Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Анализ процесса дозирования в смесеприготовительных агрегатах непрерывного действия. 12
1.1. Особенности процесса дозирования в технологических линиях. 12
1.2. Основные методы смешивания. 15
1.3. Оценка качества получаемой смеси. 16
1.4. Виды процесса смешивания, 17
1.4.1. Определение погрешности при непрерывном дозировании в смеси тельном агрегате. 19
1.5. Обоснование выбора математического метода для анализа нестацио нарных сигналов в процессе непрерывного дозирования . 22
1.6. Основы теории вейвлет-преобразований. 25
1.7. Сравнение различных представлений сигналов. 31
1.7. I. Скорость вычислений при вейвлет-преобразованиях. 32
ГЛАВА 2. Теоретические аспекты моделирования режимов систем непрерывного смесеприготовления на основе математического аппарата теории вейвлет преобразования , 34
2.1. Смесеприготовительный процесс и дозировочное оборудование. 34
2.2. Основные понятия математического аппарата теории вейвлет -преобразований . 36
2.3. От преобразования Фурье к вейвлет-преобразованию. 37
2.3.L РядыФурье.. 39
2.3.2. Разложение в ряды по вейвлетам. 40
2.3.3. Веявлет-преобразование. 43
2.3.4. Интегральное вейвлет преобразование., 44
2.3.5. Частотно-временная локализация. 45
2.3.6. Частотное-временное окно. 45
2.3.7. Представления вейвлетов в дискретном времени и быстрые алгоритмы вычисления. 47
2.4. Метод поиска соответствия в рамках адаптивной фильтрации. 49
2.5. Класс квадратичных время-частотных распределений для отображения динамических спектров материалопотоков. 53
2.6. Дискретный поиск соответствия в словаре Табора, 55
2.7. Реализация алгоритма вейвлет-апроксимации сигналов смесеприго-товительнои системы и расчет трехмерных режимов дозирования.57
ГЛАВА 3. Разработка экспериментального стенда и методологические основы его эксплуатации. 62
3.1. Описание лабораторно-исследовательского стенда. 62
3.2. Дозировочное оборудование. 65
3.2.Г Шнековый дозатор, 65
3.2.2. Спиральный дозатор. 68
3.2.3. Порционный дозатор. 68
3.2.4. Центробежный смеситель непрерывного действия. 70
3.2.5. Ленточный весовой дозатор. 72
3.3. Глобальный импульсный пневматический рецикл-канал. „...74
3.4. Первичные измерительные преобразователи для регистрации мате-риалопотоковых сигналов . 80
3.4.1. Тензометрические преобразователи. 80
34.2. Пьезоэлектрические преобразователи. 81
3.4.3. Пневмо-электропреобразователь интеллектуальный. 83
3.5. Частотно-индуктивный преобразователь для измерения концентрации ключевого компонента в смеси сыпучих материалов. 85
3.6. Физико-механические свойства исследованных материалов. 88
3.7. Аппаратно-программный управляющий мониторинговый комплекс для регистрации, обработки материалопотоковых сигналов и управления смесеприготовительным агрегатом. 89
3.8. Методика определения качества смесей, .95
ГЛАВА 4. Экспериментальные исследования дозирующих устройств, работы мониторингового управляющего комплекса и машинный анализ моделей смесеприготовительных процессов . 96
4.L Исследование работы дозирующих устройств. 96
4.2, Погрешность и производительность дозирования. 97
4.3. Аналитические зависимости сигналов дозирующих устройств непрерывного действия, 99
4.3.1. Спиральное дозирующее устройство. 99
4.3.2. Шнековое дозирующее устройство. „...100
4.3.3. Порционного типа. 101
4А Оценка сглаживания входных потоков при изменении интенсивности рецикла. 103
4.5. Методика обработки первичных материалопотоковых сигналов, регистрируемых измерительными устройствами, 103
4.6. Алгоритмический анализ определения местоположения время-частотных атомов на карте Вигнера. 106
4.7. Определение режима работы по время-частотной карте режима дозирования 111
Основные результаты работы и выводы. 121
Литература,
- Основные методы смешивания.
- Обоснование выбора математического метода для анализа нестацио нарных сигналов в процессе непрерывного дозирования
- Основные понятия математического аппарата теории вейвлет -преобразований
- Первичные измерительные преобразователи для регистрации мате-риалопотоковых сигналов
Введение к работе
Актуальность работы. Обеспечение продовольственного рынка РФ качественными пищевыми продуктами является важнейшей народнохозяйственной задачей. Для ее решения в настоящее время предприятия пищевой и перерабатывающей промышленности переходят на выпуск комбинированных продуктов и полуфабрикатов, обогащенных витаминами и биологически активными и минеральными добавками. Разработка аппаратурного оформления процессов переработки сыпучих материалов, в том числе получения однородных по составу многокомпонентных смесей, является важным условием для решения поставленной цели и представляет собой непростую инженерно-техническую задачу.
Для разработки пищевых продуктов с заданной концентрацией активных добавок возникают трудности на этапе дозирования и дальнейшего равномерного распределения исходных компонентов по объему смеси при механическом способе смешения, если их содержание отличается в десятки и сотни раз.
В связи с этим, особую значимость приобретает дозирование многокомпонентных пищевых продуктов в аппаратах с непрерывной и дискретной (порционной) подачей материала. Смешивание дисперсных материалов осуществляется, как правило, на морально устаревшем оборудовании. При этом качество получаемых композиций и интенсивность процесса зачастую не удовлетворяют современным требованиям. Использование же более новой, как правило, импортной техники связано с большими материальными затратами, что не всегда экономически оправдано.
Перспективными направлениями в технологиях переработки сыпучих материалов являются:
• переход на использование новейших разработок в области аппаратурно-программиого обеспечения, визуализация многостадийного механизированного процесса смешивания и дозирования;
• разработка принципиально новых конструкций смесителей, позволяющих сглаживать погрешности входных потоков;
• осуществление процесса в тонких или разряженных слоях для увеличения поверхности контакта между частицами;
• организация направленного движения материальных потоков за счет использования различных каналов в одном аппарате.
Проведенный анализ результатов теоретических и экспериментальных исследований процессов для получения смесей сыпучих материалов показывает преимущество механизированного способа смешивания в агрегатах непрерывного действия по сравнению с их периодическим аналогом.
Однако до настоящего времени смесители непрерывного действия (СНД) не получили широкого распространения в промышленности, в основном из-за сложности непрерывной подачи исходных компонентов в строго заданных соотношениях, особенно при соотношении смешиваемых компонентов на уровне 1:100 и выше.
Для достоверного визуального отображения и последующей идентификации текущих режимов дозирования смесевых компонентов в работе используется разработанный метод время-частотного анализа материалопото-ковых сигналов на базе вейвлет-фуикций. В основе этого метода - преобразование материалопотоковых сигналов дозирования, представляющих собой одномерные переменные расхода материала в определенной технологической точке агрегата, в многомерные координаты. Последние формируются в результате адаптивной аппроксимации первичных одномерных сигналов в вейвлет-среде с их дальнейшим преобразованием в соответствующие двумерные/трехмерные образы во время-частотном пространстве.
Такой математический аппарат позволяет адекватно описывать и моделировать стационарные и нестационарные (с время-зависимым частотным спектром) процессы на отдельных стадиях смесеприготовления, а также создавать эффективные формализованные средства, позволяющие поддерживать и/или корректировать текущие режимы в отдельных фрагментах агрегата. Таким образом, решение вопросов практической регистрации, исследования и моделирования режимов дозирования в смесительных системах непрерывного действия, а также эффективного контроля процессов с возможностью их коррекции в режиме реального времени, - на базе теоретических и экспериментальных исследований - представляет собой актуальную проблему, имеющую важное народнохозяйственное значение для ряда отраслей промышленности и АПК, в том числе, пищевой и перерабатывающей.
Диссертационная работа выполнена в соответствии с планами НИР по грантам Министерства образования РФ на 2003-2004 г:
1. ТО2-06.7-1238 «Научно-практические основы разработки непрерывном действующих смесителей центробежного типа с регулируемой инерционностью для получения сухих и увлажненных композиционных материалов»; научный руководитель - Иванец В.Н.;
2. ТО2-03.2-2440 «Система технологического мониторингового и автоматизированного управления динамикой непрерывных технологических процессов в агрегатах для производства пищевых дисперсных композиций на базе всплесковых преобразований»; научный руководитель - Федосенков Б. А.
ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЙ
В соответствии с поставленной целью в данной диссертационной работе решались следующие задачи:
• изучение комплекса вопросов, связанного с управлением качеством готовых смесей по каналам дозирования и смешивания;
• исследование влияния режимов работы устройств непрерывного и дискретного (порционного) действия на погрешность дозирования сыпучих материалов;
• создание программно-алгоритмической системы обработки информации о процессах дозирования с возможностью мониторирования, идентификации и коррекции их динамики по двумерным время-частотным переменным в режиме реального времени;
• поверка математических моделей в вейвлет-формате, алгоритмов и комплекса программ по моделированию процессов дозирования на адекватность описания ими реальных процессов в агрегатах непрерывного действия.
НАУЧНАЯ НОВИЗНА РАБОТЫ
1. Доказана целесообразность применения новых, нетрадиционных, подходов на базе вейвлет-преобразований, разработанных с целью управления качеством готовой продукции, получаемой в агрегатах непрерывного действия.
2. Проведены экспериментально-теоретические исследования режимов дозирования дисперсных материалов устройствами непрерывного (шнекового и спирального типов) и дискретного (порционного) действия при варьировании режимно-конструктивных параметров - в условиях регистрации одномерных материал опотоковых переменных во вторичной виртуальной компьютерной среде.
3. Созданы математические модели процессов дозирования в непрерывно действующих смесеприготовительных агрегатах, оперирующие материало-потоковыми переменными в виде набора апериодических и колебательных вейвлет-функций. 4. Разработаны процедуры адаптивной аппроксимации одномерных переменных расхода на выходах/выходе дозаторов/блока дозаторов в реальном масштабе времени на базе алгоритма проецирования (поиска соответствия) анализируемых сигналов на специализированный избыточный словарь вейв-лет-функций.
5. Предложены алгоритмы отображения контроля, идентификации и коррекции текущих режимов дозирования на основе получения и итеративной параметризации двумерных/трехмерных изображений (карт) материалопотоковых переменных.
ПРАКТИЧЕСКАЯ ЦЕННОСТЬ И РЕАЛИЗАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ
На основании выполненных исследований получены следующие практически значимые результаты.
Сформирован комплекс разработанных алгоритмов и программ, на основе которого созданы инженерные способы визуального контроля и стабилизации режимов дозирования аппаратами непрерывного и дискретного типов. В частности, в аппаратурной среде Linux реализован алгоритм отображения текущих материалопотоковых процессов в блоках дозирования и питателя в системах полупромышленного образца; система сопровождения процессов дозирования, разработанная на базе алгоритмов и программ вейвлег-преобразования одномерных сигналов расхода в многомерные, обеспечивает повышение качества готовых комбинированных продуктов на 10-15% - по сравнению с традиционными методами; результаты исследований внедрены на ряде промышленных предприятий: на Кемеровском гормолзаводе - в производстве детских молочных смесей; на предприятии по производству мясных продуктов и в пекарне учебно-производственного центра Кемеровского технологического института пищевой промышленности (КемТИПП) - при обеспечении процесса мультшсомпонентного дозирования сухих ингредиентов;
Полученные в диссертационной работе результаты исследования и разработанные материалы (комплекс алгоритмов и программ вейвлет 10 отображения и управления динамикой режимов дозирования) внедрены в научный и учебно-методический комплексы кафедр «Процессы и аппараты пищевых производств» и «Автоматизация производственных процессов и автоматизированные системы управления» ГОУ ВПО КемТИПП, и, кроме того, используются при подготовке бакалавров и специалистов, при обучении в магистратуре и аспирантуре.
АВТОР ЗАЩИЩАЕТ
• результаты исследования влияния режимов дозаторов сыпучих материалов непрерывного и дискретного действия на погрешности в их работе;
• комплексные подходы в реализации теоретических алгоритмов, основанные на использовании всплесковых преобразований для внедрения их в систему математического моделирования процессов непрерывного и дискретного дозирования сыпучих материалов;
• способ применения математического сопровождения по идентификации и контролю текущих режимов работы дозирующих устройств с использованием параметризации элементов в координатном пространстве на основе адаптивного вейвлет-преобразования;
• методики регистрации и способы фильтрации одномерных сигналов с использованием разнородных видов вейвлетов;
• модель мониторинговой системы управления процессами дозирования с корректирующей связью по двумерным время-частотным координатами.
АПРОБАЦИЯ РАБОТЫ.
Основные положения и результаты диссертационной работы были представлены и обсуждены: на ежегодных научных конференциях КемТИПП (2001-2005 гг.); на региональных и Всероссийских научно-практических конференциях Кемеровского государственного университета «Информационные недра Кузбасса» / «Инновационные недра Кузбасса: информационные технологии» (2002 - 2005 гг.); на научно-технической конференции «Кибернетика и технологии XXI века» (Воронеж - 2002 г.); на четвертой международной конференции «Инструменты математического моделирования» (Санкт-Петербург - 2003 г.); на XVI международной научно-технической конференции «Математические методы в технике и технологиях» (Ангарск, Санкт-Петербург - 200.3 г.); на научном межкафедральном семинаре в ГОУ ВПО «Кузбасский государственный технический университет» (Кемерово -июнь 2006 г.); на четвертой международной научно-технической конференции «CAD/CAM/PDM-2006» (Москва, ИЛУ РАН- октябрь 2006).
Основные методы смешивания.
На практике процесс смешивания производится или периодически, или непрерывно. Периодический процесс смешивания по своей сути предполагает использование случайного метода смесеприготовления и включает в себя следующие стадии: загрузку компонентов в смеситель, их смешивание и выгрузку. При периодическом смешивании загрузка компонентов производится дозаторами в соответствии с рецептурой смеси либо за один раз, либо поэтапно.
При периодическом способе смешивания сыпучих материалов протекают три элементарных процесса: конвективное смешивание, диффузионное смешивание, сегрегация. Все они, в принципе, происходят одновременно, но их скорость в разное время различна, а значит, неодинакова и их степень влияния на однородность смеси.
Конвективное смешивание предполагает перераспределение макрообъемов компонентов по всему объему смеси. Благодаря этому происходит быстрое снижение ее неоднородности.
Диффузионное смешивание предполагает перемещение микрообъемов и отдельных частиц различных компонентов относительно друг друга, В этом случае снижение неоднородности смеси происходит значительно медленнее, чем при конвективном смешивании. В силу этого, время проведения диффузионного смешивания практически и определяет продолжительность всего процесса смешивания.
Сегрегация - это процесс, обратный смешиванию. Он заключается в сосредоточении частиц одинаковой массы в соответствующих зонах смесителя под влиянием гравитационных, инерционных и других сил. По мере проведения процесса смешивания сегрегация оказывает все более значительное влияние на однородность смеси. В какой-то момент скорости процессов смешивания и сегрегации уравниваются, и наступает динамическое равновесие. Поэтому дальнейшее проведение процесса смешивания не приводит к улучшению качества смеси.
Альтернативой периодическому способу смешивания служит непрерывное смесеобразование. В этом случае совмещаются случайный и упорядоченный методы смешивания. Упорядоченный метод смешивания имеет место при подаче исходных компонентов в смеситель дозирующими устройствами. Непосредственно в смесителе смешивание поступающих в пего компонентов носит случайный характер. Вследствие сравнительно небольшого времени пребывания материала в активной зоне смешивания, в конструкциях смесителей с принудительным механическим перемешиванием, как правило, преобладает конвективная составляющая процесса. Однако, в смесителях непрерывного действия (СНД) с тонкослойным движением материалов скорость диффузионного смешивания существенно возрастает. Это обстоятельство приводит к улучшению качества смеси. Поэтому подобные конструкции СНД заслуживают положительной оценки. 1AA. Определение погрешности при непрерывном дозировании в смесительном агрегате.
Непрерывно-поточное дозирование - выдача неразрывным потоком заданных количеств материала или отдельных его компонентов с отклонениями не больше допустимых в элементах потока, соответствующих установленным промежуткам времени; \Gp{t)-G3ad{t\ ,hG6on (1.4.1) f+ut где Gff{t)= iQpfyti - количество материала в дозе; Qp{t) - текущее зна чение расхода по параметру р; AGd0ll - допускаемое отклонение дозы; t текущее время; Ы - продолжительность формирования дозы. Раскрывая смысл значения Q(t), можно получить: l+At Й((,Д0= \ф\Ы)ФМ, (1.4.2) t где s(t) - сечение потока материала; V(t) — скорость потока материала; p[t)—плотность материала; СД/)—концентрация /-го компонента.
В процессе работы дозирующих устройств величины, входящие в (1.4.2), претерпевают изменения. В результате этих изменений возникают отклонения расхода &Q{t) и соответственно величины доз AG{t,At). Причинами отклонений могут быть различные факторы.
Для удобства дальнейшего рассмотрения целесообразно сгруппировать основные факторы, являющиеся причинами отклонений расхода. Главная часть отклонения Q{t) может быть определена как полный дифференциал dQ-- SA+fiP + fiC. (1.4.3) от0 or др дС В свою, очередь дифференциалы dS09 dV, dp, dC могут быть определены из зависимостей где Ай, Ah -неточность ширины и высоты в определяющем сечении соответственно, м; 8 - средний размер частиц дозируемой среды, м; о5 — среднеквадратическое отклонение размеров частиц дозируемой среды, м; ДР — перепад давлений на дозирующем устройстве, Н/м ; ю и .и, зи — частота, с -, среднеквадратическое отклонение частоты, с 1, напряжение, В и среднеквадратическое отклонение напряжения источника электроснабжения, В соответственно; Р — давление дозируемой среды, Н/м2; Т— температура дозируемой среды, К; z—сжимаемость дозируемой среды; С;—- содержание і -го компонента.
Параметры, входящие в (1.4.3), являются количественной оценкой факторов. Влияние параметров, зависящих от погрешностей изготовления конструктивных элементов, режимов подачи энергии и, в какой-то степени, от взаимодействия дозируемой среды с рабочими органами, целесообразно оценивать для каждого конкретного типа дозирующего устройства. Для проведения такой оценки должны быть составлены уравнения типа (1.4.4) в явном виде, откуда и могут быть определены дифференциалы dS0idV, используемые для подстановки в (1.4.3).
Отклонения расхода, возникающие в результате влияния различных факторов, можно разделить на детерминированные (подчиняющиеся определенному закону изменения во времени) и случайные. Наблюдаемые отклонения будут иметь детерминированную и случайную составляющие.
Детерминированная составляющая обусловливается в основном неточностями размеров отдельных конструктивных элементов дозирующих устройств. Примерами таких неточностей являются непостоянство толщины конвейерной ленты по длине, различные диаметры цилиндров поршневых машин.
Обоснование выбора математического метода для анализа нестацио нарных сигналов в процессе непрерывного дозирования
На основании понятия о векторном пространстве, общепринятым подходом к анализу сложных сигналов f (t) являются их представление в виде взвешенной суммы простых составляющих - базисных функций у (0 с коэффициентами Ск;
Так как базисные функции у/к (t) предполагаются заданными как функции вполне определенного вида, то только коэффициенты С,0 содержат информацию о конкретном сигнале (здесь - сигнале расхода материала в некоторой технологической точке смесеприготовительного агрегата - СМПА). Таким образом, можно говорить о возможности представления произвольных сигналов на основе рядов (1.6.1) с различными базисным функциями. ряде Фурье в качестве базисных функции используются синусоиды и косинусоиды, представленные комплексной экспонентой ek=cos(tk)+Usin(tk): /(0= Слехр(йА). (1.6.2)
Они абсолютно локализованы в частотной области (вырождаясь на спектрограмме в вертикальную линию), по очень плохо локализованы (точнее, вообще не локализованы) во временной области. Коэффициенты Фурье - разложения (1.6.2) для произвольного сигнала / (t) вычисляются как 1 2 ск = — \f{t)exp(-itk)dt, (1.6.3) 2тг 0 Ряды Фурье плохо годятся для представления коротких локальных особенностей сигналов и функций, таких как перепады и скачки,
Прямо противоположный пример - импульсная базисная функция (функция Кроискера):
Она предельно локализована во временной области и потому подходит для представления разрывов сигнала. Но эта базисная функция не несет никакой информации о частоте сигнала и потому плохо приспособлена для представления медленно меняющихся сигналов на заданном отрезке времени и, тем более, периодических сигналов.
В этих показательных примерах базисные функции имеют один серьезный и принципиальный недостаток — они не способны адаптироваться к локальным из менешіям сигналов. Этот лее недостаток проявляется у всех методов аппроксимации сигналов и функций от ряда Тейлора до рядов Фурье.
Несколько особняком стоит преобразование Табора. В нем в качестве базовой функции используется синусоида, модулированная окном Гаусса. Такие функции могут быть локализованы и по частоте, и по времени. Однако следует учитывать, что эти функции - несамоподобны, т.е. при варьировании одних их параметров и одновременной стабилизации других значения определенных показателей (например, количество циклов гармоники заданной частоты, вписанной в огибающую Гаусса) не будут меняться соответствующим образом - отсутствие свойства автоморфности. Поэтому при анализе и моделировании сигналов дозирования, регистрируемых первичными измерительными преобразователями расхода, в ряде случаев приходится дополнять габоровский набор функций, в целом хорошо описывающий реальные процессы дозирования, другими базисами: Фурье, Дира, Гаусса, Хевисайда.
При этом функции анализа оказываются плохо обусловленными, что ведет к большим ошибкам в ходе преобразований, результаты которых «размазываются» как по всей частотной, так и пространственной областях. Таким образом, назрела острая необходимость в создании нового математического аппарата приближения функций и сигналов, свободного от указанных недостатков. Им и стали вейвлеты и вейвлег-преобразования.
Можно представить вейвлеты как некоторые волновые функции, способные осуществлять преобразование Фурье не по всей временной оси, а локально - по месту своего расположения. Для этого вполне естественно, что кроме изменения «средней частоты», вейвлеты должны иметь способность перемещаться к тому месту сигнала или функции, в котором должно осуществляться «локальное преобразование Фурье».
Основные понятия математического аппарата теории вейвлет -преобразований
Вейвлет-анализ - современный и перспективный метод обработки данных. Аппарат вейвлет-анализа получил свое развитие в работах Морле, Гроссмана [114] и некоторых других авторов. Результаты, полученные с по-мошью вейвлет-анализа в самых различных областях, усиливают интерес к этому направлению и способствуют непрерывно продолжающемуся его раз-витию. Вейвлет-преобразование состоит в разложении сигнала по базису, сконструированному из обладающей определенными свойствами солитоно-подобной функции (вейвлета) посредством масштабных изменений и переносов. Каждая из функций этого базиса характеризует как определенную про странственную (временную) частоту, так и ее локализацию в физическом пространстве (времени).
Методы вейвлет-анализа можно применить к данным различной природы. Это могут быть, в числе прочих, одномерные функции (как в нашем случае) или двумерные изображения. Грубую классификацию вейвлст-алгоритмов можно сделать, выделив непрерывное и дискретное вейвлет-преобразования. Получить набор вейвлет-коэффициентов в случае дискретного преобразования можно быстрее, и он дает достаточно точное представление о сигнале при меньшем объеме получаемых в результате данных. Непрерывное преобразование требует больших вычислительных затрат, но, вместе с тем, позволяет детальнее рассмотреть структуру сигнала.
В отличие от традиционно применяемого для анализа сигналов преобразования Фурье, вейвлет-преобразование обеспечивает двумерную развертку исследуемого одномерного сигнала, при этом частота и время рассматриваются как независимые переменные, В результате появляется возможность анализировать свойства сигнала одновременно в физическом (время) и в спектральном (частота) пространстве,
Основным средством анализа реальных физических процессов, в том числе случайных, являлся гармонический анализ. Математической основой гармонического анализа является преобразование Фурье (ряды Фурье для конечных отрезков времен и интегралы Фурье для процессов, не ограниченных по времени). Гармонический Фурье - анализ позволяет наглядно выявить быстрые и медленные изменения в исследуемом процессе и исследовать их по отдельности. Все необходимые свойства и формулы выражаются с помощью одной комплексной базисной функции ехр(/й#)или двух вещественных функций зіп(ш/)и cos(tftf). Таким образом, преобразование Фурье разлагает произвольный процесс на элементарные гармонические колебания с различными частотами. оди имеется одночас-тотный ттші # , методы, основанйме ва пре-Й Фурье, будут выделить ПИК на частоте ш. Однако, если жіш тонт m двух синусоид на различных временных интервалах (то есть хУ ) ))? возникает проблема: получаются два инка без локализации во времени. Отсюда вытекает потребность во время-частотном представлении снгтжц которое бы обеспечивало локальную информацию о еішшля как о частотной, так и во временной областях, Очевидно, что требуются более локализованные функции, нежелиНа рис. 2.3.1 а) представлено разбиение время-частотной плоскости при КПФ. При данном представлении оказываются зафиксированными степень локализации по частоте и по времени.
Вейвлеты предполагают другой компромисс: локализация по частоте логарифмическая, то есть, пропорциональна значению частоты. Как результат, временная локализация становится более точной на высоких частотах. Этот случай представлен на рис. 23.1 б).
Заметим, что произвольное разбиение время-частотной плоскости достигается использованием концепции кратно масштабного анализа (КМА) [99,102,106,107].
В вычислительном и теоретическом аспектах применение интегрального преобразования и рядов Фурье также наглядно, поскольку все необходимые свойства таких разложений формируются с помощью одной комплексной гармонической функции ехр(-)Ш)=со5((Ш)л-]8Іп(ах).
Вейвлет-преобразование же не так хорошо и широко известно, поскольку применяется сравнительно недавно, и математический аппарат находится в стадии активной разработки. Поэтому для большей наглядности опишем необходимые понятия вейвлет-анализа, проводя аналогии и сравнения с анализом Фурье, значимость и привлекательность которого неоспоримы и проверены временем. синусоиды.
Первичные измерительные преобразователи для регистрации мате-риалопотоковых сигналов
Сравнение полученных параметров элементов карты с заданным вектором параметров позволяет идентифицировать режим конкретного дозатора.
Для определения режима работы ПДУ необходимо произвести анализ полученной карты Вигнера. Во время вычислительной операции по конструированию отображения итоговой карты Вигнера. состоящей из суммы итеративных атомов, программно-алгоритмический модуль на каждой итерации для каждого атома определяет размер атомарного окна (size), центрально временную составляющую (time), центральную частоту (freq) и параметр интенсивности.
С целью имитационного моделирования процесса коррекции текущих режимов дозирования или реального управления исполнительными механиз мами (ИМ) дозаторов, сформированная информация из модуля ИРД подается в блок ОСП - определения и считывания параметров (рис. 4.5.1). Из блока ОСП массивы данных программным путем передаются на формирователь корректирующих воздействий - ФКВ (рис. 4.5.1). Данная и последующие процедуры отображаются алгоритмом коррекции режимов дозирования (рис. 11), в котором определяются необходимые воздействия на ячейки параллельного (LPT-) порта системы управления.
Корректирующее воздействие прикладывается к исполнительному механизму через разработанную схему цифро-аналогового преобразования. Последняя построена по принципу двоичного суммирования напряжений па контактах разъема LPT - порта с последующим усилением и подачей на узел сравнения.
Сопо становление результатов имитационного моделирования и реального процесса коррекции в полупромышленном агрегате показывает, что отклонение величины усредненных значений периода/частоты дозирования в реальном online - режиме составляет 2 ...7% по сравнению с процедурой моделирования. При этом время на формирование и подачу на ИМ корректирующих возмущений составляет 0,5 ... 2,0 о.
Установленные закономерности позволяют проводить интерактивное моделирование процессов смесеприготовления и управлять динамикой режима работы дозаторов.
Кроме того, в четвертой главе приведены данные по практической реализации (внедрению) разработанных принципов, математических моделей, алгоритмов и программ в промышленном и полупромышленном производстве.
В частности, результаты исследования внедрены на ряде промышленных предприятиях: на гормолзаводе - при получении детской молочной смеси "Малыш" (см. Приложение 6); на предприятии по производству мясных продуктов - при обеспечении процесса мультикомпонентного дозирования сухих продуктов (молочного белка, соли, специй, ароматизаторов, витаминизи рованных препаратов) в производстве мясного паштета (см. Приложение 7); в пекарне учебно-производственного центра КемТИПП - при выпечке сдобного песочно-отсадного леченья, в технологическом процессе производства (см. Приложение 8), которого использовалась процедура дозирования сухих компонентов (пшеничной муки, сахарной пудры, яичного порошка, сухого молока, питьевой соды) блоком дозаторов спирального и порционного типов в режиме компьютерной вейвлет-стабилизации.
Нами были проведены испытания смесительного агрегата на компонентах, входяцих в состав детской молочной смеси «Малыш», в период с 28 февраля по 2 марта 2006 г. В результате испытаний комиссия установила следующее;
Раздел І. Данные и результаты испытаний. Испытания непрерывнодействующего агрегата включали: -обкатку на холостом ходу; -проверку работоспособности агрегата под нагрузкой; -определение качества получаемой детской молочной смеси «Малыш».
При опробовании работы агрегата на холостом ходу в течении 2-х часов установлено:
а) привод смесителя работает стабильно, надежно, обеспечивая задан ные значения параметров номинального режима;
б) система компьютерного вейвлет-мониторшга работает стабильно, без отказов, обеспечивая быстрый отклик на изменениях в режиме; в) средства совместного использования компьютера и агрегата работали без отказов.
Испытания смесителей проводились при нагрузках 100 кг/ч; 200 кг/ч; 300 кг/ч. Качество смешивания оценивалось путем определения коэффициента неоднородности (Vc). Результаты приведены в таблице 4.7.3.
Раздел 2. Общая оценка показателей технических характеристик смесителей и системы компьютерного управления ими по результатам испытаний и соответствие требованиям технического задания.
Конструктивные, основные параметры смесителей и возможность их работы в совокупности с компьютерным оборудованием идя получения более качественных смесей соответствуют техническому заданию.
Раздел 3. Выводы и предложения.
Система компьютерного вей влет-мониторинга процесса непрерывного смесеяриготовления признана выдержавшими приемочные испытания, улучшилось качество смешения.
Детская молочная смесь «Малыш», наработанная на смесительном агрегате КемТИППа, соответствует техническим условиям. В ходе испытания смесительного агрегата были уменьшены потери от брака на 11 %. Рекомендовано установить смесительный агрегат на опытное производство КМЗ (Кемеровский молочный завод) № 2? для получения детской молочной смеси «Малыш».
В начале марта 2006 г. провели экспериментальную проверку способа получения витаминизированного мясного паштета, изготовленного на базе компании «Высокие технологии».
Для изготовления мясного витаминизированного паштета использовались следующие продукты (в кг на 100 кг сухой массы витаминизированного полуфабриката сублимационной сушки): термообработанное говяжье мясо сублимационной сушки - 87; казеинат натрия - 8,3 (10 % замены мяса); соль поваренная пищевая - 3,5; смесь специй "Южная" - 0,7; ароматизатор сублимированный - 0,5; витамины (в г на 100 кг полуфабриката); витамин (В1) -4,0; рибофлавин (В2) - 570; пиридиксин (В6) - 5,0; никотинамид (РР) - 40,0; аскорбиновая кислота (С) - 150,0.
Технологический процесс изготовления витаминизированного полуфабриката сублимационной сушки осуществлялся следующим образом; говядину жилованную 1 сорта нарезали на куски массой 50-70 г и варили до готовности при соотношении мясо/вода- 1:1, затем измельчали на волчке с диаметром решетки 2-3 мм и сублимировали. Для подготовки измельченного мяса к сублимации его раскладывали на плоском противне в виде слоя тол-щиной 1 X 10" м.
Предварительное замораживание осуществлялось в условиях конвективного теплоотвода, при температуре воздуха -18С, в течение 6-8 часов. К продукту обеспечивался двухсторонний кондуктивно-радиационный подвод энергии от греющих плит. Управление процессом проводилось по известному методу экспериментальных температур, при этом в ходе каждого эксперимента поддерживалась температура сублимации в центре слоя (по толщине) порядка -25С и максимальная температура на стадии досушки +45-47сС.
