Анализ процессов изменения показателей качества сырья до обработки и очистки на действующем мукомольном предприятии как случайных процессов. Проведение структурно-параметрической идентификации. Модели спектральных плотностей и автокорреляционных функций.
Аннотация к работе
Управление процессом помола муки: анализ изменений показателей качества сырья как случайных процессов Проведена структурно-параметрическая идентификация и в результате получены математические модели спектральных плотностей и автокорреляционных функций рассмотренных процессов. Processes of quality indicators change of raw materials before processing and cleaning at the operating flour-grinding enterprise as casual processes are analyzed.В таких условиях эффективное управление технологическими процессами требует применения систем автоматического управления (САУ) с более развитой функциональной организацией, с более совершенными алгоритмами, чем для процессов, в которых сырьем выступают химические полимеры и с подсистемами управления стабильностью [1,2], как одним из ключевых характеристик любого технологического процесса. Однако для развернутого исследования стабильности и возможностей ее применения в соответствующих системах гарантирующего управления требуется обстоятельный анализ самих процессов. Так как этот параметр t является временем, функцию X (t) называют также случайным (вероятностным, стохастическим) процессом [4]. Для обстоятельного анализа случайных процессов изменения показателей качества сырья и готовой продукции будет выполнена структурная и параметрическая идентификация соответствующих случайных процессов, а также идентификация каналов взаимосвязей рассмотренных процессов в частотной области. Зерно для очистки и переработки принимается с ограничениями на показатели его качества, так, согласно правилам организации и ведения технологического процесса на мукомольных заводах [7]: • Рекомендуемая выходная влажность при многосортовых или односортовых помолах пшеницы и ржи с производством муки высшего сорта или сеяного - до 13%, при остальных типах помола - до 14% (W);В результате проведенной структурной и параметрической идентификации, получены частотные характеристики случайных процессов изменения показателей качества сырья до очистки и переработки. Получены математические модели автокорреляционных функций и спектральных плотностей всех рассмотренных случайных процессов.