Автор: Пользователь скрыл имя, 29 Апреля 2013 в 17:02, курсовая работа
В курсовой работе будет представлена принципиально новая схема управления биотехнологическим процессом пивоварения на базе усовершенствования принципа сетевого «нейронного управления», включающего введение в структуру нейрона контура обратной связи. Предлагаемый принцип управления позволяет последовательно приближать качество полупродукта, поэтапно обеспечивая его приближение к параметрам качества конечного продукта, заданным моделью. Так же автоматизация процесса пивоварения будет представлена одним из этапов-пастеризация.
Введение…………………………………………………………………..3стр
Автоматизация процесса производства пива
с заданными параметрами…………………………………………..4стр
Технологическая схема производства пива ………………………11стр
Описание объекта автоматизации (пастеризация)………………...12стр
3.1. Структурная схема взаимосвязей между технологическими параметрами объекта..………………………………………………13стр
3.2. Математическая модель объекта регулирования …………….14стр
Заключение ……………………………………………………………..16стр
Список использованной литературы…………………………………..17стр
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РЕСПУБЛИКИ КАЗАХСТАН
АЛМАТИНСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ЭНЕРГЕТИКИ И СВЯЗИ
Кафедра информационных технологий
Курсовая работа
по дисциплине:
«Автоматизация типовых технологических процессов и производств»
На тему: «Автоматизация производства пива»
Выполнил:
ст.гр. АИСУ-09-4
Ким Е.С.
Проверил:
Еренчинов К.К.
Алматы 2012г.
Содержание.
Введение…………………………………………………………
с заданными параметрами………………
3.1. Структурная схема взаимосвязей
между технологическими параметрами объекта..………………………………………………
3.2. Математическая модель объекта регулирования …………….14стр
Заключение ……………………………………………………………..16стр
Список использованной литературы…………………………………..17стр
Введение
Автоматизация управления пивоваренными предприятиями испытывает бум спроса и предложений. Обязательным условием высокого и стабильного качества пива является постоянное и точное соблюдение параметров технологических процессов на всех этапах приготовления. В большинстве случаев выполнить это условие достаточно сложно ввиду наличия либо устаревшего оборудования, либо отсутствия высококвалифицированных специалистов. Одним из основных решений в обеспечении указанных условий является включение в процесс производства пива автоматической системы управления и контроля технологического процесса (АСУ ТП), что позволяет с оптимальной производительностью, высокой точностью и стабильностью соблюдать технологию приготовления пива на всех этапах.
Технология производства пива - это длительный процесс, который состоит из ряда последовательно состоящих операций, из которых можно выделить следующие стадии: производство солода из ячменя, приготовление пивного сусла, охлаждение пивного сусла, брожение пивного сусла, дображивание и выдержка пива, фильтрация и розлив готового пива.
В курсовой работе будет представлена принципиально новая схема управления биотехнологическим процессом пивоварения на базе усовершенствования принципа сетевого «нейронного управления», включающего введение в структуру нейрона контура обратной связи. Предлагаемый принцип управления позволяет последовательно приближать качество полупродукта, поэтапно обеспечивая его приближение к параметрам качества конечного продукта, заданным моделью. Так же автоматизация процесса пивоварения будет представлена одним из этапов-пастеризация.
Автоматизация же самого технологического
процесса находится на стадии разрозненных
разработок, относящихся к отдельным
этапам. При этом в стороне остаются
вопросы автоматизации
Поставлена задача поиска оптимального решения автоматизации процесса пивоварения, ориентированного на производство безопасного конечного продукта.
Используя методы структурного
анализа и функционального
Анализируя взаимосвязи входов, выходов и других структурных элементов модели, сделан вывод, что ключевым и первоочередным элементом решения накопившихся проблем пивоварения является проблема главного управляющего воздействия отсутствие стандарта качества и безопасности пива как пищевого продукта.
Следуя логике созданной
модели как основы автоматизации
процесса пивоварения и используя
достижения смежных наук, создана
математическая модель компонентов
пива как пищевого продукта. Высветилась
главная проблема: реальное отсутствие
в мировой практике гибкого технологического
процесса, способного обеспечить производство
пива с заданными вкусо-
Создание гибкого технологического процесса пивоварения невозможно без автоматизации каждого его этапа. При этом оказалось невозможным применение существующих методов автоматизации управления процессами в связи с тем, что существующий технологический мониторинг не предусматривает мониторинга качества полупродукта. Априорно считается, что, контролируя процесс по состоянию оборудования, можно получить удовлетворительное качество конечного продукта. Моделируя процесс, мы убедились, что, даже обладая совершенным формализованным стандартом выхода системы (стандартом качества конечного продукта), невозможно использовать для автоматизации процесса пивоварения существующие интеллектуальные нейронные сети из-за отсутствия у них своевременной обратной связи. Выявление нестандартного конечного продукта как «внутризаводского брака» на конечном этапе практически невозможно технологически исправить.
Поставленная техническая задача управления качеством полупродукта решалась нами следующим образом (рисунок 3). Данные фактических показаний контрольно-измерительных приборов каждого значимого показателя качества объекта управления (ОУ), например пивного сусла, в режиме онлайн мониторинга поступают как информационные входные сигналы (φt;φс; φc) в блок сравнения процессора и сопоставляются с заданными моделью значениями параметров: ε(τ) = y(τ) –yзад(τ) . При установлении различий заданных и фактических значений процессор подает управляющее воздействие U(τ) на соответствующий исполнительный механизм, которое будет продолжаться до тех пор, пока не установится заданное равенство.
В биологическом объекте этот процесс называется гомеостазисом, а в технических устройствах – механизмом обратной связи. Для реализации принципа обратной связи по достижению заданного качества разработаны критерии качества полупродукта, которые следует соблюдать на основных технологических этапах пивоварения, а также стандарт качества и безопасности готового продукта как основного выхода функции.
Принципиальным отличием предлагаемой системы управления является тот факт, что объектом регулирования является не только технологическое оборудование с мониторингом технического состояния и возмущающих воздействий d(t) в виде «человеческого фактора», но в основном мониторинг качества полупродукта в процессе его биотехнологического превращения из сырья в конечный продукт.
Предлагаемой структуре формального нейрона этот механизм носит универсальный характер для управления любым технологическим процессом. Удалось разработать оригинальную двухуровневую структуру ИНС ТП на основе новой разработанной нами концепции формального нейрона, обладающего обратной связью на нижнем уровне автоматизированного управления (рисунок 4).
Представленная модель ИНС может быть использована для управления любым производственным процессом (ТП) при условии существования стандарта качества конечного продукта (O1– выхода ТП), стандарта качества входного сырья (I1) и управляющего воздействия (С1) в виде технического производственного регламента. При этом управление ТП следует производить на основе мониторинга качества объекта управления (ОУ – поэтапное превращение сырья в полупродукт и конечный продукт), используя регулирование по отклонению от заданных моделями сравнения диапазонов значений каждого из значимых параметров ОУ (min_max), путем применения корректирующих технологических воздействий, устраняющих возникшее возмущение (dt) по принципу обратной связи с отрицательным направлением воздействия. Разработанная схема управления процессом на основе соблюдения параметров качества объекта включает наличие второго иерархического уровня управления (регулирования), носящего функции контроля, архивирования и визуализации процесса с возможностью блокировки технологического процесса, если выявляется сбой в системе автономного саморегулирования в пределах каждого отдельного технологического этапа.
По существующим принципам
организации
Это крайне ненадежно из-за так называемого «человеческого фактора». В разработанной системе участие технолога-оператора предусмотрено только при наличии сбоев параметров работы технологического оборудования, при возникновении сигнала о необходимости проведения корректирующих мероприятий по устранению «исправимого брака» (для подтверждения правомочности решений «первичного нейрона»).
При этом управление каждым технологическим этапом производится микропроцессором автоматизированно без участия оператора по принципу устранения возмущающего отклонения от заданных параметров модели качества.
Проработка схем автоматизированного управления отдельными этапами показала возможность технологической оптимизации процессов. Получены три патента на способы получения пива с повышенными целебными свойствами и способы приготовления сусла. Семь из разработанных технических решений оформлены как заявки на предполагаемые изобретения или полезные модели.
Существующие классификации искусственных нейронных сетей (ИНС) различают не столько по структуре аппаратных составляющих, сколько по их адекватности различным направлениям науки. Например, А.И. Галушкин выделяет пять основных направлений развития ИНС: математика (математическая статистика), математическая логика (теория автоматов), теория управления, вычислительная математика (информатика) и вычислительная техника (аппаратная реализация).
При характеристике «в общем виде» разработанная нами ИНС относится к «теории управления» и представляет собой искусственную нейронную сеть, в которой каждый формальный нейрон нижнего уровня управляет отдельным этапом технологического процесса (конкретной установкой) по принципу «управление по отклонению» от заданных параметров модели качества полупродукта. При этом верхний уровень управления процессом – центральный нейрон ИНС – получает информацию только о внештатных отклонениях технологического процесса на любом из этапов, требующую централизованного вмешательства дежурного персонала. Все остальные регуляторы (управляющие, корректирующие или регулирующие мероприятия) объекта регулирования (качество полупродукта) осуществляются автоматически региональным ФН на принципах мониторинга и обратной связи. Этот новый принцип управления в ИНС классифицируется как управление по «системе стабилизации»,предназначенной для поддержания заданного значения системной переменной (выхода системы) на определенном уровне независимо от действующих на систему возмущений.
В соответствии с классификацией систем автоматизированного управления с переменными параметрами разработанная нами система относится к категории интеллектуальных нейронных сетей. В основу системы положена теория функциональных систем, использующих простейшую системную приспособительную реакцию живого организма взамен моделирования структур мозга или систем искусственного разума.
Отклонения фактических параметров качества полупродукта (каждого конкретного параметра по заданной программе) от заданных моделью сравнения устраняются управляющим микропроцессором с применением корректирующих устройств по принципу отрицательной обратной связи, аналогичной гомеостазису в реальном биологическом объекте; при этом при выходе параметров качества полупродукта за диапазон допустимых моделью сравнения значений микропроцессор инициирует тревожный сигнал на второй уровень управления для привлечения внимания дежурного оператора.
Рисунок 5.
Пиво игристый освежающий напиток, слегка с хмелевым запахом насыщен диоксидом углерода.
Рисунок 5.Очищенный солод измельчается в вальцовой дробилке 1. (Характерным конструктивным признаком мельницы является то обстоятельство что рабочие органы соприкасаются, в дробилке рабочие органы не соприкасаются. В вальцовой дробилке если вальцы разведены, имеют зазор, машина выполняет роль дробилки, если вальцы сведены то дробилка выполняет роль мельницы. Цель дробления измельчения - получение однородной крупы при сохранении шелухи.) Дробленый материал поступает для взвешивания на весы 2 и в бункер 3, затем на магнитный сепаратор 4 далее очищенный дробленый солод подается в заторный аппарат 5 (цилиндрическая емкость) в заторном аппарате происходит смешивание дробленой массы с водой при температуре 60 С за тем 40% массы перекачивается на первую отварку в заторный аппарат 6 там первоначально масса нагревается до температуры 70 С это температура осахаривания за тем масса доводится до кипения, при кипении крупные частицы развариваются, выделяется белковая масса, после чего раствор перекачивается в заторный аппарат 5 при смешивании растворов температура становится равной 70 С затор оставляют для осахаривания после чего часть раствора возвращают на вторую отварку в аппарат 6 при этом температура равна 80 С далее затор направляется на фильтрацию в аппарат 7 светлая часть раствора называемая суслом перекачивается в сусловарочный аппарат 8, куда добавляется хмель, сусло доводится до кипения, после варки хмельное сусло направляется в хмелеотделитель 9 где лепестки хмеля задерживаются, а раствор перекачивается в сборник горячего сусла 10 сусло далее подается в центробежный тарельчатый сепаратор 11 в котором происходит очистка от взвешенных частиц белка, из сепаратора 11 сусло поступает на охлаждение в теплообменник 12 где оно охлаждается до температуры 6 С, охлажденное сусло сливается в бродильный чан 13 куда добавляются дрожжи из емкости 14, первое брожение протекает при температуре около 10 С в течение 6-8 суток далее молодое пиво очищают от дрожжей и направляют в танк 15 для дображивания в течении 11-90 суток, далее под давлением диоксида углерода из танка 15 пиво подается в сепаратор 16 и в фильтр 17 где освобождается от дрожжей, микроорганизмов и других мелких частиц, отфильтрованное пиво подается в теплообменник 18 при необходимости насыщается диоксидом углерода в карбонизаторе 19 сливается в танк 20 и подается в отделение розлива.