Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Анализ современного состояния исследований по автоматизации контроля показателей качества муки в процессе производства .. 22
1.1. Характеристика стадий и материальных потоков в процессе производства муки 22
1.2. Исследование и анализ процесса размола как объекта автоматизации 26
1.2.1. Основные ТП размольного отделения производства муки 30
1.2.2. Анализ влияния состояния сырья на качество готового продукта . 33
1.2.3. Методы органолептического контроля показателей качества сырья
и готового продукта 38
1.2.3.1. Контроль органолептических свойств зерна . 38
1.2.3.2. Контроль органолептических свойств муки . 40
1.2.3.3. Контролируемые показатели при производстве муки 41
1.2.3.4. Недостатки органолептического контроля 45
1.2.4. Физико-механические, структурно - механические и биохимические характеристики зерна и муки 47
1.2.5. Исследование и анализ эффективности процесса размола, влияние схем формирования и оборудования для их реализации на качество получаемой муки 55
1.3. Обзор и анализ современных инструментальных методов и средств оценки качества муки 59
1.3.1. Современные методы и средства измерения влажности 60
1.3.2. Современные методы и средства определения цветности муки 65
1.4. Задачи исследования 69
1.5. Выводы по 1 главе 70
ГЛАВА 2. Анализ подготовленности тп размола при производстве муки к стабилизации и автоматизации 72
2.1. Оценка поточности и прогрессивности ТП размола 72
2.2. Математическое описание ТП размола 77
2.3. Характеристическая модель ТП размола 79
2.4. Функционально- структурная схема ТП размола 83
2.5. Классификация основных операций ТП размола при производстве муки и выбор факторов, определяющих эффективность этих операций 87
2.6. Структурные модели влияния факторов промежуточных операций, состояния исходного сырья на качество конечного продукта в процессе размола 89
2.7. Анализ информативности и значимости параметров эффективности ТП размола. Выбор из них контролируемых и управляемых 93
2.8. Основные этапы подготовки ТП размола к автоматизации 96
2.9. Выводы по 2 главе 99
ГЛАВА 3. Экспериментальные исследования и разработка структурно – параметрических моделей наиболее важных для размола тп производства муки 101
3.1. Структурно- параметрическое моделирование наиболее важных для размола ТП производства муки 101
3.1.1. Структурно- параметрическое моделирование ТП отделения зерноочистки 101
3.1.2. Структурно- параметрическое моделирование ТП размольного отделения
3.2. Выводы по 3 главе 112
ГЛАВА 4. Исследование возможности применения интеллектуальных технологий для автоматизации контроля показателей качества муки в процессе размола. математическая постановка задачи 114
4.1. Использование интеллектуальных технологий для непрерывного контроля показателей качества муки в процессе размола 115
4.1.1. Анализ использования нейронных сетей для автоматизации ТП и построения АСУ ТП. Область применения. Общие сведения 115
4.1.2. Исследование и обоснование возможности использования нейросетевых технологий для оценки влажности муки 119
4.1.3. Анализ применения системы технического зрения для автоматизации ТП и построения АСУ ТП. Область применения. Общие сведения 123
4.1.4. Исследование и обоснование возможности использования системы технического зрения для контроля цвета муки. 136
4.2. Математическая постановка задачи автоматизации контроля влажности муки в потоке 140
4.3. Основные этапы решения задачи п остроения виртуалього датчика влажности муки 143
4.4. Математическая постановка задачи автоматизации контроля цвета муки 144
4.5. Выводы по 4 главе 152
ГЛАВА 5. Разработка нейросетевой модели для построения виртуального датчика влажности муки в процессе размола 154
5.1. Выбор архитектуры нейронной сети и алгоритма обучения для реализации нейросетевой модели оценки влажности муки 159
5.1.1. Классификация нейронных сетей 159
5.1.2. Анализ возможности применения нейронных сетей различных типов для решения задачи построения виртуального интеллектуального датчика влажности муки 163
5.1.3. Подбор количества слоев и количества нейронов каждого слоя нейронной сети . 166
5.1.4. Подбор алгоритма и проведение обучения нейронной сети . 170
5.2. Анализ работоспособности нейросетевой модели . 175
5.3. Выводы по 5 главе 176
ГЛАВА 6. Разработка технических решений для реализации программно- аппаратного комплекса автоматизированного контроля показателей качества муки 178
6.1. Разработка алгоритма автоматизированной системы контроля показателей качества муки в процессе размола 176
6.2. Разработка структуры автоматизированной системы контроля показателей качества муки в процессе размола 182
6.3. Разработка алгоритма работы программно – аппаратного комплекса автоматизированного контроля показателей качества муки в процессе размола 184
6.4. Структурная схема автоматизированной ситемы контроля цвета муки в процессе размола с использованием цифровой видеокамеры 192
6.5. Обобщенная функциональная схема автоматизированного ко нтроля цвета муки в процессе размола с использованием цифровой видеокамеры 193
6.6. Подбор технических средств для реализации программно-аппаратного комплекса контроля показателей качества муки 197
6.7. Выводы по 6 главе 207
Заключение и основные результаты работы 209
Список используемых сокращений 213
Публикации по теме работы 215
Список литературы
- Физико-механические, структурно - механические и биохимические характеристики зерна и муки
- Функционально- структурная схема ТП размола
- Структурно- параметрическое моделирование ТП отделения зерноочистки
- Анализ применения системы технического зрения для автоматизации ТП и построения АСУ ТП. Область применения. Общие сведения
Физико-механические, структурно - механические и биохимические характеристики зерна и муки
Содержание примесей в зерновой массе строго нормируется стандартом. В результате очистки повышается не только качество, но 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, но 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 на 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, стекловидность зерна, зольность, крупность, выравненность, натуру, глубину бороздки и др. Отсутствие интегральных характеристик и требование полноты оценки обуславливают применение в общей сложности около трех десятков методов, которые не заменяют, а дополняют друг друга. В 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 дает 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 с разными модификациями, практически невозможно использовать все их в ходе оценки потребительских качеств зерна. Целесообразно выбрать необходимые. По данным известных в мукомольной промышленности ученых [ 86, 101 - 106 ] одним из важных и учитываемых при заготовке критериев качества пшеницы является натура зерна. При том, что сопряженность натуры зерна с выходом муки колеблется от 0,68 до 0,76, натура все же не может быть надежным показателем выхода муки. Поскольку натура зависит от многих факторов, она не является устойчивым признаком. Натура дает некоторое представление о качестве зерна и является вспомогательным признаком для определения его мукомольных достоинств: при высокой натуре выше выход муки [ 63 ].
Минимальный норматив технологической эффективности очистки зерна в воздушно-решетных машинах равен 60 %. Это значит, что не менее 60 % отделимых примесей после очистки должны перейти в отходы. Допустимая норма потерь основного зерна в отходы при первичной очистке не должна превышать 1,5 %.
При исследованиях автор учитывал разнообразие качества заготовляемой пшеницы, а также классификацию муки пшеничной в отдельные группы по типам, стекловидности, силе муки и др. В основу классификации пшеницы по типам положены следующие признаки: вид (мягкая или твердая), форма (яровая или озимая) и цвет зерна (краснозерная или белозерная) [ 37 - 40 ]. По стандартам на пшеницу, заготовляемую и распределяемую, предусмотрено ее деление на пять типов: I тип — яровая краснозерная, II тип — яровая твердая (дурум), III тип — яровая белозерная, IV тип — озимая краснозерная, V тип — озимая белозерная.
В основу классификации пшеницы на подтипы положены оттенок цвета и стекловидность.
Комбинат в настоящее время обеспечивает выпуск пшеничной хлебопекарной муки шести сортов: экстра, высшего, крупчатка, первого, второго, обойная, а также различных готовых смесей для хлебопечения [ 145 ]. Мука высшего отличается белым цветом, наибольшим (79–80 %) содержанием крахмала и средним или невысоким количеством (10–14 %) белков; выход сырой клейковины составляет примерно 28 %, зольность не более 0,55 %. Она содержит минимальное количество клетчатки (0,1–0,15 %), жира и сахара. Этот сорт муки наиболее распространен при изготовлении высших сортов мучных изделий. Пшеничная мука высшего сорта обладает хорошими хлебопекарными свойствами, изделия из нее имеют хороший объем и мелкую развитую пористость. Такую муку лучше всего использовать для песочного, слоеного и дрожжевого теста, в соусы и мучные заправки.
Крупчатка - состоит из однородных мелких крупинок светло-кремового цвета, её зольность 0,60 %. Богата клейковиной и обладает высокими хлебопекарными свойствами. Крупчатка вырабатывается из особых сортов пшеницы и отличается более крупным размером отдельных частиц. Эту муку целесообразно использовать для дрожжевого теста с высоким содержанием сахара и жира для таких изделий, как куличи, сдоба и др. Для несдобного дрожжевого теста крупчатка малопригодна, так как тесто из нее плохо подходит, а готовые изделия имеют плохую пористость и быстро черствеют.
Мука первого сорта является наиболее распространенной. Она состоит из тонкоизмельченных частиц (размером 40–60 мкм). Количество крахмала составляет в среднем 75 %, относительно много (13–15 %) белка, выход сырой клейковины 30 %. В муке первого сорта несколько больше сахаров (до 2 %) и жира (1 %), чем в муке высшего сорта, зольность ее не более 0,75 %, клетчатки содержится в среднем 0,27–0,3 %. Цвет муки первого сорта от чисто-белого до белого с желтоватым или сероватым оттенком. Мука первого сорта хороша для несдобной выпечки (булок, пирогов, блинов, оладий, пассерования, национальных видов лапши и др.), и для выпечки различных хлебных изделий. Готовые изделия из нее черствеют медленнее.
В муке второго сорта размер частиц от 30–40 до 150–200 мкм. Мука содержит 70–72 % крахмала, белка в этой муке содержится 13–16 %, выход сы-37 рой клейковины не менее 25 %, количество сахаров составляет 1,5–2,0 %, жира - около 2 %, зольность - 1,1–1,2 %, содержание клетчатки в среднем 0,7 %. Цвет муки от светлого с желтоватым оттенком до более темного — серого и коричневого. Последняя лучше по хлебопекарным качествам — выпечка из нее получается пышной, с пористым мякишем. Используется главным образом для выпечки столовых сортов белого хлеба и несдобных мучных изделий. Употребляют эту муку при изготовлении некоторых кондитерских изделий (пряников и печенья).
Обойная мука получается при обойном односортном помоле с выходом 96 %. Обойная мука сравнительно крупная, неоднородная по размеру частиц (наибольший их размер достигает 600, а наименьший 30–40 мкм). Химический состав ее близок к составу исходного зерна (зольность на 0,07–0,1 %, а содержание клетчатки на 0,15–0,2 % меньше, чем в зерне). Эта мука обладает высокой влагоемкостью и сахарообразующей способностью, выход сырой клейковины от 20% и более. Обойная мука используется в основном для выпечки столовых сортов хлеба, и редко применяют в кулинарии.
Функционально- структурная схема ТП размола
Определение органолептических показателей муки (цвет, запах, вкус и хруст) осуществляют согласно «ГОСТ 27558-88. МУКА И ОТРУБИ. Методы определения цвета, запаха, вкуса и хруста». При определении органолептиче-ских показателей испытываемую муку специалисты лаборатории сравнивают с установленными образцами или характеристиками, данными в ГОСТах.
ГОСТ 27668 устанавливает методы определения и отбора этих показателей. При определении цвета, запаха, вкуса и хруста используется следующая аппаратура: весы лабораторные с допускаемой погрешностью взвешивания +/- 1г., термометр по ГОСТ 28498 с погрешностью + 1 С, стакан химический по ГОСТ 25336, вместимостью 250 см 3 , пластинки стеклянные размером
Цвет муки определяют вначале лабораторным методом по сухой пробе, сравнивая испытуемую муку с мукой установленного образца. Цвет муки устанавливается путем сравнения испытуемого образца с установленным образцом или с характеристикой цвета, указанной в соответствующих стандартах на продукцию.
Запах. Свежая мука обладает слабым, свойственным её запахом. Затхлый и кислый запах муки указывают на то, что она испорчена или получена из несвежего зерна. Необходимо учитывать, что мука может поглощать п о-сторонние запахи. Для определения запаха из пробы, предназначенной для анализа, в лаборатории отбирают навеску муки массой около 20 г., а затем по разработанной методике даётся окончательная оценка.
Вкус и наличие хруста определяют путем разжевывания 1 – 2 навесок муки массой около 1 г каждая. Мука нормального качества имеет при разжевывании слабо сладковатый, почти пресный вкус. Слабокислый привкус указывает уже на несвежесть муки, а явно кислый или горький вкус – на то, что мука испорчена. Разжевыванием щепотки муки устанавливают отсутствие хруста на зубах из-за наличия песка, земли и тому подобных минеральных примесей. Запах, вкус и хруст устанавливают в соответствии с характеристиками, указанными в стандартах на муку.
Контролируемыми показателями при производстве муки являются влажность, зольность, крупность помола, кислотность, количества металлических примесей и зараженность вредителями, которые к настоящему времени определяются только лабораторными методами [145].
Влажность муки является одним из важнейших показателей качества. В зависимости от степени влажности муки (сухая, полусухая и влажная) выбирается способ и период её хранения. В процессе хлебопечения сухая мука обладает преимуществом – она обладает лучшей набухаемостью, вследствие чего её тесто не прилипает к оборудованию. Влажность муки определяют преимущественно высушиванием 5 г. муки при 130 в течении 40 минут.
Зольность служит основным показателем сорта муки. Для каждого сорта муки стандартом и временными те хническими условиями установлена определенная зольность в пересчёте на сухое вещество муки. Отклонение от норм допускается не выше 0,05%. Определение зольности производится в ла бораториях путём сжигания в предварительно прокаленном и взвешенном тигле 1,5 - 3 г. муки.
При замешивании теста мелкая мука быстрее поглощает влагу, следовательно, время образования теста сокращается. Исходя из этого , крупность помола имеет очень важное значение. Проверяют крупность муки путем просеивания образца (50 г.) через набор сит, указанных для каждого сорта в технических условиях на муку.
Кислотность служит даже более объективным признаком свежести муки, чем запах и вкус. Повышение кислотности муки является следствием неправильной организации бестарного хранения муки. Кислотность муки выражается в градусах кислотности, которые показывают, сколько кубических сантиметров нормального раствора щелочи требуется для нейтрализации кислот, содержащихся в 100 граммах муки.
Кислотность муки определяют в соответствии с ГОСТ 27493 -87 методом определения кислотности по болтушке. Сущность метода заключается в титровании гидроокисью натрия всех кисло реагирующих веществ муки. Для определения свежести муки предлагается так же устанавливать кислотность жира муки.
Клейковина пшеничной муки представляет собой сильно гидратированный комплекс, состоящий из белков глиадина и глютенина. Глютенин является основой, а глиадин — ее склеивающим началом. Качество клейковины определяют по цвету и запаху, эластичности и растяжимости. У клейковины хорошего качества белый или с сероватым оттенком цвет, слабый, приятный мучной запах, она упруга и эластична со средней растяжимостью. По этим показателям качества клейковину делят на три группы: I — хорошая упр у-гость, длинная или средняя растяжимость; II — хорошая упругость и короткая растяжимость или удовлетворительная упругость, короткая, средняя или длинная растяжимость; III — слабая упругость, сильно тянущаяся, провисающая при растягивании, разрывающаяся под действием собственной тяжести. Согласно требованиям стандарта качество клейковины должно быть не ниже II группы.
Качество клейковины может быть установлено с помощью прибора — измерителя деформации клейковины ИДК-1, в котором на шарик клейковины массой 4 г действует сила в течение 30 с. Чем глубже пуансон прибора погружается в клейковину, тем она хуже по качеству.
Вредные примеси в муке. К таким примесям относят спорынью, головлю, горчак, везель и куколь. Содержание в муке головни, спорыньи, горчака и везеля вместе должно быть не более 0,05% (в т.ч. горчака и везеля не более 0,04%). Куколя допускается не более 0,1%. Металломагнитные примеси выделяются при помощи магнита механизированным способом или вручную (ГОСТ 20239-74). Зараженность вредителями. В муке не допускается наличие амбарных вредителей – жуков, бабочек, клещей и их личинок. Насекомые и клещи выделяются путем просеивания муки и на ситах и визуального обнаружения живых и мертвых особей (ГОСТ 27559).
Структурно- параметрическое моделирование ТП отделения зерноочистки
Началу работ по стабилизации и автоматизации должен предшествовать тщательный всесторонний анализ ТП, позволяющий оценить поточность и прогрессивность схемы ТП, степень подготовленности к стабилизации [15].
Обзор и анализ работ, посвященных автоматизации ТП в различных отраслях промышленности показал, что для оценки поточности и прогрессивности исследуемых ТП, построения моделей выполнения комплекса операций устройствами или механизмами над объектом переработки наиболее перспективен метод математического моделирования с применением теории графов [3, 7, 13 – 15, 51 ]. Этот метод позволяет применить формальные методы анализа систем, построить наглядные модели рассмотренных ТП производства муки и на основании анализа граф-модели рассчитать коэффициенты асимметричности Ка , поточности Кп , показатель наличия собственных контуров в основном потоке направления графа К ск . Численные значения данных коэффициентов позволяют судить о поточности и прогрессивности схем рассматриваемых ТП.
Для составления граф – модели реализации ТП производства муки и расчета вышеперечисленных коэффициентов были составлены структурные схемы основных операций этого процесса в зерноочистительном и размольном отделениях, учитывая структурную схему (рис.1.2.), раскрывающую набор операций и материальные потоки ТП производства муки на мелькомбинате в Сокольниках
Зерноочистительное отделение. На основании схемы подготовки зерна к помолу в зерноочистительном отделении мелькомбината в Сокольниках, подробно описанной в наших работах [130 - 140, 145 ], была составлена структурная схема основных операций ТП подготовки зерна к помолу, представленная на рис. 2.1. В данной схеме прямоугольниками представлены технологические участки, машины, аппараты, объекты с указанием их функционального назначения, а стрелками показаны направления потоков сырья, механизмы, их осуществляющие, виды продукции, выпускаемые в одной операции и являющиеся исходными в другой.
Структурная схема основных операций ТП подготовки зерна к помолу в зерноочистительном отделении. Размольное отделение. На основании схемы производства муки на мелькомбинате в Сокольниках (рис.1. 2.) , технологической линии по производству муки (рис. 1.4.) и этапов ТП размола зерна (рис. 1.5.) была составлена структурная схема основных операций ТП размола зерна, представленная на рис. 2.2.
На основании структурных схем, представленных на рис.2.1. и рис. 2.2., была составлена граф-модель реализации ТП производства муки (рис.2.3.). Анализ потокового графа, представленного на рис.2.3. и описывающей его матрицы смежности позволил выявить основные свойства матрицы смежности [15]. отруби
Значение коэффициента поточности процесса К пот. является одним из основных показателей прогрессивности и рациональности ТП, характеризует возможность использования средств автоматизации для исследуемых схем. Коэффициент поточности ТП подготовки зерна к помолу
Полученные результаты расчетов основных показателей матрицы смежности выявили достаточно хорошие показатели поточности и прогрессивности исследуемой схемы ТП производства муки на мелькомбинате в Сокольниках, поскольку данная схема имеет высокий коэффициент поточности и небольшую величину показателя наличия собственных контуров. Вывод: схема ТП производства на мелькомбинате в Сокольниках прогрессивна для внедрения интеллектуальных технологий.
Анализ применения системы технического зрения для автоматизации ТП и построения АСУ ТП. Область применения. Общие сведения
ТП размола в процессе производства муки включает в себя следующие основные операции, показанные на схеме рис 2.7: измельчение зерна на вальцевых станках. Эффективность проведения данного процесса (U изм.) определяется качеством поступающего зерна (Кз ) (основные показатели качества зерна были перечислены выше) и зависит от влажности зерна (W), времени проведения операции (), относительной влажности воздуха ( р), температуры окружающей среды (t), а также от режимных (РП) и конструктивных (КинП) параметров оборудования для проведения данной операции; сортировочный по крупности процесс. Эффективность проведения данного процесса и получение полуфабриката с оптимальными показателями качества U сор. зависит от эффективности проведения предыдущей операции U изм, качества поступающего на данный процесс полуфабрикатаа также от режимных параметров сортировочного процесса (расход воздуха Qв, амплитура А, радиус колебаний r и др.); ситовеечный процесс. Эффективность проведения данного процесса и получение полупродукта с оптимальными показателями качества U сит. зависит от эффективности проведения предыдущей операции U сор, качества поступающего на данный процесс массы , а также от режимных параметров (РП) сито-веечного процесса ; шлифовочный процесс. Эффективность проведения данного процесса и получение полуфабриката с оптимальными показателями качества U шл. зависит от эффективности проведения предыдущей операции U сит., качества поступающего на данный процесс массы, а также от режимных параметров шлифовочного процесса (РП); размольный процесс. Эффективность проведения данного процесса и получение муки с оптимальными показателями качества U раз. зависит от эффективности проведения предыдущей операции U шл., качества поступающего на данный процесс полученного полуфабриката, а также от режимных параметров (РП) оборудования размольного процесса; вымольный процесс Эффективность проведения данного процесса и получение муки с оптимальными показателями качества U вым. зависит от эффективности проведения предыдущей операции U раз., качества поступающего на данный процесс муки, а также от режимных параметров (РП) оборудования вымольного процесса.
Анализ информативности значимости параметров эффективности ТП размола. Выбор из них контролируемых и управляемых
Как видно из рис. 2.3 - 2.7, на состояние перерабатываемого сырья и полуфабрикатов оказывают влияние множество самых различных факторов (например, показатели качества зерна, режимные параметры используемого оборудования и.т.д.). Учесть все эти характеристики практически невозмож-94 но, так как это связано с большими затратами труда, денег и времени на осуществление такой комплексной оценки. Кроме того, среди показанных на схемах параметров, вероятно, имеются такие, которые тесно связаны между собой и перекрывают друг друга. Очевидно, имеются также и параметры, не оказывающие существенное влияние на течение ТП размола при производстве муки.
Для обеспечения стабильности протекания процессов размола, оптимизации режимов работы оборудования данной технологической линии необходима полная, всесторонняя, достоверная, своевременная и в то же время не избыточная информация именно об основных параметрах, оказывающих наибольшее влияние на качество готового продукта. Таким образом, важнейшей задачей является оценка информативности параметров, показанных на структурных моделях, и выбор из них контролируемых и управляемых.
Для решения этой задачи наиболее широко используются: 1)метод матриц влияния и 2) метод лидера к матрице смежности.
Применение метода матриц влияния позволяет оценить взаимосвязь отдельных параметров процесса и влияние их на промежуточные и выходные параметры производства муки, а также выявить наиболее информативные параметры ТП. Взаимосвязь параметров Хi , характеризующих качественное состояние полуфабриката, и режимных параметров Zi всех операций процесса представляют в виде матрицы, в заглавной части которой слева направо и сверху вниз по ходу ТП (в соответствии с ФСС процесса) расписаны номера операций, а по каждой операции и характеристики процесса: режимные параметры Zi и параметры, характеризующие качество получаемых масс при реализации i- й операции. C помощью матрицы влияния устанавливают наличие (I) или отсутствие (0) внутренних связей между режимными параметрами и параметрами качества получаемого в результате проведения операции полуфабриката, а также наличие связей между отдельными операциями и взаимовлияние операций. Затем, используя статистические методы обработки экспериментальных данных (корреляционный, регрессионный методы), количественно оценивают взаимосвязи в исследуемом ТП размола и выявляют наиболее информативные параметры.
Наиболее простым методом для решения указанных выше задач является метод лидера к матрице смежности, применяемый при сравнительно небольшом числе операций и малом количестве факторов (менее 100), влияющих на выходные (или промежуточные) параметры производимых пищевых масс. Метод позволяет выявить наиболее информативные характеристики процесса построением элементарного дерева (графа) связей [15] . Применяя метод лидера к матрице смежности для оценки информативности параметров качества муки в процессе размола, а также режимных параметров всех входящих в процесс размола этапов (рис. 2.7.) получим граф связей, представленный на рис. 2.8. Важность контроля влажности (W) и цвета (Ц) в процессе реализации операций очевидна; кроме того, знание цвета муки необходимо при определении ее сорта, а знание влажности необходимо при выборе режимных параметров работы оборудования.
