Агеев О.В.

к.т.н. Шлёмин А.В.

Калининградский государственный технический университет, Россия

Построение адаптивной системы управления автоматической модульной рыборазделочной линией

Наиболее перспективным направлением создания современного разделочно-филетировочного оборудования является проектирование автоматических модульных рыборазделочных линий (АМРЛ) с применением лазерных информационно-измерительных устройств, видеотехники, встраиваемых микроконтроллеров, что соответствует общей тенденции создания ГПС в машиностроении [1]. В связи с этим требуется создание научного обеспечения АМРЛ, что предусматривает математическое моделирование технологического процесса, разработку структуры и математического описания системы управления, выбор сенсорных устройств для рыбообрабатывающих модулей.

В рамках решения данной задачи разработана система параметров для процесса производства порционированного бескостного филе из рыбы со снятой чешуей по следующим этапам: обезглавливание рыбы, отсекание хвоста, подрезание брюшка, отбор внутренностей, зачистка и промывание брюшной полости, вакуумная дозачистка, распластывание тушки, филетирование, обесшкуривание филе, инспекция, солевое закрепление, порционирование филе. В качестве основных управляющих параметров приняты: скорости движения конвейеров, скорость перемещения объекта обработки, скорости движения рабочих органов при настройке, координаты линий резания, время включения режущих приспособлений рабочих органов, глубина захода режущих приспособлений в тушку, давление воды в гидроузлах, величина вакуума в узле дозачистки, скорости вращения рабочих органов (дисковых ножей и щёток), частота колебаний режущих приспособлений, концентрация и температура тузлука при закреплении филе.

Предложен ряд технических решений, которые позволяют повысить точность автоматической настройки рабочих органов рыбообрабатывающих модулей. Это осуществляется за счёт применения лазерного сканирующего устройства для измерения параметров тела рыбы, а также системы технического зрения для флюоресцентного сканирования остаточных костей в филе при ультрафиолетовом облучении. Кроме того, разработаны предложения по упрощению кинематических схем разделочно-филетировочных устройств, повышения их быстродействия за счёт применения шаговых двигателей с цифровым управлением [2].

Требованиям гибкости производства наиболее удовлетворяет иерархическая структура управления. Первый уровень включает цифровые следящие системы, стабилизирующие заданные показатели качества процесса при изменении свойств рыбного сырья, режима обработки и прочих возмущающих воздействиях. Второй уровень обеспечивает координацию работы цифровых следящих систем, а также параметрическую адаптацию режимов разделывания и филетирования к свойствам сырья, техническому состоянию модулей АМРЛ, изменению производственной обстановки.

Разработано формализованное описание технологического процесса в виде совокупности функциональных направленных графов (графов операций). Систематизированы параметры возможных состояний компонентов техпроцесса (объекта обработки и узлов рыбообрабатывающих модулей).

На основе функциональных графов построена конвейерная сеть Петри, формально описывающая режимы работы, технологические условия и управляющие воздействия при производстве порционированного филе. Задача обеспечения согласованного управления всеми рыбообрабатывающими модулями и их узлами решена путём описания каждого узла как конечного автомата, с построением для него соответствующего регулятора, который также описан как конечный автомат. Таким образом, логический уровень системы управления АМРЛ представлен в виде иерархической сети конечных автоматов, объединенных общими входами и выходами. На основе разработанной конвейерной сети Петри построен конечный автомат, описывающий состояния и функции перехода для технологических узлов АМРЛ и соответствующих регуляторов. Регуляторы управляют поведением узлов, принимая лишь информацию в виде символов их выходных алфавитов.

Параметры настройки регуляторов цифровых следящих систем первого уровня рассчитываются на основе математических моделей, полученных для определённых видов рыб на основе промышленных статистических исследований. Данные модели связывают координаты заданных точек на теле рыбы с видом рыбы и морфометрическими параметрами (толщиной, длиной, высотой тушки). Однако соотношения между координатами точек обработки и морфометрическими параметрами могут случайным образом дрейфовать в процессе обработки различных партий сырья, что обусловлено сезонным изменением характеристик рыбы.

Задача алгоритма адаптации настроек регуляторов к свойствам сырья состоит в коррекции коэффициентов уравнений регуляторов таким образом, чтобы свести к минимуму рассогласование между заданными параметрами процесса и фактическим качеством филетирования, а также к выбору адекватной эталонной модели для конкретного вида сырья, поступающего на вход АМРЛ. Предлагается использовать рекуррентный дискретный алгоритм адаптации, основанный на решении эстиматорных неравенств по результатам оперативной оценки качества регулирования, получаемой на основе информации о количестве остаточных костей в филе.

Построение сенсорных подсистем АМРЛ, а также получение интегральной оценки качества регулирования при разделывании и филетировании рыбы предлагается осуществлять на основе следующих методов активного контроля:

- оперативного контроля формы тела рыбы при помощи системы технического зрения на базе устройства для получения видеофотоизображения целой рыбы. При этом алгоритм параметрической адаптации для этапов обезглавливания рыбы и отсекания хвоста включает цифровые алгоритмы фильтрации помех, выделения контура тушки, распознавания линий головы, жаберной щели и хвоста, расчёта координат линий резания [2];

- оперативного контроля параметров тела потрошёной тушки (высоты, длины, толщины) при помощи триангуляционного лазерного сканера;

- оперативного контроля количества остаточных костей в филе при помощи системы технического зрения на базе флюоресцентного сканирующего устройства и ультрафиолетового источника;

- оперативного контроля коэффициента использования сырья при помощи поэтапного взвешивания сырья, потрошёной тушки и готового филе на весоконтрольных автоматах;

- выборочной оценки оператором АМРЛ качества разделывания и филетирования с использованием шкалы нечетких высказываний. При этом для расчёта суммарной органолептической оценки качества регулирования использован профильный графический метод, широко применяемый при органолептических оценках рыбной продукции [3].

Применение данного подхода к построению адаптивной системы управления позволит обеспечить на разделочных производствах малоотходную технологию обработки рыбы, повысить качество готовой продукции, существенно расширить функциональные возможности оборудования, увеличить его надежность и производительность.

Литература:

1. Соломенцев Ю.М., Сосонкин В.Л. Управление гибкими производственными системами. М.: Машиностроение, 1998.

2. Агеев О.В., Шлёмин А.В. Принцип построения адаптивной машины для обезглавливания рыбы // Международная Балтийская ассоциация машиностроителей (BAME): Сборник научных трудов / КГТУ. – Калининград, 2006. – С. 28-34.

3. Сафронова Т. М. Органолептическая оценка рыбной продукции. М.: Агропромиздат, 1985.