принимается во внимание длительность фазы 0 и фазы 1, а учитываются только изменения фазы. Такой метод измерения нечувствителен к возможной несимметричности сигнала (различная длительность фаз) и колебаниям его уровня.

Датчики подключались непосредственно к параллельному порту ЭВМ и калибровались при различных исходных значениях температуры и влажности. Затем производилось измерение температуры и влажности как обычными приборами, так и с использованием программного обеспечения ЭВМ. Результаты экспериментов приведены в таблицах 3 и 4. Сравнение результатов показывает, что погрешности измерения достаточно малы и на практике вполне допустимы.

и

1-1-Г

ООО

I I ООО

Т-Г—I-*

110/

Рис.7. Считывание сигнала генератора в цифровом виде Таблица 3. Результаты измерения температуры

N п/п Установленная температура, °С Измеренная температура, °С Отклонение, °С

1 5 5,3 0,3

2 15 14,9 -0,1

3 25 24,8 -0,2

Таблица 4. Результаты измерения температуры и влажности

N п/п Установленная температура, °С Установленная влажность, % Измеренная влажность, % Отклонение, %

1 5 54 53,6 -0,4

2 5 69 68,7 -0,3

3 5 77 76,1 -0,9

4 10 62 62,2 +0,2

5 10 74 74,1 +0,1

Продолжение таблицы 4

6 15 58 58,1 +0,1

7 15 68 68,2 +0,2

8 15 78 78 0

9 20 55 55,5 +0,5

10 20/ 64 64,2 +0,2

11 20 73 72,7 -0,3

12 25 54 54 0

13 25 61 61,3 +0,3

14 25 68 68,6 +0,6

15 25 76 76 0

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

1. Установлено, что скорость разрушения зерновой массы приближенно выражается математической зависимостью экспоненциального характера, аналогичной известному из химии правилу Вант-Гоффа. При этом роль температуры в правиле Вант-Гоффа играет некоторое суммарное выражение, учитывающее как температуру, так и влажность. На этом основании построены математические модели зерновой массы, как однородной, так и неоднородной. Теоретически вычисленные сроки хранения однородной зерновой массы находятся в хорошем соответствии с данными, известными из практики.

2. Математическая модель процесса самосогревания неоднородной зерновой массы описывается системой дифференциальных уравнений с частными производными. Численное решение системы уравнений позволяет получить полную картину самосогревания. С течением времени процесс самосогревания зерна приобретает черты цепной реакции и становится сходным с процессом распространения волны. Перед «волной разрушения» наблюдается лишь незначительное нагревание зерновой массы, а позади нее — полное разрушение зерна. При этом обнаруживается, что начальные условия саморазогрева существенны лишь на ранних стадиях процесса.

3. Предложены конструктивные решения системы измерения, позволяющие решить задачу сбора информации о состоянии зерновой массы с достаточной полнотой и достоверностью и минимизировать сложность и стоимость всей измерительной системы в целом. Установлено, что оптимальными по соотношению возможности/цена являются датчики-автогенераторы с кварцевыми резонаторами, использующие для передачи информации оптоволоконные линии связи. Кварцевые резонаторы, используемые в качестве чувствительных элементов, могут изменять частоту своих колебаний как в зависимости от температуры, так и в зависимости от влажности, что фактически позволяет использовать в системе измерения датчики только одного типа. Оптоволоконные же линии связи гарантируют неискаженную передачу информации и защиту от электромагнитных помех. Кроме того, сигналы таких датчиков могут использоваться без аналого-цифровых преобразователей, что упрощает их соединение с ЭВМ.

4. Важнейшим компонентом системы измерения является ее программное обеспечение. Программная обработка сигналов позволяет учитывать индивидуальные свойства датчиков, компенсировать их инерционность и подверженность паразитным воздействиям и т. п. Методы обработки сигналов, основанные на использовании теории вероятностей и математической статистики, позволяют получать достаточно достоверные результаты при наличии помех. В процессе измерения непрерывно анализируется поступающая информация, контролируется работа датчиков, воссоздается трехмерная картина полей температуры и влажности в зерновой массе и т. п. Ввиду совместимости аппаратных и программных решений в конструкции ЭВМ разных поколений однажды созданное программное обеспечение может эксплуатироваться практически на любой ЭВМ из семейства IBM PC (старше IBM PC 80486).

По теме диссертации опубликованы следующие работы:

1. Иглицкий A.M. Об экспоненциальном характере зависимости скорости разрушения зерна от температуры и влажности // Зерновое хозяйство. 2006, №7, с.18-19.

2. Иглицкий A.M. Использование правила Вант-Гоффа при моделировании процесса самосогревания зерновой массы // Зерновое хозяйство. 2006, №8. , с.19-20.

3. Иноземцев И.М., Иглицкий A.M. Оптоволоконный измеритель температуры с датчиком на основе автогенератора с кварцевым резонатором / Межвузовский научно-технический сборник «Электроника и вычислительная техника в агропромышленном комплексе и проблемы прикладной биотехнологии», М., 1996, вып.6, с.22-25.

4. Иноземцев И.М., Иглицкий A.M. Оптоволоконный измеритель температуры зерна / Межвузовский научно-технический сборник «Электроника и вычислительная техника в агропромышленном комплексе и проблемы прикладной биотехнологии», М., 1997, вып.7, с.21-24.

5. Иглицкий A.M. Обработка в ЭВМ сигналов от датчиков при одновременном определении влажности и температуры зерна / Межвузовский научно-технический сборник «Электроника и вычислительная техника в агропромышленном комплексе и проблемы прикладной биотехнологии», М., 1999, вып.9, с. 1-8.

6. Иглицкий A.M. Математическое моделирование функционирования систем контроля параметров процессов в толще насыпи зерна при его длительном хранении / Межвузовский научно-технический сборник «Электроника и вычислительная техника в агропромышленном комплексе и проблемы прикладной биотехнологии», М., 1999, вып.9, с.8-11.

7. Иглицкий A.M., Математическая модель работы датчика и ее использование при проектировании компьютеризированной системы измерений / Материалы VI научно-практической конференции «Пищевая промышленность на рубеже третьего тысячелетия», М., МГЗИПП, 2000, вып.5, т.П, с.369-370.

8. Иглицкий A.M. Комбинированный оптоэлектронный датчик температуры и влажности / Материалы VII научно-практической конференции «Инновационные технологии в пищевой промышленности третьего тысячелетия», М., МГТА, 2001, вып.6, т.III, с.45-46.

9. Иглицкий A.M. Непрерывный контроль температурного поля при длительном хранении зерна / Труды VIII научно-практической конференции «Актуальные проблемы развития пищевой промышленности и стандартизации пищевых продуктов», М., МГТА, 2002, вып.7, т.IV, с.35-36.

10. Иглицкий A.M. Об оптимальном размещении датчиков для анализа трехмерного температурного поля / Труды IX международной научно-практической конференции «Стратегия развития пищевой промышленности», М., МГТА, 2003, вып.8, т.2, с.430-432.

11. Иглицкий A.M. Пути информатизации преподавания разделов учебных дисциплин, связанных с контролем и измерением параметров технологических процессов / Научные труды XI международной российско-итальянской научно-методической конференции «Роль государственных образовательных стандартов в условиях реализации Болонской декларации», М., МГУТУ, 2005, вып.9, т.2, с.230-233.

12. Иглицкий A.M. Методические особенности преподавания разделов дисциплин, связанных с обработкой на ЭВМ результатов измерений в реальном времени / Научные труды XII международной научно-методической конференции «Управление качеством обучения в системе непрерывного профессионального образования (в контексте Болонской декларации)», М., МГУТУ, 2006, вып.10, т.4, с.103-108.

Отпечатано в типографии ООО "Франтера" ОГР№ 1067746281514 от 15.02.200бг. Москва, Талалихина, 33

Подписано к печати 03.11.2006г. Формат 60x84/16. Бумага "Офсетная №1" 80г/м2. Печать трафаретная. Усл.печл. 1,50. Тираж 100. Заказ 183.

WWW.FRANTERA.RU

Введение.

Глава 1. Проблема непрерывного контроля температуры и влажности зерна при его длительном хранении.

1.1. Построение математических моделей и связь различных аспектов диссертационного исследования.

1.2. Проблема получения достоверных оценок температуры и влажности зерна.

1.3. Системы датчиков и требования к ним.

1.4. Помехозащищенность системы измерения и использование оптоэлектронных элементов.

1.5. Математическое описание датчиков температуры и влажности.

1.6. Влияние температуры и влажности на сохраняемость зерновой массы.

1.7. Основные результаты главы 1.

Глава 2. Методология математического моделирования зерновой массы.

2.1. Экспоненциальный характер зависимости скорости разрушения зерна от температуры и влажности.

2.2. Математическая модель однородной зерновой массы при постоянных условиях хранения.

2.3. Математическая модель неоднородной зерновой массы.

2.4. Численные эксперименты с моделью зерновой массы.

2.5. Основные результаты главы 2.

Глава 3. Методология математического моделирования работы датчиков и системы измерения.

3.1. Принципы построения системы измерения температуры и влажности.

3.2. Оптимальное размещение датчиков в зерновой массе.

3.3. Обработка сигнала датчика температуры или влажности при отсутствии паразитных воздействий.

3.4. Обработка сигнала датчика влажности при наличии паразитного воздействия температуры и построение его математической модели.

3.5. Статистические методы контроля работы датчиков.

3.6. Анализ температурного поля статистическими методами.

3.7. Основные результаты главы 3.

Глава 4. Экспериментальное исследование работы датчиков и программного обеспечения.

4.1. Подключение датчиков к ЭВМ.

4.2. Исследование правдоподобности сигнала датчика по его параметрам распределения.

4.3. Исследование инерционности датчика.

4.4. Процедуры калибровки и измерения.

4.5. Основные результаты главы 4.

Основное направление и актуальность исследований. Погодные условия в большинстве регионов России часто являются неблагоприятными для зернового производства. В результате этого возникает ряд проблем, решение которых необходимо для обеспечения должной его эффективности. К их числу относится проблема длительного (от месяцев до лет) хранения зерна без заметного изменения его свойств. Вопросы, связанные с хранением зерна, рассмотрены в ряде работ JI.A. Трисвятского, Г.А. Гуляева, Г. Боуманса, А. Аккмана, Б.Е. Мельника, Н.И. Малина и др. [1, 5, 18, 19, 21, 40, 24, 25, 27, 30, 32, 37-39, 49-52, 54, 56, 58, 65, 66, 77-81, 89, 90, 107, 108, 117-119, 122, 124, 126, 138, 148].

Общепризнанно, что среди параметров, характеризующих состояние зерновой массы, в первую очередь должны учитываться температура и влажность. Выход этих параметров за безопасные пределы свидетельствует о недопустимом повышении интенсивности процессов, могущих в конечном счете привести к полному разрушению зерна.

Научная база и начальное состояние проблемы. Определение состояния среды требует наличия датчиков, расположенных в этой среде, и системы измерения, обрабатывающей сигналы датчиков. При этом должны учитываться различные факторы, влияющие на точность измерений: разброс параметров, старение, воздействие помех и т.п. Методы обработки информации, в частности, должны быть направлены на то, чтобы компенсировать недостатки датчиков и по совокупности их сигналов построить достаточно достоверную картину состояния среды.

Существующие способы контроля состояния зерновой массы чаще всего сводятся к эпизодическим и локальным измерениям на поверхности зерновой массы или на небольшой глубине (с помощью щупов и т.д.). При этом вся конструкция измерительного устройства оказывается непрочной и легко подверженной механическим повреждениям. Нестабильность параметров применяемых датчиков заставляет регулярно производить их калибровку, а влияние на устройство электромагнитных помех понижает достоверность измерений. Проведение измерения требует затрат ручного труда, а какое-либо накопление или обобщение данных практически отсутствует. Кроме того, подобный контроль является в принципе недостаточным ввиду крайне малой термо- и влагопроводности зерновой массы [2, 6, 11, 30, 33, 34, 43, 46, 59, 60, 62, 83, 115, 116, 127].

Цель и задачи исследования. Целью настоящей работы является математическое описание процессов генерации и распространения тепла, происходящих в зерновой массе, и разработка автоматизированной системы измерения температуры и влажности. Для достижения этой цели необходимо решение следующих задач:

- построение математической модели зерновой массы;

- исследование ее с помощью численных экспериментов;

- выбор оптимальной архитектуры системы измерения;

- разработка программного обеспечения системы измерения.

Математическое моделирование зерновой массы требует оптимального выбора степени обобщенности модели. Модель зерновой массы, точно описывающая ее поведение, является практически бесполезной, так как применима только к одному случаю конкретной зерновой массы. С другой стороны, чрезмерное упрощение свойств зерновой массы также не позволяет построить модель, обладающую практической ценностью. Поскольку температура зерна является важнейшим фактором, влияющим на его сохранность, в настоящей работе зерновая масса рассматривается как непрерывная среда, основными процессами в которой является генерация и передача тепла.

В указанной модели зерновая масса является как проводником тепла, так и его источником. Параметры модели определяются, исходя из известных свойств зерновой массы, а результаты моделирования позволяют судить как об адекватности модели, так и использовать результаты моделирования для предсказания поведения зерновой массы.

Архитектура системы измерения теснейшим образом связана с особыми свойствами зерновой массы. Система измерений должна обладать такими качествами, как пространственная распределенность, многоканальность, непрерывность работы, самодиагностика и локализация ошибок, накопление статистических данных и т. п. Этим требованиям могут удовлетворять только измерительные комплексы, построенные на основе центральной ЭВМ и разветвленной сети датчиков.

Разнообразие возможных конструкций ЭВМ и датчиков накладывает ряд условий на программное обеспечение системы измерения. Это программное обеспечение должно быть в максимальной степени аппаратно-независимым и функционировать на всех распространенных типах ЭВМ. Кроме того, оно должно использовать универсальные или легко модифицируемые методы обработки информации, для того чтобы предъявлять минимальные требования к конструкции и работе датчиков.

Результаты работы.

Научная новизна.

Установлено, что процесс самосогревания зерновой массы может быть описан зависимостями, аналогичными известному правилу Вант-Гоффа (которое описывает связь между температурой и скоростью химической реакции). При этом роль температуры играет некоторый суммарный показатель, учитывающий одновременно температуру и влажность зерновой массы.

Сформулированы в математической форме теоретические положения, связанные с ухудшением качества зерна вследствие самосогревания. Разработан математический аппарат для описания зерновой массы, построены математические модели как однородной, так и неоднородной зерновой массы.

Выявлены общие особенности процесса самосогревания зерна. Теоретически установлено, что процесс самосогревания зерна аналогичен цепной реакции, а общая картина процесса сходна с распространением волны в неоднородной среде.

Обоснованы преимущества датчиков температуры и влажности, по своей конструкции являющихся генераторами с кварцевыми резонаторами. Построен математический аппарат для обработки сигналов датчиков, выполняющих преобразование «параметр-частота» и позволяющий использовать практически любые датчики указанной конструкции.

Найдено оптимальное размещение датчиков в толще зерновой массы, позволяющее минимизировать число датчиков при заданной плотности. Предложены методы компенсации паразитных эффектов, могущих наблюдаться у датчиков (воздействие температуры на датчик влажности), а также методы статистической обработки, позволяющие при наличии помех получать информацию, обладающую высокой степенью достоверности.

Практическая ценность работы. Предложенная система измерения не требует квалифицированного персонала для своего обслуживания (за исключением периода монтажа). Для ее эксплуатации достаточно владения ЭВМ на уровне пользователя.

Основой работы системы измерения является разработанное автором программное обеспечение. Оно использует как аналитические методы, так и методы приближенных вычислений, и может успешно эксплуатироваться на любой модели IBM PC старше IBM PC 486. Работа системы измерения не зависит от индивидуальных особенностей датчиков, так как процедуры настройки и калибровки автоматизированы и требуют лишь ввода исходных данных.

Кроме того, все конструктивные и программные решения без значительных изменений могут быть распространены и на другие аналогичные задачи измерения (контроль состояния любых сыпучих или жидких сред, поддержание и/или изменение состояния объекта, сбор и хранение информации и т.д.). Предложенные аппаратные и программные решения прошли производственную апробацию в условиях мелькомбината г. Костромы, входящего в холдинг «Регионинвест», а также внедрены в учебный процесс (программирование задач реального времени).

На защиту выносятся:

- методология математического моделирования зерновой массы (однородной и неоднородной);

- результаты численных экспериментов с моделью зерновой массы (однородной и неоднородной);

- методология обработки сигналов датчиков;

- программное обеспечение для калибровки датчиков;

- программное обеспечение для проведения измерений.

Реализация работы и личный вклад автора. Работа по настоящей тематике велась автором с 1996г. Основными направлениями работы являлись следующие: 1) построение математической модели зерновой массы; 2) выбор конструкций датчиков и методов обработки сигналов, максимально снижающих требования к датчикам; 3) создание программного обеспечения, реализующего процесс измерения в целом.

На основании известных данных о сохраняемости зерновой массы было построено математическое описание процесса разрушения зерна. При моделировании процесса разрушения было показано, что поведение математической модели адекватно отражает свойства зерновой массы.

Разработанная автором программа моделирования процесса самосогревания зерновой массы зарегистрирована в Федеральной службе по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам (свидетельство №2006611999).

Автором также было разработано программное обеспечение для обработки сигналов датчиков-автогенераторов и предложена экспериментальная конструкция, в которой датчики подключаются непосредственно к параллельному порту ЭВМ. Результаты натурных экспериментов полностью подтвердили правильность исходных теоретических предпосылок.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались на следующих научных форумах:

VI международная научно-практическая конференция «Пищевая промышленность на рубеже третьего тысячелетия», М., МГЗИПП, 2000;

VII международная научно-практическая конференция «Инновационные технологии в пищевой промышленности третьего тысячелетия», М., МГТА, 2001;

VIII международная научно-практическая конференция «Актуальные проблемы развития пищевой промышленности и стандартизации пищевых продуктов», М., МГТА, 2002;

IX международная научно-практическая конференция «Стратегия развития пищевой промышленности», М., МГТА, 2003;

XI международная российско-итальянская научно-методическая конференция «Роль государственных образовательных стандартов в условиях реализации Болоньской декларации», М., МГУТУ, 2005;

XII международная научно-методическая конференция «Управление качеством обучения в системе непрерывного профессионального образования (в контексте Болоньской декларации)», М., МГУТУ, 2006.

Публикации. Результаты по теме диссертации опубликованы в 12-ти научных работах, которые включают в себя 6 статей и тезисы выступлений на научных конференциях.

Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, 4-х глав, заключения, списка литературы, приложений.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Аккман А., Берндт В., Эккс В. и др. Обработка и хранение зерна (пер. с нем.). М,: Агропромиздат, 1985. 320с.

2. Александров Н.В. Контроль влажности зерна пьезоэлектрическим способом в шахтной зерносушилке с целью интенсификации процесса сушки. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.20.02, СПб, 1995.

3. Аминов А.Ф., Сафаров О.Ф. Процесс сушки плодов и винограда нагретым ионизированным воздухом Хранение и переработка сельхозсырья. 1999. №8. с.39-41.

4. Анисимов Н.Н. КМОП кварцевый генератор с минимальным потреблением энергии. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.25.05, Минск, 1994.

5. Анискин В.И., Гирнык П.А., Землянский Ф.Т. Консервация влажного зерна охлаждением (обзор литературы). М.: ВИПТИСХ м е х СССР, 1969. 67с.

6. Антипов В.К., Бартенев В.Г., Пухов Ю.С. Микропроцессорные терморегуляторы Пиш;евая промышленность. 1997. №2. с.26.

7. Артиков А.А., Додаев К.О., Маматкулов А.Х. Математическое моделирование процесса пневмосушки сыпучих материалов Хранение и переработка сельхозсырья. 1997. №2, с.32-33.

8. Аспандиярова М.Т. Совершенствование системы формирования партий зерна в процессе приемки на хлебоприемных предприятиях. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.18.03, М., 1992.

9. Атаназевич В.И. Сушка пищевых продуктов. М.: ДеЛи, 2000. 408с.

10. Ахохов М.Х., Блиев СТ. Современная оценка качества зерна и хлеба. М.: ПИК ВИНИТИ, 2000. 408с. П. Бабаян P.P. Электронные термочувствительные элементы в измерительных и управляющих системах (преприпт), М.: ИПУ РАН, 1998. 31с.

11. Бадай В.Т. Научное обоснование и синтез оптимальных режимов и технологических схем зерносушилок. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.18.12, Одесса, 1990.

12. Базарнова Ю.Г., Бурова Т.Е., Ишевский А.Л., Зюканов В.М. Возможности применения принципов химической кинетики для оценки качества пищевых продуктов при хранении Хранение и переработка сельхозсырья. 2

14. Безделкин В.В. Физические аспекты применения резонаторов в пьезорезонансных датчиках Датчики и системы. 1999. №7-8. с.38-41.

15. Безделкин В.В. Перспективные материалы для построения пьезорезонансных чувствительных элементов датчиков Датчики и системы. 1999. 1«7-8. с.53-57. 16. Безделкин В.В. Кварцевые пьезорезонансные чувствительные элементы для датчиков физических величин Датчики и системы. 1999. №7-8. с.58-63.

17. Беляева М.А., Абидов К.З., Артыков А.А. Математическая модель изменения температуры в процессе выпечки национальных мучных изделий Хранение и переработка сельхозсырья. 2000. №10. с.68-69.

18. Борискин А.С. Совершенствование режима хранения зерна на основе повышения эффективности работы системы вентиляции межзернового пространства. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.20.01, Саранск, 1998.

19. Боуманс Г. Эффективная обработка и хранение зерна (пер. с англ.), М.: Агропромиздат, 1991. 607с.

20. Братерский Ф.Д. Ферменты зерна. М.: Колос, 1994. 196с.

21. Бровенко В.И. Хранение и вентилирование зерна пшеницы в металлических силосах с аэрожелобами закрытого типа. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.18.03, М., 1984.

22. Брусиловский Л.П., Еремин В.Н., Леус О.А. Микропроцессорная система централизованного контроля, сигнализации и управления резервуарами хранения молока Хранение и переработка сельхозсырья. 1997. Ml. с.30-31.

23. Брусиловский Л.П., Леус О.А. Информационно-справочная система на базе сети ПЭВМ и банка данных для специалистов молочной промышленности Хранение и переработка сельхозсырья. 1997. №3.с.11-13.

24. Вобликов Е.М., Маратов Б.К., Прокопец А.С. и др. Послеуборочная обработка и хранения зерна. Ростов н/Д: МарТ, 2001. 231с.

25. Галась М.И. Малотоннажные специализированные комплексы зернохранилищ Хранение и переработка зерна (укр.). 2000. №3. с.25-26. 26. Ган Е.А. Системный анализ транспортно-технологического комплекса заготовки зерна Хранение и переработка сельхозсырья. 2000. №10. с.66-68.

26. Герстенкорн П., Мюнциг К., Зайбель В. (Р. Gerstenkorn, К. Munzing und W. Seibel) Требования, предъявляемые к хлебным злакам, и условия их хранения (An forderungen an die Qualitat und Lagerung bei Brotgetriede) Хранение и переработка сельхозсырья. 1995. ШЗ. с.54-59.

27. Гитцевич А.Б., Голомедов А.В. Полупроводниковые приборы. Диоды выпрямительные. Стабилитроны. Тиристоры. М.: КУбК-а, 1997. 526с.

28. Горбатов И.Е. Распределенные волоконно-оптические датчики на основе кварцевых световодов. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук по специальности 05.27.03, М., 1993.

29. Гордеев Б.Н., Жуков Ю.Д., Попович М.М. Из опыта эксплуатации системы автоматизированного дистанционного контроля параметров хранения зерна Хранение и переработка зерна (укр.). 2001. №5. с.51-52.

30. Грановский В.А., Сирая Т.Н. Методы обработки экспериментальных данных при измерениях. Л.: Энергоатомиздат, 287с.

31. Гуляев Г.А. Автоматизация процессов послеуборочной обработки и хранения зерна. М,: Агропромиздат, 1990. 239с.

32. Гусейнов А.Б. Исследование теплофизических процессов в полупроводниковых термоэлектрических датчиках и применение их для измерения влажности воздуха. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 01,04,14, Махачкала, 1995.

33. Датчики температуры и оборудование для их поверки (каталог). Омский завод «Эталон», Омск, 1994, 1990.

34. Дехтяр А,В, Мультиплексная система для измерения темнературы на основе микрорезонаторных волоконно-оптических датчиков. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.05, М., 1995.

35. Джагупов Р.Г., Ерофеев А.А. Пьезоэлектронные устройства вычислительной техники, систем контроля и управления. СПб.: Политехника, 1994. 607с.

36. Дмитрук Е.А., Петруня Б.Н. Использование искусственного холода при хранении зерна Хранение и переработка зерна (укр.). 2000. №10. с.27-28.

37. Додаев К.О., Рустамов Б.Т., Артиков А.А. Исследование математической модели и оптимизация процесса сушки томатных семян Хранение и переработка сельхозсырья. 1999. №1. с.П13.

38. Дубиничева Р.П. Совершенствование процесса сушки предварительно нагретого зерна и методика его расчета. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.18.12, М., 1988.

39. Егоров Г.А. Влияние тепла и влаги на процессы переработки и хранения зерна, М.: Колос, 1973. 264с.

40. Ерофеев А.А., Проклин А.И., Уланов В.Н. и др. Пьезоэлектроника. М., Радио и связь, 1994. 238с.

41. 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.

42. Желудков Г., Шеслер А. Построение открытой автоматизированной с.45-47.

43. Жеребцов Н.А., Зяблова Т.В., Черемушкина И.В. Влияние pW и температуры на активность и устойчивость липоксигеназы зародышей зерна пшеницы Хранение и переработка сельхозсырья. 2000. №1. с.53-55.

44. Иванченко В.И., Турбин В.А., Турбина А.Н. Влияние исходного качества на величину потерь при длительном хранении корнеплодов Хранение и переработка сельхозсырья. 2000. №2. с.10-11.

45. Ивашина А.В. Исследование электрических свойств зерновой массы и разработка устройства контроля ее влажности в потоке для зерносушильных комплексов. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук но специальности 05.20.02, Ставрополь, 2000.

46. Иноземцев И.М., Гаврилюк Я.Д., Спектры флуктуации фазы транзисторных автогенераторов с кварцевой стабилизацией частоты. Труды московского института радиотехники, электроники и автоматики, М., 1975, вып. 79.

47. Иноземцев И.М., Иванов О.А. Автогенераторный датчик температуры со световодом Приборы и системы управления. 1992. №10. с.17-18.

48. Казанина М.А. и др. Справочник по хранению семян и зерна, Минск: Ураджай, 1991. 200с.

49. Калпин К. Хранение зерна с повышенным содержанием

50. Касьяненко В.П. Обеззараживание зерна и комбикормов в ноле СВЧ. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук но специальности 05.18.12, М., 2002.

51. Кауфман В.Я. Автоматизация нроцессов контроля и управления режимами хранения зерна на складах. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.07, М., 1988.

52. Кейсель Р.В. Разработки универсального СВЧ влагомера. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических 1998.

53. Кирна Н.Я. Развитие оборудования и технологий для первичной обработки, сушки и хранения зерна в хозяйствах АПК Хранение и переработка зерна (укр.). 2

55. Климков Ю.М. Основы расчета оптико-электронных приборов с лазерами. М.: Советское радио, 1978. 264с.

56. Клоков Ю.В. Теория удаления влаги Хранение и переработка сельхозсырья. 2002. №1. с.7-9.

57. Колтунов В.А., Струневич Л.Н. Некоторые аснекты построения линейных моделей оценки качества при хранении овощей и картофеля Хранение и переработка сельхозсырья. 1999. №8. с.42-45.

58. Кондратов В.И. Математическое моделирование на ПЭВМ тепло-массообменных процессов в хранилищах сельхозпродукции Хранение и нереработка сельхозсырья. 1999. №1. с.9-11.

59. Краев В.В. Методы измерения температурных полей на основе распределенных датчиков; исследование и реализация. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.05, Казань, 1995. наук но снециальности 05.11.17, Калининград,

60. Крамарухин Ю.Е. Приборы для измерения температуры. М.: Машиностроение, 1990. 202с.

61. Краснов А.Е., Злобин Д.Л. Рецентурная модель процесса размножения и метаболизма бродильной микрофлоры Пищевая промышленность. 2004, №12. с.62-63.

62. Кривоносов Д.А. Автоматизация контроля и регулирования влажности и температуры сырья для мукомольной, крупяной и кондитерской промышленности. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.07, М., 1996.

63. Кривоносов Д.А. Задачи построения психрометров с чувствительными элементами на основе электронно-дырочных переходов Хранение и переработка сельхозсырья. 1998. №9, с.3437.

64. Кривоносов Д.А. Исследование электротехнических свойств пишевых продуктов как индикаторов качества и выбор оптимальных габаритов пишевой ячейки Хранение и переработка сельхозсырья. 1998. №11. с.11-13.

65. Кривоносов А.И., Кауфман В.Я., Контроль качества зерна при хранении. М.: Агропромиздат, 1989. 61с.

66. Куватов Д.М. Интенсификация и ресурсосберегающая оптимизация процесса сушки зерна. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.20.01, Оренбург, 1997.

67. Култыгин А.Ю., Кирпичев А.А., Корзенев Г.П. и др. Пьезорезистивные датчики, конструкционные и технологические особенности изготовления (препринт). М.: ЦПИИ МинэнергоатомпромаСССР, 1991. 14с.

68. Кульчин Ю.П. Распределенные волоконно-оптические датчики и измерительные сети. Владивосток: Дальнаука, 1999. 238с.

69. Куиченко А,В, Сушилка зерновая для селекционного материала Хранение и переработка зерна (укр.). 2001. №1. с.46-47.

70. Лонатин В,В., Луцык Р.В., Стецюк В.Г. Теилофизические свойства столовой свеклы как объекта сушки Хранение и переработка сельхозсырья. 1995. №1. с.24-26.

71. Лопатин В.В., Стецюк В.Г. Кинетика сушки экструдированных палочек из кукурузной муки Хранение и переработка сельхозсырья. 2000. №8. с.40-41.

72. Лукерченко В.Н.; АСУ ТП ректификации спирта Пищевая промышленность. 2000. №4. с.47-48.

73. Маджидов К.Х., Саломов Б.Х. Биохимические изменения при хранении семян хлопчатника Хранение и переработка сельхозсырья. 1996. №1. с. 12.

74. Малов В.В. Пьезорезонансные датчики. М.: Энергоатомиздат, 1989. 271с.

75. Малов В.В. Исследование и разработка пьезорезонансных методов и средств измерения. Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук по специальности 05.13.05, М., 1994.

76. Манк В.В., Юрчак В.Г. Аналитическое описание кинетики обезвоживания макаронного теста и механизм процесса Хранение и переработка сельхозсырья. 2000. J25. с.12-16.

77. Масалитин B.C., Долгополов И.С, Яловой Н.И. Изучение закономерностей кинетики сушки и теплообмена материалов в вихревом псевдоожиженном слое Хранение и переработка сельхозсырья. 2000ю N2\. с.45-48.

78. Мельник Б.Е., Малин Н.И. Справочник по сушке и активному вентилированию зерна. М.:, Колос, 1980. 175с.

79. Мельник Б.Е. Эффективные способы временного хранения заготовляемого зерна, М.: ЦПИИТЭИ МЗ СССР, 1985. 54с.

80. Надиров P.А. Оптимизация управления процессом сушки зерна в шахтных зерносушилках с использованием микронроцессорной техники. Автореферат диссертации на соискание ученой стенени кандидата технических наук по специальности 05.20.01, 05.13.07, М., 1991.

81. Надыкта В.Д. Основы хранения семян сельскохозяйственных культур сырьевого и посевного назначения в регулируемой газовой среде с повышенным содержанием

82. Наливайко Б.А. Полупроводниковые приборы. Сверхвысокочастотные диоды. Томск: МГП «РАСКО», 1992. 223с.

83. Никоненко В.А., Дмитриев Ю.Ф., Пермяков Ю.П. и др. Метрологическое оборудование для поверки датчиков температуры и термометров различного назначения Датчики и системы. 1999. №6. с.54-56.

84. Окоси Т., Окамото К., Оцу М. и др. Волоконно-оптические датчики (пер. с яп.). Л.: Энергоатомиздат, 1991. 256с.

85. Омельченко В.Д. Зерна, поврежденные и испорченные микроорганизмами и самосогреванием, как критерий санитарногигиенического состояния пшеницы и кукурузы. ских наук по специальности 03.00.04, М., 1992.

86. Остапчук М.В., Гончарук Г.А., Станкевич Г.Н. Системн! методи визначення характеристик зернових мае Хранение и переработка зерна (укр.). 2005. №11. с.31-34.

87. Остроумов Л.А., Брагинский В.И., Осинцев A.M. и др. Численное моделирование процесса отстаивания молочного жира Хранение и переработка сельхозсырья. 2000. №12. с. 11-

88. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата биологиче89. Остроумов М.А., Фукс М.Л. Распределение соли в сыре цилиндрической формы Хранение и переработка сельхозсырья. 2000. №1. с.16-17.

90. Охрименко А.Л. Зернохранилища универсальные досушивающие Хранение и переработка зерна (укр.). 2001. №6. с.47-48.

91. Павловская Н.Е., Лазарева Т.Н., Горькова И.В. Влияние сроков хранения на содержание

92. Панкратова К.Г., Щелоков В.И., Плеханова Л.О. ИК-анализаторы перспективные приборы для анализа качества сырья и готовой продукции пищевой промышленности Пищевая промышленность. 1999. М10. с.30-31.

93. Пеньков П.Е., Пищиков Г.Б. Кинетика роста и размножения дрожжевых клеток в аппарате периодического действия идеального смешения Хранение и переработка сельхозсырья. 1997. №7. с.52-53.

94. Пеньков И.В., Пищиков Г.Б. К вопросу оптимизации процесса роста и размножения дрожжевых клеток Хранение и нереработка сельхозсырья. 1999. №2. с.56-58.

95. Пеньков П.В., Пищиков Г.Б. Кинетическая модель процесса роста, размножения и гибели дрожжевых клеток Хранение и переработка сельхозсырья. 1999. №7. с.61-63.

96. Петраш И.П., Довыдкин СЮ. Контроль влажности в хлебопекарном производстве Пищевая промышленность. 1995. №5. 19.

97. Петруня И.В. Многофункциональный пьезоэлектрический дозиметр Хранение и переработка сельхозсырья. 1999. Яаб. с.41-43.

98. Пилипович В.А., Есман А.К., Кулешов В.К., Богачев В.Н. Программно-аппаратные средства повышения помехоустойчивости микропроцессорных устройств Приборы и системы управления. 1989. ХоЗ. с.32-33.

99. Пишиков Г.Б. К теории смешения микроорганизмов в анпаратах диффузионного типа Хранение и переработка сельхозсырья. 1997. Ш2. с.20-22,

100. Пишиков Г.Б., Пеньков Н.В. К кинетике роста, размножения и гибели микроорганизмов Хранение и переработка сельхозсырья. 2005. №5. с. 19-21.

101. Пишиков Г.Б., Пеньков Н.В. К теории роста и размножения дрожжевых клеток в биореакторах периодического и непрерывного действия Хранение и переработка сельхозсырья. 1997. №8. с.33-34.

102. Пишиков Г.Б., Пеньков Н.В. Кинетическая модель процесса роста и размножения дрожжевых клеток в проточном аппарате идеального смешения Хранение и переработка сельхозсырья. 1997. №12. с.8-9.

103. Пишиков Г.Б., Пеньков Н.И. К кинетической теории процесса роста и размножения дрожжевых клеток в системе из п последовательно соединенных биореакторов идеального смешения Хранение и переработка сельхозсырья. 1998. №6. с. 17-18.

104. Пищиков Г.Б. К вопросу кинетической теории процесса роста и размножения дрожжевых клеток в проточном биореакторе идеального смешения Хранение и переработка сельхозсырья. 1998. №8. с.13-14.

105. Пищиков Г.Б. К методу математического моделирования процесса роста и размножения дрожжевых клеток в аппаратах периодического и непрерывного действия Хранение и переработка сельхозсырья. 1999. №8. с.66-68.

106. Пищиков Г.Б. К оптимизации процесса роста и размножения дрожжевых клеток Хранение и переработка сельхозсырья. 1999. №12. с.66-68.

107. Поскачей А.А,, Чубаров Е.П. Оптико-электронные системы измерения температуры. М.: Энергоатомиздат, 1988. 246с.

108. Раецкис П.Ю. Режимы сушки зерна активным вентилированием с послойной загрузкой. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.20.01, Елгава, 1990.

109. Резчиков В.А. Теплофизические и теплотехнические методы повышения эффективности сушки зерна. Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук по специальности 05.18.12, М., 1988.

110. Рыженко А.С., Гусев М.В., Свирид Е.Е. Автоматизированная система управления технологическими процессами (АСУТП) на мукомольном заводе Хранение и переработка зерна (укр.), 2001. №3. с.46-49.

111. Рытов СМ., Кравцов Ю.А., Татарский В.И. Введение

112. Савченко В. Кварцевые датчики влажности газов Радио. 1975. .№11. с.26-27.

113. Сарымсакходжаев А.Р., Насыров В.Т. Информационно1996. советующая система технологии подачи семян хлопчатника в производство Хранение и переработка сельхозсырья. №1. с.7-8.

114. Сафарова Ш.А., Назарбаева Д.Ш., Сулейманов Ф.А. Математическое описание процесса инфракрасной конвективной сушки томатной пасты Хранение и переработка сельхозсырья. 2000. №2. с.24-25.

115. Световодные датчики. (Красюк Б.А., Семенов О.Г., Шереметьев А.Г. и др.) М.: Машиностроение, 1990, 252с.

116. Секанов Ю.П. Влагометрия сынучих и волокнистых растительных материалов. М.: ВАСХН ВНИИМСХ, 2001. 189с.

117. Сергунов B.C. Дистанционный контроль температуры зерна при хранении, М.: Агропромиздат, 1987. 173с.

118. Сорочинский В.Ф., Грязнов В.Л. Технология сушки и активного вентилирования риса Пищевая нромышленность. 1997. ]ЬЗ, с.10-11.

119. Сорочинский В.Ф. Эффективность внешнего теплообмена в псевдоожиженном слое зерна Хранение и переработка сельхозсырья. 1999. №8. с.29-31.

120. Станкевич Г.Н., Чурсинов Ю.А. Современные технологии хранения зерна Хранение и переработка зерна (укр.). 2001. №5. с.46-48.

121. Суханова Н.Н., Суханов В.И., Хасико В.В. и др. Полупроводниковые термопреобразователи с расширенным диапазоном рабочих темнератур Датчики и системы. 1999. №7-8. с.49-52.

122. Татаринов А.В. Задача синтеза систем регулирования для типовых технологических объектов с нестабильными динамическими характеристиками Хранение и переработка сельхозсырья. 1995. №2. с.25-28.

123. Терещенко Б.О., Токарчук Г.А., Аплевич О.А. Применение инфракрасного облучения для обеззараживания зерна при хранении Хранение и переработка зерна (укр.). 2005. №1. с.22-24.

124. Толкунов Н., Бидюк А.Я., Толкунова Н.Н. О зависимости срока годности вареных колбасных изделий от количества микроорганизмов и температуры хранения Хранение и переработка сельхозсырья. 2006. №2. с.49-50.

125. Трисвятский Л.А. Хранение зерна. М.: Агропромиздат, 1986. 350с.

126. Тришечкин П.Ф., Мельников А.И,, Карчков В.А. и др. Автоматический контроль температуры карамельной массы в варочных котлах //Пищевая промышленность. 1996. JSfolO. с.31.

127. Тучный В.П., Соколов В.М. Новые технологии для агропромышленного комплекса Хранение и переработка зерна (укр.). 2000. №10. с.28-31.

128. Углин В.К. Системы и технические средства распределенного контроля температуры среды с низкой теплопроводностью. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.11.04, Л., 1989.

129. Узаков Г.Н., Теймурханов А.Т., Вардияшвили А.Б. и др. Исследование теплофизических характеристик картофеля при длительном хранении в малом хранилище Хранение и переработка сельхозсырья. 1999. №2. с.59-60.

130. Фейденгольд В.Б., Маевская Л. Лабораторное оборудование для контроля качества зерна и продуктов его переработки. М.: ЗооМедВет, 2001. 240с.

131. Фогельсон И.Б. Транзисторная термометрия и ее применение в агромониторинге. Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук по специальности 06.01.14, СПб., 1998.

132. Фомин А.А. Совершенствование микропроцессорных измерительных приборов па основе алгоритмических методов повышения точности и быстродействия. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.11.05, СПб, 1994.

133. Хамид Абдалла Джалаб. Многофункциональный пьезоэлектрический измерительный преобразователь с микропроцессором. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.05, Одесса, 1991.

134. Цветков Э.И. Основы теории статистических измерений. Л.: Энергия, 1978. 286с.

135. Чесноков П.И., Мальцев А.И., Козлова В.И. Уникальный случай длительного хранения пищевых продуктов на севере Хранение и переработка сельхозсырья. 1998. }кЗ. с.20-23.

136. Чешинский Л., Гусев В., Рыженко А. и др. Автоматизированная система управления на мукомольном заводе Хранение и переработка сельхозсырья. 2001. №5. с.57-59.

137. Шамсидинов М.И. Деградация механических свойств световодов под действием нагрузки, температуры и влажности. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук по специальности 01.04.07, Душанбе, 1993.

138. Шевцов А.А., Бритиков Д.А., Павлов И.О., Фурсова Е.В. Математическая модель процесса самосогревания зернового сырья при хранении в силосе Хранение и переработка сельхозсырья. 2006. №3. с.56-59.

139. Щеголеватых А.С. Моделирование, управление и информационно-измерительное обеспечение автоматизированной системой управления сушкой зерна. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.07, Воронеж, 1991.

140. Щелоков В.И., Лазарев В. Автоматизация анализатора пишевых продуктов «Инфрапид-61» Пищевая промышленность. 2000. №8. 40.

141. Оптимизация конструкции остеклованного датчика влажности емкостного типа Экспресс-информация, серия «Приборы и элементы автоматики и вычислительной техники». 1989. Вып.29. с.1-14.

142. Анализаторы в ближней ИК области и их применение в процессах контроля и анализа веществ Экспресс-информация, серия «Приборы и элементы автоматики и вычислительной техники». 1990. Вып.44. с.15-16.

143. Оптическое детектирование влаги в воздухе и в почве с помощью оптических волокон из пластика с присадкой красителя Экспресс-информация, серия «Контрольно-измерительная техника». 1991. Вып.23. с.23-28.

144. Повышение точности температурных измерений в газах путем введения поправки на запаздывание выходного сигнала термочувствительных датчиков Экспресс-информация, «Контрольно-измерительная техника». 1991. Вып.43. с.30-33.

145. Применение волоконного световода для измерения температурного профиля в образце катушки трансформатора Экспресс-информация, серия «Контрольно-измерительная техника». 1992. Вып.5. с.6-10.

146. Современные датчики температуры и влажности Экспресс-информация, серия «Приборы и элементы автоматики и вычислительной техники». 1992. Вып.42, с.2-15.

147. Отчет по теме №53-87 «Исследование и разработка микропрограммируемых электронных устройств и датчиков для бортовых видеоинформационных систем». ВЗИПП, 1987. 128с.

148. Отчет по теме №53-88 «Исследование и разработка микропрограммируемых электронных устройств и датчиков для бортовых видеоинформационных систем». ВЗИПП, 1988. 143с.

149. Boumans G. Grain handling and storage, Amsterdam: Elsevier, 1985. 436p.

150. Ohtsu M., Hori H. Near-Field Nano-Optics. New York: Kluwer/ Plenum Publishers, 1999. 386 p. 150. A.I.Maimistov, A.M.Basharov. Nonlinear Optical Waves. Boston: Kluwer Academic, 1999. 650 p.

151. Optical Fiber Sensor Technology: fundamentals Edited by K.T.V.Grattan, B.T.Meggit. Boston: Kluwer Academic, 2000.