автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.16, диссертация на тему:Структурные и параметрические моделианализа и синтеза процессов функционированиясахаропроизводящего комплекса

РГБ ОД

г г д£Н гт

На правах рукописи

Громковский Андрей Анатольевич

Структурные и параметрические модели анализа и синтеза процессов функционирования сахаропроизводящего комплекса

Специальность 05.13.16 - Применение вычислительной техники, математического моделирования и математических методов в научных исследованиях (в отрасли технических наук)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук

Воронеж - 2000

Работа выполнена ^Воронежской государственной технологической академии (ВГТА) на кафедре математического моделирования информационных и технологических систем

Научные руководители: заслуженный деятель науки РФ,

доктор технических наук, профессор Сысоев Валерий Васильевич; доктор технических наук, профессор Матвеев Михаил Григорьевич.

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор Ануфриев Виктор Васильевич; кандидат технических наук, доцент Фурсов Владимир Михайлович.

Ведущая организация - Всероссийский научно-исследовательский институт сахарной свеклы и сахара им. А.Л. Мазлумова

Защита состоится 3 июля 2000 г. в 14— на заседании диссертационного Совета Д 063.90.02 Воронежской государственной технологической академии в а. 30 по адресу: г. Воронеж, пр. Революции 19, ВГТА.

Отзыв на автореферат (в двух экземплярах, заверенных печатью) направлять по адресу: 394017, г. Воронеж, пр. Революции 19, ВГТА, диссертационный Совет Д 063.90.02.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ВГТА.

Автореферат разослан 31.05.2000 г.

Учёный секретарь диссертационного Совета, кандидат технических наук, доцент

М. Самойлов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ.

Актуальность работы. Выбор предметной области исследования обосновывается низкой эффективностью функционирования отечественного сахаропроизводящего комплекса (СПК), где в процессах заготовки и хранения сырья теряется от 10 до 30 % сахара, содержащегося в свекле. В условиях крупнотоннажного предприятия это может приводить к потере от 15 до 20 тонн сахара в сутки при суточной переработке свеклы 3000 тонн.

Причиной высокого уровня потерь является несовершенство планирования и управления технологическими процессами роста, хранения и переработки свеклы. По опыту передовых зарубежных предприятий выбор рациональной схемы ведения процессов производства сахара позволяет сократить потери в два раза. Проблему следует решать на основе применения математического моделирования и создания современных информационных технологий (ИТ).

Особенностью функционирования отечественного СПК является использование двух альтернативных видов сырья - сахарной свеклы и сахара-сырца, необходимость длительного хранения свеклы и одновременное осуществление трех процессов преобразования сырьевого ресурса - рост, хранение, переработка свеклы. Условия, благоприятствующие каждому из этих процессов, смещены во времени и улучшение показателей одного из процессов всегда приводит к ухудшению характеристик других. Разрешение возникающих конфликтных ситуаций возможно на основе решения динамической задачи оптимального планирования сырьевого обеспечения предприятия во времени и статической задачи определения оптимального объёма ресурсов с использованием математических моделей роста и хранения свеклы.

Попытки создания ИТ ресурсного обеспечения на отечественных предприятиях до сих пор не реализованы в полной мере по причине отсутствия комплексного подхода в решении задач, низкой адекватности математического описания процессов роста и переработки свеклы, отсутствия модели хранения свеклы, несовершенства моделей оптимизации. Разработку ИТ в данном случае целесообразно проводить на основе системного моделирования, позволяющего рассматривать процессы функционирования производства комплексно, во взаимосвязи между собой и с внешней средой.

Разработка и внедрение новых ИТ позволит существенно повысить эффективность функционирования СПК путём увеличения выработки сахара за сезон производства на одном предприятии на 200-300 тонн за счёт сокращения его потерь.

Недостатки существующих ИТ, невозможность разрешить существующие проблемы другими методами в сочетании с экономической значимостью указанной проблемы позволяет считать выбор предметной области обоснованным, а тему исследования - актуальной.

Диссертационная работа выполнялась в соответствии с региональной межвузовской научной технической программой работ Министерства общего и профессионального образования РФ «ВУЗ-Черноземье» по проекту 3.1 «Повышение эффективности работы сахаропроизводящего комплекса Центральночернозёмного региона», научно-региональной программой «Черноземье».

Цель работы.

Целью предлагаемой работы является разработка структурных и параметрических моделей анализа и синтеза процессов функционирования сахаропроизводящего комплекса, алгоритмов и программных средств их реализации, обеспечивающих повышение качества управления и сокращение потерь сахара.

Поставленная цель достигается в результате решения следующих задач:

-анализ показателей функционирования предметной области исследования, состояния информационных технологий и определение актуальных задач моделирования основных процессов функционирования производства сахара;

-синтез структурных моделей взаимодействия отдельных технологических процессов на основе системного моделирования, обеспечивающих формирование комплекса задач планирования и управления и состава моделей для их реализации;

- синтез и анализ моделей отдельных технологических процессов и математических моделей описания основных параметров сахарной свеклы в процессе её роста и хранения для системы производства сахара, разработка алгоритмов их реализации;

-синтез моделей оптимизации сырьевого ресурсного обеспечения сахаропроизводящего комплекса и разработка алгоритмов их реализации;

- разработка структуры программного и информационного обеспечения системы планирования и управления процессами производства сахара;

-практическая апробация полученных результатов в научных исследованиях и на производственных объектах.

Методика исследования: решение поставленных задач осуществлялось с использованием методов системного моделирования, стохастического прогнозирования, теории графов, теории исследования операций.

Научная повчзна основных результатов диссертационной работы заключается:

-в разработке структурной модели взаимодействия отдельных технологических процессов, позволяющей учитывать комплексный характер влияния разнообразных факторов, распределённых во времени на эффективность функционирования производства сахара;

-в разработке моделей прогнозирования основных показателей сахарной свеклы в процессе её роста и хранения, и температурного метода контроля потерь сахара при хранении, позволяющих формировать исходные данные при решении разработанных балансовых и математических моделей ресурсного обеспечения производства сахара;

- в разработке динамической модели оптимального планирования процессов производства сахара, обеспечивающей минимизацию потерь сахара при хранении;

- в разработке модели оптимизации объёмов последовательной переработки сахарной свеклы и сахара-сырца.

Практическая значимость работы.

Разработано информационное обеспечение в виде пакета прикладных программ, позволяющего создать в рамках АСУ сахаропроизводящего комплекса подсистему планирования сырьевых ресурсов и реализовать эффективную процедуру поддержки принятия решений при управлении.

Реализация результатов работы. Теоретические и практические результаты работы реализованы в трёх проектах. Разработанные модели, алгоритмы и программные средства использованы в разработанной функциональной схеме подпрограммы АСУ сахаропроизводящего комплекса, предназначенной для решения задач статического и динамического моделирования ресурсного обеспечения, которая прошла апробацию на Алексеевском сахарном заводе Белгородской области. Разработанные математические модели и алгоритмы использованы в качестве математического обеспечения аналитической компоненты информационно-аналитической системы «Информсахар» - региональной информационной структуры ассоциации «Черноземье». Как самостоятельные Инструментальные средства модели роста и хранения свеклы используются ВНИ-ИСС им. A.J1. Мазлумова при выполнении научно-исследовательских работ.

Апробация работы.

Основные положения и результаты диссертации докладывались на конференциях: Всероссийской конференции «Информационные технологии и системы» (г. Воронеж, 1995 г.); Всероссийской научно-практической конференции «Физико-химические основы пищевых и химических производств» (г. Воронеж, 1996 г.); региональной конференции «Реализация региональных научно-технических программ Центрально-Чернозёмного региона» (г. Воронеж, 1996 и 1997 г.); II республиканской электронной научной конференции «Современные проблемы информатизации» (г. Воронеж, 1997 г.); конференции «Школа по моделированию автоматизированных технологических процессов» (г. Новомосковск, 1997 г.); международной научно-технической конференции «Прогрессивные технологии и оборудование для пищевой промышленности» (г. Воронеж, 1997 г.); региональной конференции «Материалы региональной научно-технической программы «ВУЗ-Чернозёмье» (г. Воронеж, 1999 г.); III всероссийской научно-технической конференции «Информационные технологии и системы» (г. Воронеж, 1999 г.); на научных конференциях профессорско-преподавательского состава и научных работников Воронежской государственной технологической академии и Воронежского государственного технического университета. ;

Публикации. Основное содержание диссертационной работы отражено в 16 публикациях.

Структура работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав и заключения, изложенных на 166 страницах, списка литературы из 115 наименований и 3 приложений, содержит 26 рисунков и 12 таблиц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ.

Во введении обоснована актуальность и сформулирована цель работы, определены задачи исследования, научная новизна и практическая значимость работы, приведена аннотация работы по главам.

В первой главе на основе анализа функционирования и состояния информационных технологий описания предметной области исследования установлено, что основные проблемы производства сахара обусловлены низкой эффективностью использования сырья и могут быть в значительной мере разрешены за счёт приведения в соответствие ресурсных возможностей и целей функционирования рассматриваемой системы.

По данным аналитического обзора построена функционально-временная схема производства, на которой определена главная особенность функционирования СПК (рис.1) заключающаяся в одновременном осуществлении трёх процессов преобразования сырьевого ресурса (рост, хранение и переработка) в интервале времени [/|;*з]. Показано что условия, благоприятствующие каждому из этих процессов, смещены во времени, поэтому улучшение показателей одного из процессов всегда приводит к ухудшению характеристик других процессов.

Рост свеклы

Уборка свёклы

и и и и Переработка сахара-сырца

Хранение свёклы Переработка свёклы в сахар

Рис. 1. Функционально-временная схема производства сахара

Рациональное решение задач функционирования СПК в данных условиях возможно только с использованием современных информационных технологий на основе единой модели, включающей в свой состав математические модели роста, хранения и переработки свеклы, которые должны объединяться структурной моделью функционирования системы при переработке свеклы и сахара-сырца.

Анализ известных математических моделей позволил выявить ряд присущих им недостатков, требующих проведения дальнейшего исследования.

Результаты аналитических исследований, приведённые в первой главе, позволили констатировать, что проблемы повышения эффективности СПК следует решать на основе создания моделей процессов функционирования одноас-сортиментного производства при изменяющихся параметрах ресурсов и наличии вариантности в выборе вида и объёма сырьевого ресурса, а также в организации его заготовки и переработки. При этом нельзя использовать имеющийся опыт моделирования ресурсных задач многоассортиментных перерабатываю-

щих предприятий, необходима разработка соответствующих математических моделей и алгоритмов.

Во второй главе производится синтез структурной модели взаимодействия процессов исследуемой предметной области на основе системного моделирования производства, которая реализуется с целью выявления комплекса задач сырьевого ресурсного обеспечения СПК.

За основу для разработки системной модели была принята пооперационная схема производства, на которой были определены множество «предметов труда» Х5 = } с установлением на этом множестве функциональных /•" и временных Т качественных отношений и множество «средств труда» Х2 = {х^} с определением отношений типа «вход-выход». На множествах и X., соответственно построен обобщённый граф М функционирования СПК (рис. 2).

Рис. 2. Обобщённый граф М функционирования производства сахара: 1 -выращивание свеклы в зоне свеклосеяния; 2 - уборка свеклы; 3 - транспортировка свеклы и её разгрузка; 4 - приёмка и разгрузка свеклы; 5 - краткосрочное хранение свеклы в бурачной; 6 - длительное хранение свеклы в кагатах; 7 - переработка свеклы в сахар, жом и мелассу; 8 - накопление готовой продукции; 9 - накопление жома; 10 - накопление мелассы; 11 - направление сахара-сырца в переработку со склада

Вершины 1-11 графа А/ соответствуют технологическим операциям. Отношения = Т, выражают преобразования сырьевых ресурсов во времени, а отношения Г, - функции взаимосвязи элементов системы. Вершины 12-22 обозначают используемые «средства труда», а /?, выражают отношения между /' -м состоянием сырьевого и производственного х., ресурса.

Анализ данного графа позволил выявить весь комплекс задач планирования и управления ресурсами. К наиболее актуальным из них следует отнести: -оптимальное планирование и управление уборкой свеклы; - оптимальное планирование переработки убираемой и хранимой свеклы;

-оптимизация объёмов последовательной переработки свеклы и сахара-сырца.

В третьей главе осуществлён синтез и анализ математических моделей исследуемых процессов производства сахара из свеклы как сложной химико-технологической системы.

При моделировании в качестве «предмета труда» рассматриваются: сахарная свекла и продукты неё переработки - жом, меласса и товарный сахар. Для характеристики состояний «предметов труда» были использованы значения величин массового потока свеклы С, потерь свеклы у, содержание сахара хс и его потери хс„. Структурная модель производства сахара представлена при помощи ориентированного потокового графа свеклы и сахара (рис. 3) на котором рассмотрены модели отдельных элементов и модели их взаимосвязи.

Материальный потоковый граф МПГ производства сахара (рис. 3) состоит

из функционирующего во времени внешнего источника сырьевого ресурса 1, действующих элементов 2, 3, 4, 7 в которых осуществляются технологические операции уборки, транспортировки, разгрузки и переработки сахарной свеклы, складов суточного 5 и длительного 6 хранения, где происходят функциональные изменения качества свеклы и внешних стоков (складов) продуктов переработки сахара 8, жома 9 и мелассы 10.

хара МПГ

Все указанные элементы взаимосвязаны между собой материальными потоками, обозначенными на графе соответствующими дугами (/, 2 -/7 ю). На графе

представлены фиктивные элементы-накопители потерь свеклы и сахара (11-16). Фиктивные элементы взаимодействуют с действующими элементами (2-7), являющимися внутренними источниками потерь в системе посредством фиктивных материальных потоков свеклы и сахара \12 п - /6 |й).

При математическом описании структурной модели состояние «предметов труда» рассматривается в дискретном времени с определённым тактом квантования, так что каждый из функциональных интервалов времени (рис.1) разделен на п отрезков по схеме: /?,; [/0;/2]->»2; /?3; [/0;/4]->п4.

Для разработки моделей материальных потоков ориентированный граф преобразован в циклическую форму путём объединения внешнего источника 1 и внешних стоков (8-16) в одну вершину. Для каждой из вершин полученного графа на основании закона сохранения массы можно записать общие уравнения материального баланса:

-для сахарной свеклы: + Х^Д ,. + <7 = 0; ¡ = пип4, (1)

*=I ¿=1 п > гУ Г/ Г] _

- для сахара: £(Схс), . + (0 + Х(^Д/(1) + дхсп0) = 0;/ = я,,я4 , (2)

* = 1 * = 1 А = 1

где Ск!, {Схс - материальные потоки свеклы и сахара, соответственно, по к -ой дуге графа, инцидентной } -ой вершине; г, - число дуг, инцидентных у -ой вершине; / - номер дискретного временного отрезка; q- величина страхового запаса свеклы; хс и хсп - массовые доли сахара и потерь сахара.

Каждое из соотношений (1)-(2) представляет собой систему семи балансовых уравнений, одно из которых является уравнением материального баланса системы в целом, а остальные описывают баланс отдельных технологических операций для любого / -го дискретного отрезка времени. Проведённый анализ показал, что каждая из систем (1)-(2) имеет бесконечное множество решений, желаемое из которых должно определяться методами оптимизации.

При разработке моделей функционирования элементы (1-7) разделены на три группы в зависимости от природы описываемых ими процессов. Для биохимических процессов роста и хранения свеклы (элементы 1, 5, 6) изменение параметров качественно соответствует характеру изменения логистических функций. Подобные зависимости аппроксимируются линейными дифференциальными уравнениями второго порядка с постоянными коэффициентами вида:

А.^ + Л^ + Аоу^В, (3)

с начальными условиями: =С,, —

А ' Л

= С2, (4)

='о ¿1

где у - >'(/) - функция изменения соответствующих параметров роста или хранения свёклы; ( - время; А2,А,,А<),В- коэффициенты уравнения; СХ,С2 - постоянные, определяющие начальные условия процессов.

Приближая дифференциальное уравнение (3) конечно-разностными схемами можно осуществить переход к уравнению авторегрессии второго порядка, записываемого в дискретном времени:

Л =а1у,_1 +а2у,-2 + аъ> ' = и1>"з- (5)

При формализации соответствующих процессов величина у может трактоваться как средняя масса свекловичного корня т, концентрация сахара хс, а также выражать потери сахара хсп в свекле при хранении.

Для прогнозирования состояния сахарной свеклы во времени текущую идентификацию коэффициентов авторегрессионного уравнения (5) предлагается проводить на основании экспериментальных значений параметров роста и хранения свеклы при помощи рекуррентного метода наименьших квадратов (РМНК) в реальном масштабе времени.

Проверка адекватности модели роста выполнялась с использованием экспериментальных данных ВНИИСС им. А.Л. Мазлумова. Доказано удовлетворительное соответствие предлагаемой модели реальному объекту.

Для контроля параметров свеклы во время её хранения разработан температурный метод, учитывающий влияние внешних климатических условий на потери свеклы и сахара. Потери свеклы при хранении предлагается определять по эмпирическому уравнению, предложенному М.З. Хелемским и Л.И. Чернян-ской:

/я6п(()=0,001е1>09г; / = (6)

где т - продолжительность хранения свеклы, сут.

Для расчёта потерь сахара путём обработки многочисленных экспериментальных данных, имеющихся в литературе, получено уравнение вида:

хспб(0 = 0,0041е0'110'''; / = (7)

где 0(0 - температура хранимой свеклы в 1-й момент времени.

Уравнения (6)-(7) по форме аналогичны известным уравнениям химической кинетики и описывают химические превращения, происходящие при хранении свеклы. Использование данных уравнений предполагает экспериментальное определение температуры свеклы 0 в кагате в реальных условиях и определение температуры на основе анализа теплового баланса кагата для решения задач прогнозирования потерь сахара при хранении. Предлагаемый метод реализован при помощи алгоритма его решения и программного комплекса. Проверка адекватности разработанных моделей для производственных условий ЗАО «Ритм» (Алексеевский сахарный завод Белгородской обл.) подтвердила их соответствие реальным процессам.

Функциональные преобразования «предмета труда», происходящие в элементах 2, 3, 4 материального потокового графа (рис. 3) относятся к механическим процессам, сопровождающимся потерями долей массы свеклы у. Структура моделей, описывающих данную группу процессов, аналогична и имеет вид:

0я!) = А П (| - У]); ' = "IV«з» (8)

7=1

= - />); ' = Щ,пг, (9)

7=1

где у - номер элемента; т,, хср - параметры роста свеклы, определяемые авторегрессионными моделями (5); 2И - количество корней на гектаре.

Производственные ресурсы, соответствующие этим элементам определяются через производительность используемого оборудования gj:

лу(о =---; /=и„и3. (Ю)

8]

Модель переработки предусматривает расчёт количества сырья, необходимого для обеспечения производительности предприятия ^ на «входе» и соответствующего ему количества сахара, жома и мелассы на «выходе». Потребность предприятия в сырье для дискретного отрезка времени продолжительностью г определяется уравнением: С7(,) = /4(,)Г; / = я,,пА . Для обеспечения данной потребности переработки и создания запаса q необходимо убрать свеклу в количестве С,, с площади :

Съ = (л(1) т{\ - г5) + 9)п (1 - гу); /=. (11)

7=1

5,=-—^-; / = »„,73. (12)

т,гн

Параметры жома, товарного сахара и мелассы определяются системой балансовых уравнений:

(^4,(1-Г4.-)+с7б,0-/б,)Х1-У7,)=С8,-+С91+С1О,; / = и„«4, (13)

(^4,0 - У4/)+ (1 - у61 )Х1 - У7/Xх см - хст7/)=0,9975О81 +

._- (14)

+ С9, хс9: +С[0,лс|0,; / = пх, пА,

(С4,0-Г4/)+С6,(1-у6,)Х1-Г7/Х-*« -^,П7,)=0,9975О8, +

+ С91хн9/+О]Шхн10,;1 = И[,.И4.

Предложенная модель содержит ряд параметров, из которых хс9 и хнЭ определяются с помощью известной модели экстрагирования сахара, лс10 и хи10 -с помощью модели процесса кристаллизации, т, хс, хи, хс„,хт следует определять по авторегрессионным моделям вида (5). Остальные параметры принимаются по технологическим нормативам. Модель переработки содержит неизвестные величины С4,, , которые на обобщённом графе материальных потоков могут принимать множество значений, желаемое из которых должно определяться с помощью оптимизационной модели.

В четвёртой главе приведены результаты синтеза моделей оптимального обеспечения СПК сырьевыми и производственными ресурсами и алгоритмы и методы их решения.

Основой для синтеза моделей оптимизации является схема функциональных преобразований сырьевых ресурсов в дискретном времени (рис. 1) и граф МП Г (рис. 4). При синтезе моделей рассматриваются пять действующих элементов на графе материальных потоков 1, 4, 5, 6, 7.

Присвоив материальным потокам обозначения искомых переменных: У\ =С3; у2 =С4; у2(\-у5)=С5-, у3 = 6"6; = 0-, и приняв _у3-у4 = у6, можно, используя (2) записать выражение для целевой функции в виде:

т пи щ

= 2>с„>'„ - Х>слб/0 ~Гы)Уб1 ~ Х</-т«бЛ>" Гб,)-,=, ,=. ^ (16)

- £ ^„7,0 - Гъ ХО - Г5, )у'г, + 0 - г6, К ] тах

/=1

Ограничения на переменные выражают следующие условия:

из

1) Количество свёклы, принятой к переработке - £>'1 не должно превышать

1=1

количества свеклы, выращенной на площади 5 и суммарной мощности уборочной техники N:

Ъи^Ят^пЬ-гЛ (17)

,=1 7=1

/ = (18)

)= 1

2) Соотношение между количеством убранной, хранимой и переработанной свеклы определяется уравнениями:

Уц=Ч + Уы + У2\+У*\' (19)

У\, + - Уы)+ 10 - Уы)Уь, = (уц + >'4,XI -Гъ)+ ±0-Уы)>'б/; ' = 2,и4 , (20) /=1 1=1 _(=1

у,=0;<7 = 0; ¡ = пг,щ.

3) Ограничения и граничные условия по переработке записываются в виде:

0<Ы,+Уъ)<А,; / = (21)

0<у7, / = пз^4, (22)

<7 = Ц; ' = " 1,и3> (23)

у6)>0; / = (24)

4) Модель формирования исходных данных имеет вид:

т! - аьт)А +а21т1_2 ; / = , (25)

Хсц = ¿1, Лс1(,--1) + Ь2,хс10-2) + ¿з,; ' = »1> «з> (26)

хспй1 = сЬхспЬи-\)+с21Хсп6(1-2)+с31:> 1-Ч\,Пъ. (27)

Модель описывает одновременную переработку свежей и хранившейся свеклы. Адекватность описания процессов переработки повышена за счёт ведения величины страхового запаса сырья q.

Для решения задачи оптимальной переработки на СПК свеклы и сахара-сырца доказана целесообразность использования экономического критерия в виде общей прибыли, получаемой от реализации выработанного сахара, которая складывается из двух составляющих - прибыли Рг,, получаемой от перера-

ботки М( тонн свеклы и прибыли Рг2, получаемой от переработки D тонн сахара-сырца на временном отрезке [/^5] функциональных преобразований сырьевого ресурса (рис. 1). Целевая функция данной задачи имеет вид: т т т

F2 = 2><u Pri, Уъ " 10 - ГыРа*, Рг„ Уы -10" Г б, mCnb, Рг!, -1 = 1 /=1 ,=1

,(28)

П 3 И5 v

- IX,,7, 0 - /v^PrJO - Г5,))'2, + 0 - Ув,))'4,]+ ifoc, - *«„7,)Рг2, "laX

'=П2

Для данной задачи записывается группа ограничений и граничных условий по количеству перерабатываемых свеклы и сахара-сырца в виде:

/14

ЛУь^Мс, (29)

0<yu<N,; (30)

(31)

г,>0; ¡ = п4,п5. (32)

Последовательность переработки свеклы, граничные условия и модель |>ормирования исходных данных в данной модели по аналогии описываются ^отношениями (19)-(20) и (21)-(27), которые входят в её состав.

Для разработанных моделей выполнен анализ оптимального решения на ос-юве теории двойственности, определены смысловые значения двойственных и юполнительных переменных и пределов их изменения. Для реализации анали-:а оптимального решения сформирована математическая модель и алгоритмы •ё решения.

В пятой главе проведена разработка структуры информационного и про-раммного обеспечения и примеры практической апробации разработанных юделей для планирования технологических процессов производства сахара на федприятии, при выполнении НИР и при создании региональной информаци->нно-аналитической структуры ассоциации экономического взаимодействия (Черноземье».

Для реализации разработанного математического обеспечения разработана эункциональная схема информационных технологий, в которой совокупность юлученных в работе моделей функционирования СПК рассматривается как юдсистема двух систем более высокого уровня - информационно - аналитиче-кой системы (ИАС) «Информсахар» и АСУ СПК (рис.4).

В качестве примера реализации модели (16)-(27) на рис. 5 приведен график птимального функционирования СПК производственной мощностью 3000 т ереработки свеклы в сутки. На графике определены основные периоды функ-ионирования предприятия. В декаде 3 от начала контроля параметров состоя-ия растущей свеклы (20.07) создаётся страховой запас, в декадах 4-7 должна

| -каналы обмена информацией с ИАС «Ииформсахар» -внутренние каналы передачи информации

Рис. 4. Функциональная схема информационной технологии ресурсного обеспечения сахаропроизводящего комплекса

Масса свёклы, т. 52875 50625

30375 27000

19500

25875

1 12 13

Декады

1 2 3

П " количество убираемой свеклы;

- количество перерабатываемой свёклы; [71-количество свеклы, закладываемой на хранение.

Рис. 5. План уборки, переработки и закладки свеклы на хранение

перерабатываться только свежсубранная свекла, в декадах 8-11 производится переработка свеклы одновременно с закладкой её на хранение, в последних декадах должна перерабатываться только хранимая свекла.

Результаты апробации модели оптимальной переработки свеклы и сахара-сырца (28)-(32) представлены в таблице 1. Приведенные результаты позволили по максимуму прибыли, получаемой предприятием от переработки свеклы и сахара-сырца определить оптимальную длительность сезона переработки свеклы (90 суток) и сахара сырца (180 суток), оптимальную площадь посевов свеклы, объём её заготовки и объём переработки сахара-сырца для завода производственной мощностью 3 тыс. тонн переработки свеклы в сутки.

В главе также приводятся результаты оценки адекватности отдельных моделей, входящих в функциональную схему (рис. 4) и результаты практического использования всего программно-аналитического комплекса в производственных условиях ЗАО «Ритм».

Внедрение разработанных моделей и программных средств их реализации на предприятии позволили в результате использования оптимального графика функционирования технологических процессов увеличить выработку сахара из свеклы на 230 тонн и получить дополнительную прибыль в размере 46 тыс. рублей.

Результаты проведенного исследования подтвердили высокий уровень адекватности разработанных моделей реальным процессам продемонстрировали высокую эффективность применения выполненных разработок в промышленных условиях.

Таблица 1.

Длительность сезона по сырцу, сут Длительность сезона по свекле, сут Площадь посевов свеклы, га Объём переработки свеклы, тыс.т Объём переработки сырца, тыс.т Кол-во сахара, полученного из сырца, тыс. т Кол-во сахара, полученного из свеклы, тыс. т Общая прибыль за сезон, тыс. руб

1 2 3 4 5 6 7 8

220 50 6000 135 89,1 85,03 20,65 10273

210 60 7200 162 85,0 81,18 24,46 10894

200 70 8500 189 81,0 77,36 27,97 11353

190 80 8800 216 77,0 73,54 30,89 11680

187 : 87 9600 235 75,7 72,33 32,93 11785

180 90 10000 243 73,0 69,72 33,53 11798

175 95 10500 257 70,9 67,7 36,51 11705

170 100 12300 270 68,8 65.70 35,64 11671

160 НО 13500 297 64,8 61,88 37,72 11512

150 120 15000 324 60,8 58,06 38,58 10884

140 130 16500 351 56,7 53,52 38,26 10113

130 140 17500 378 52,7 50,33 37,93 9315

120 150 19000 405 48,6 46,40 36.65 8250

Заключение.

Результаты, полученные в диссертационной работе и вытекающие из них выводы можно обобщить следующим образом:

1. Проведён анализ функционирования отечественного сахарного производства и состояния его управления, позволивший обосновать целесообразность применения современных информационных технологий планирования и управления технологическими процессами заготовки и хранения сырья, с использованием математических моделей роста и хранения свеклы.

2. В результате системного моделирования разработана модель структуры производственных процессов исследуемой предметной области с заданной степенью декомпозиции, с помощью которой осуществлён синтез состава задач и моделей планирования и управления производством сахара. При этом выявлены принципиально новые ключевые задачи, которые в настоящее время не реализованы.в исследуемой предметной области из-за отсутствия инструментальной базы информационных технологий.

3. Разработана модель функционирования сахаропроизводящего комплекса в виде обобщённых графов материальных потоков сахарной свеклы и сахара, сформированы математические модели функциональных элементов и модели материальных потоков свеклы и сахара, которые позволили объединить в единую блочную модель динамические модели процессов роста, хранения и переработки сахарной свеклы. Анализ разработанных моделей позволил выявить

признаки неопределённости и множественности в их решения, что предопределило необходимость разработки моделей оптимизации, предназначенных для решения задач распределения сырьевых и производственных ресурсов сахаропроизводящего предприятия во времени.

4. Для решения задач оптимизации функционирования сахаропроизводящего комплекса разработаны линейно-динамические модели и программные средства их реализации, позволяющие решать две основные задачи ресурсного обеспечения производства сахара:

- оптимальное планирование объёмов и длительности переработки двух видов сырьевых ресурсов - свеклы и сахара-сырца;

- определение параметров оптимального графика уборки и переработки сахарной свеклы.

5. Разработана функциональная схема информационной технологии ресурсного обеспечения сахаропроизводящего комплекса как составляющая подсистема информационных систем более высокого иерархического уровня - НАС «Информсахар» и АСУ предприятия и программные средства её реализации.

6. Разработанные модели и программные средства их реализации апробированы при проведении научных исследований в ВНИИСС им. А.Л. Мазлумова и в производственных условиях на ЗАО «Ритм» (Алексеевский сахарный завод Белгородской области). Разовый эффект от внедрения научных разработок по теме исследования на заводе выразился в виде увеличения выработки сахара за сезон производства на 230 тонн.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ.

1. Матвеев М.Г., Громковский A.A., Портнов М.М., Губенко А.Ф. Математическая модель роста сахарной свеклы//Вестник Рос. акад. с/х наук.-1997.-№ 2,-С.23-25.

2. Громковский А.И., Матвеев М.Г., Громковский A.A. Повышение эффективности работы сахаропроизводящего комплекса за счет совершенствования технологии управления//Реализация регион, науч.-техн. программ ЦентральноЧерноземного региона: Материалы конф.-Воронеж,1996.-Т.1,- С.180-188.

3. Громковский A.A., Губенко А.Ф. Моделирование процессов функционирования сахаропроизводящего комплекса по сырьевым показателям/Математическое моделирование технологических систем: Сб. науч. тр. /Воронеж, гос. технол. акад.- Воронеж, 1997.- Вып. 2.- С.83-89.

4. Громковский A.A., Ошивалов A.B., Шуршикова Г.В. Моделирование процесса переработки сахарной свеклы, находящейся на хранении//Современные проблемы информатизации: Тез. докл. II Республ. электронной науч. конф,- Воронеж, 1997,- С.133-134.

5. Громковский A.A., Губенко А.Ф. Структура задачи управления сырьевым комплексом свеклосахарного завода//'Всероссийская конф. "Информационные технологии и системы": Тез. докл. - Воронеж, 1995.- С.63.

6. Громковский A.A., Рудякова И.И. Совершенствование математической модели процесса изогидрической кристаллизации сахарозы из многокомпонентных растворов//Всероссийская конф. "Информационные технологии и системы":

Тез. докл.- Воронеж, 1995.- С.64.

7. Матвеев М.Г., Громковский A.A., Портнов М.М. Моделирование накопления биомассы и сахаристости сахарной свеклы//Физико-химические основы пищевых и химических производств: Тез. докл. Всерос. науч.-прак. конф./Воронеж. гос. технол. акад. - Воронеж, 1996.- С.68.

8. Громковский A.A., Портнов М.М. Математическая модель описания потерь сахаристости сахарной свеклы в процессе хранения/Материалы XXXV отчет, науч. конф./Воронеж. гос. технол. акад. - Воронеж, 1997.- С.130.

9. Сысоев В.В., Громковский A.A., Ошивалов A.B., Шуршикова Г.В. Моделирование и выбор технологической схемы процесса кристаллизации//Школа по моделированию автоматизированных технологических процессов: Тез. докл. -Новомосковск, 1997,- Т. II.- С. 14.

10. Матвеев М.Г., Громковский A.A., Хорев А.И. Концепция создания информационно-аналитической системы "Информсахар'У/Международная науч.-техн. конф. "Прогрессивные технологии и оборудование для пищевой промышленности": Тез. докл. - Воронеж, 1997.- С.295-296.

11. Матвеев М.Г., Громковский A.A., Портнов М.М. Математические модели прогнозирования состояния сахаропроизводящего комплекса//Международная науч.-техн. конф. "Прогрессивные технологии и оборудование для пищевой промышленности": Тез. докл. - Воронеж, 1997,- С.296-297.

12. Громковский А.И., Бугаев Ю.В., Громковский A.A. Прогнозирование технологических параметров в управлении сахаропроизводящим комплек-сом//Реализация регион, науч.-техн. программ Центрально-Черноземного региона: Материалы конф. - Воронеж, 1997.- С. 109-111.

13. Матвеев М.Г., Мовшин А.О., Громковский A.A., Ошивалов A.B. Информационно-аналитическая система "ИНФОРМСАХАР"//Реализация регион, науч.-техн. программ Центрально-Черноземного региона: Материалы конф. - Воронеж, 1997,- С.116-118.

14. Матвеев М.Г., Громковский A.A., Губенко А.Ф. Моделирование процесса получения сахара в агропроизводственном комплексе//Вестник Рос. Акад. с/х наук.-1997.-№ 6.- С.26-29.

15. Матвеев М.Г., Громковский A.A. Моделирование процессов заготовки и хранения сырья в свеклосахарном производстве.//Материалы регион, науч.-техн. программы (РМНТП) «ВУЗ-Черноземье»: Результаты исследований 1998 г. - Воронеж, 1999.- С. 20-25.

16. Громковский А. А. Экономике - математическое моделирование процессов заготовки и переработки сырья в свеклосахарном производст-ве//Информационные технологии и системы: Материалы III Всерос. науч.-техн. конф.. - Воронеж, 1999,- С. 88-89.