Автоматизация контроля показателей качества муки в процессе размола с использованием интеллектуальных технологий

• Автор: Савостин, Сергей Дмитриевич
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2014
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 247 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность проблемы
Цель работы
Объекты исследования
1 Лредмет исследования
Основные задачи исследования
Методы исследования
1 кучная новизна работы
1 фактическая ценность
Достоверность полученных результатов
Апробация работы
Публикации
ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ
ИССЛЕДОВАНИЙ НО АВТОМАТИЗАЦИИ КОНТРОЛЯ
ПОКАЗАТЕЛЕЙ КАЧЕСТВА МУКИ В ПРОЦЕССЕ ПРОИЗВОДСТВА..
1.1. Характеристика стадий и материальных потоков в процессе производства муки
1.2. Исследование и анализ процесса размола как объекта
автоматизации
1.2.1. Основные ТП размольного отделения производства муки
1.2.2. Анализ влияния состояния сырья па качество готового продукта
1.2.3. Методы органолептического контроля показателей качества сырья
и готового продукта
1.2.3.1. Контроль органолептических свойств зерна
1.2.3.2. Контроль органолептических свойств муки
1.2.3.3. Контролируемые показатели при производстве муки
1.2.3.4. Недостатки органолептического контроля

1.2.4. Физико-мсхаиическис, структурно - механические и биохимические характеристики зерна и муки
1.2.5. Исследование и анализ эффективности процесса размола, влияние схем формирования и оборудования для их реализации на качество получаемой муки
1.3. Обзор и анализ современных инструментальных методов и средств оценки качества муки
1.3.1. Современные методы и средства измерения влажности
1.3.2. Современные методы и средства определения цветности муки
1.4. Задачи исследования
1.5. Выводы по 1 главе
ГЛАВА 2. АНАЛИЗ ПОДГОТОВЛЕННОСТИ ТИ РАЗМОЛА ПРИ ПРОИЗВОДСТВЕ МУКИ К СТАБИЛИЗАЦИИ И
АВТОМАТИЗАЦИИ
2.1. Оценка поточности и прогрессивности ТИ размола
2.2. Математическое описание ТІЇ размола
2.3. Характеристическая модель ТП размола
2.4. Функционально- структурная схема Т1І размола
2.5. Классификация основных операций ТП размола при производстве
муки и выбор факторов, определяющих эффективность этих операций
2.6. Структурные модели влияния факторов промежуточных операций, состояния исходного сырья на качество конечного продукта в процессе размола
2.7. Анализ информативности и значимос ти параметров эффективности
Т1І размола. Выбор из них контролируемых и управляемых
2.8. Основные этапы подготовки Т1І размола к автоматизации
2.9. Выводы по 2 главе

ГЛАВА 3. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ И РАЗРАБОТКА СТРУКТУРНО - ПАРАМЕТРИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ НАИБОЛЕЕ ВАЖНЫХ ДЛЯ РАЗМОЛА ТП ПРОИЗВОДСТВА МУКИ
3.1. Структурно- параметрическое моделирование наиболее важных для размола Т1І производства муки
3.1.1. Структурно- параметрическое моделирование ТП отделения зерноочистки
3.1.2. Структурно- параметрическое моделирование ТІ I размольного

отделения
3.2. Выводы по 3 главе
ГЛАВА 4. ИССЛЕДОВАНИЕ ВОЗМОЖНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦИИ КОНТРОЛЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ КАЧЕСТВА МУКИ В ПРОЦЕССЕ РАЗМОЛА. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ 1ІОСТАІЮВКА ЗАДАЧИ
4.1. Использование интеллектуальных технологий для непрерывного
контроля показателей качества муки в процессе размола
4.1.1. Анализ использования нейронных сетей для автоматизации ТП и построения АСУ ТІ I. Область применения. Общие сведения
4.1.2. Исследование и обоснование возможности использования пейросетсвых технологий ДЛЯ оценки влажности муки
4.1.3. Анализ применения системы технического зрения для автоматизации ТП и построения АСУ ТП. Область применения.
Общие сведения
4.1.4. Исследование и обоснование возможности использования системы
технического зрения для контроля цвета муки
4.2. Математическая постановка задачи автоматизации контроля
влажности муки в потоке

Содержание примесей в черновой массе строго нормируется стандартом. В результате очистки повышается не только качество, по и сохранность зерна, а также обеспечивается более высокая его пригодность использования на пищевые, технические, семенные, фуражные цели. При очистке удалению подлежат не только все посторонние компоненты, по и некоторая часть зерна основной культуры, которая не отвечает установленным требованиям к качеству и относится к зерновой или сорной примеси. Это зерна испорченные, поврежденные вредителями, недоразвитые, щуплые, дробленые, раздавленные.
Вначале требования к качеству зерна сводились к внешним признакам, которые оценивались визуально. Показатели качества принято делить па прямые и косвенные. К прямым показателям оценки относится пробный помол, характеризующий мукомольные свойства зерна, пробная выпечка.
Часть косвенных показателей ориентировочно характеризуют мукомольные свойства и включают: цвет, стскловидность зерна, зольность, крупность, выравнсппость, натуру, глубину бороздки и др. Отсутствие интегральных характеристик и требование полноты оценки обуславливают применение в общей сложнос ти около трех десятков методов, ко торые не заменяют, а дополняют друг друга. 15 разных технологических лабораториях при оценке качества зерна используют неодинаковое количество прямых и косвенных признаков | 37 - 40 |. Каждый из применяемых показателей не универсален и отдельно не даст полного представления о хлебопекарных свойствах пшеницы. Только обоснованный выбор признаков и свойств сортов позволяет аргументировано характеризовать их как сырье для целевого использования [69, 70].
Учитывая обилие методов оценки, у каждого из которых может быть несколько методик е разными модификациями, практически невозможно использовать все их в ходе оценки потребительских качеств зерна. Целесообразно выбрать необходимые.