РАЗРАБОТКА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО КОМПЛЕКСА ДЛЯ АДАПТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ ПАРАМЕТРАМИ МИКРОКЛИМАТА ПРИ ХРАНЕНИИ МУКИ
В современном социально-экономическом и геополитическом развитии России на первый план выходит развитие сельского хозяйства и пищевой промышленности. Как следствие, многократно возрастают требования к качеству и безопасности готового продукта, что существенно влияет на его конкурентоспособность. Среди множества отраслей пищевой промышленности важнейшая роль принадлежит мукомольной. Её продукция является чрезвычайно востребованной населением нашей страны. А это значит, что к качеству этой готовой продукции предъявляются особые повышенные требования. Хранение муки является одним из важнейших этапов технологического процесса производства муки. Бестарное хранение муки в силосах представляет собой сложный технологический процесс, который в значительной степени подвержен воздействию окружающей среды (температура, давление, влажность и др.). Если не принимать соответствующих мер, то под влиянием указанных факторов технологические свойства муки будут изменяться и выходить за пределы допустимых значений. На сегодняшний день нейронные сети могут решать широкий круг задач обработки и анализа данных - распознавание и классификация образов, прогнозирование и управление. Важной особенностью нейронных сетей является способность к обучению и обобщению накопленных знаний. Обученная на ограниченном множестве данных сеть в дальнейшем способна обобщать полученную информацию и обрабатывать данные, не использовавшиеся при ее обучении. В данной статье представлена разработка интеллектуального комплекса для адаптивного управления параметрами микроклимата технологического оборудования для хранения муки и повышения эффективности управления технологическими процессами хранения муки путем использования интеллектуальных технологий. Показана модель параметров микроклимата в силосе с учетом множественных взаимосвязей между параметрами технологического процесса. Обоснована целесообразность использования для управления параметрами микроклимата интеллектуальных технологий путем применения нейросетевого регулятора. Была разработана математическая модель объекта управления с учетом присущих ему внутренних связей между параметрами технологического режима и внешними возмущающими факторами. Обработка результатов исследований производилась с применением программного обеспечения «MatLab».