Інформаційна схема технологічних потоків і параметрів пташника

⇐ ПредыдущаяСтр 22 из 34Следующая ⇒

Розглянемо таку інформаційну схему технологічних потоків і параметрів керування для птахофабрики.

Технічні параметри і ситуації роботи обладнання на птахофабриці:

- вихід з ладу електрообладнання вентиляторів;

- вихід з ладу електродвигунів кліткових батарей;

- контроль працездатності електрообладнання (захист електродвигунів);

- діагностика і прогнозування стану електродвигунів;

- діагностика силових кіл і кіл керування;

- самодіагностика керуючих систем;

- робота припливних та витяжних вентиляційних пристроїв;

- робота припливної вентиляції водяних калориферів.

Технологічні параметри контролю і керування:

- температура зовнішнього і внутрішнього повітря;

- вологість зовнішнього і внутрішнього повітря;

- концентрація СО₂ і NH₃ у повітрі;

- освітлення і тривалість світлового дня;

- швидкість руху повітря у пташнику;

- вік птиці;

- приріст птиці;

- температура теплоносія підведеного до пташника;

- кількість теплоносія, що виходить з пташника;

- кількість комбікормів у бункері.

Техніко-економічні параметри контролю і керування:

- яйценосність курей, яєць/голову;

- валове виробництво яєць, штук;

- витрати корму, г/голову; кг/1000 яєць;

- поголів’я птиці, голів;

- витрати води, г/голову; кг/1000 яєць;

- вибракування птиці (на забій, падіж) від загального поголів’я;

- графік вибракування у відповідності з біологічними особливостями кросу;

- динаміка зміни маси яєць;

- витрати електричної і теплової енергії;

- прогнозування яйценосності;

- затрати, грн./1000 яєць; грн./1 кг корму.

Маючи складну математичну модель і велику кількість вхідних параметрів, збурень і параметрів керування, а також ту особливість, що ТОК має біологічний чинник, важливо розробити правильну стратегію розвитку виробництва і продуктивності підприємства. Розглянемо це на прикладах.

В деяких випадках при наявності теплої зими, розташування птахоферми витрати на енергоресурси можна компенсувати утепленням приміщення і додатковими витратами на корм птиці, щоб вона зігрівала себе сама. Також, при наявності на підприємстві агровідділу, можливе отримання додаткових енергоресурсів за рахунок спалювання соломи.

Рис. 5.2. Продуктивність птиці в період її експлуатації, яєць в день на курку

При вчасному прибиранні курячого посліду контроль наявності NH₃ у повітрі стає не актуальним.

Збереження електричної енергії можна досягти за рахунок використання енергозберігаючих ламп, хоча вони і мають той недолік, що не можуть повільно включатися. Так в цеху довжиною 100 метрів, що має 240 світильників по 50 ватт і витрачається 8 кВт за добу електроенергії, заміна світильників на енергоощадні дозволила отримати прибуток в 45 тис. грн. на рік у 2010 році.

Витрати в 3 млн. євро на цех сортування яєць це звичайно великі капіталовкладення, які реально мають окупність на протязі 10 – 12 років, проте такий цех дає змогу підприємству поліпшити собі стан на ринку виробників.

Вибракування птиці на протязі її продуктивного періоду є важливим моментом. Так поголів’я птиці за період її експлуатації, який складає десь 390 днів і починається із 121 дня існування птиці, зменшується, приблизно, з різних причин на 30%. Вибракування залежить від кривої середньої яйценосності на день (див. рис. 5.2), кросу птиці, стану на ринку яєць, та інших чинників.

Економічні і узагальнені критерії керування пташником

Система автоматичного оптимального керування виробництвом яєць або м’яса у промисловому пташнику складається з двох рівнів. Перший рівень АСК – це рівень стабілізації технологічних параметрів, де використовуються методи нелінійного і динамічного програмування, а також узагальненні критерії оптимізації. Другий рівень АСКВ – це верхній рівень керування в якому для оптимізації використовують економічний критерій, наприклад максимізації прибутку з певними обмеженнями по якості продукції див. рис. 5.3.

Рис.5.3. Структура типової системи автоматичного керування виробництвом

Для оптимального керування складною технологічною системою, яка характеризується багатьма критеріями слід використати узагальнений критерій оптимізації. В загальному вигляді багатокритеріальна задача оптимізації з векторним критерієм оптимальності F(x) = ( f1(x), f2(x), ..., fs(x)), має s складових, локальних критеріїв. Розв’язати задачу так, щоб виконались всі критерії оптимальності неможливо, через те що вони суперечливі. Через те шукається компроміс між критеріями. Часто для цього користуються рішеннями Парето, по якому знаходять таку оптимальну точку, в якій всі критерії мають задовільний характер і ні одного не можна поліпшити не погіршивши решту. Для оцінки критеріїв в рішенні задачі таким методом приходиться запрошувати експертів. Наприклад тільки експерт може вирішити питання: що краще купити в лабораторію: автоматичний аналізатор, який вимірює десять показників і коштує сто тисяч гривен, чи простий аналізатор, який вимірює два показники, і коштує 5 тисяч гривен ?

Кращим варіантом є привести задачу до одного, скалярного, критерію оптимальності. Це не складно зробити, коли один із критеріїв вважається самим важливим. Наприклад, продуктивність апарату. В цьому випадку оптимізація виконується по цьому головному критерію. На решта критеріїв накладаються обмеження. Наприклад на ціну апарату, якість продукту. Ці обмеження також вибираються суб’єктивно, часто після декількох спроб оптимізації.

Інший шлях рішення багатокритеріальної задачі оптимізації при наявності сумірних критеріїв - це зведення їх до однієї цільової функції, одного критерію оптимальності, за допомогою метода зважених сум:

, ( 5.1 )

де - ваговий коефіцієнт, який . В цьому випадку вагові коефіцієнти також вибираються суб’єктивно.

Інший варіант приведення до однієї цільової функції є метод з використанням узагальненої функції бажаності запропонованої Е.Харрінгтоном, яка може описуватись рівнянням узгоджених добутків:

, ( 5.2 )

Перевагою цього метода є те, що високого значення узагальненої цільової функції можна досягти при високих значеннях всіх окремих критеріїв оптимальності. Звичайно, що тут ні одне значення кожного окремого критерію не може дорівнювати нулю. Узагальнена функція бажаності має такі властивості, як безперервність, монотонність і гладкість. Вимоги до вагових коефіцієнтів залишаються такими ж, як і у попереднього метода.

Якщо відомі ідеальні характеристики окремих критеріїв оптимальності :

, ( 5.3 )

то можна визначити функцію віддалі до ідеального значення r і тоді задача приведення до одного критерію оптимальності перетвориться на задачу цільового програмування:

, ( 5.4 )

в якій також виникають складнощі з визначенням значень коефіцієнтів c_i.

Використання вище описаних методів вимагає приведення окремих критеріїв оптимальності до сумісності між собою, до однієї розмірності, або до одного числового діапазону зміни критеріїв. Такі перетворення натуральних значень f_i(x) в безрозмірні або сумісні f_i^’(x) виконуються за допомогою методів інтерполяції, або більш складними методами.

Приведемо значення критерію f(x), яке змінюється в діапазоні f(x)_min, f(x)_max, до діапазону 0,01 - 0,99 методом лінійної інтерполяції (рис. 5.4).

Рис. 5.4. Використання методу лінійної інтерполяції для перетворення критеріїв оптимальності

Нове значення окремого критерію оптимальності буде дорівнювати:

. ( 5.5 )

В методі Харрінгтона використання узагальненої функції бажаності вимагає перетворення окремого критерію оптимальності в сумісний критерій за допомогою функції бажаності:

, ( 5.6 )

де - проміжний безрозмірний параметр, який ми отримуємо із значення окремого натурального значення критерію оптимальності за допомогою лінійної або нелінійної моделі при наявності обмежень накладених на кожний окремий критерій оптимальності ( рис. 5.5 ):

. ( 5.7 )

Нові значення окремих критеріїв, отриманих за функцією бажаності, будуть змінюватись від 0,01 до 0,99 із-за нечутливості їх значень, коли б вони наближались до 0 або 1.

Рис. 5.5. Використання функції бажаності для перетворення

критеріїв оптимальності

Якщо в ТОК параметри об’єкту можуть оцінюватись в грошовому еквіваленті, то оптимальне керування може виконуватись за допомогою економічного критерію.

Реалізація такої системи керування ТОК потребує розробки досконалої і адекватної реальним процесам математичної моделі об’єкту, створення ефективних критеріїв керування з обмеженнями по параметрах, розробки досконалих алгоритмів керування і їх програмної реалізації.

Оптимізація керування по виробництву яєць на птахофабриці може виконуватись по критерію максимального прибутку:

F(X) = D(X) – Z(X) ® max, (5.8)

де: Х – параметри керування (оптимізації), D(X) – дохід від виробництва яєць, Z(X) – витрати на виробництво яєць.

Обмеження при цьому будуть пов’язані з технологічними факторами утримання птиці. Сюди можна віднести вік птиці, від якого залежить несучість курей ( рис. 5.2), температурний режим у приміщенні, густина посадки птиці у приміщенні, теплотехнічних характеристик матеріалів, з яких збудований пташник, характеристики кліматичної зони в якій розташований пташник.

Вплив всіх цих факторів описується математичними моделями, розробленими дослідниками НУБіП України та інших навчальних і наукових закладів.

Параметрами моделі також є також цінові фактори: вартість енергоресурсів, кормів, яєць та ін.

В результаті дослідження моделі можна визначити максимальні значення прибутку в залежності від різних факторів, наприклад віку птиці t, та густини посадки n (рис. 5.6).

Рис.5.6. Залежність прибутку від віку та густини посадки птиці

Аналіз дослідів на моделі показав, що оптимальною температурою у пташнику буде не та температура, яка забезпечує максимальну несучість птиці, а дещо менша, бо за рахунок цього економиться значна кількість енергоресурсів.

Розрахована за допомогою критерію прибутку (вищий рівень АСКВ) оптимальна температура у пташнику є завданням для регулятора температури першого рівня керування (АСК). Реалізація заданої температури в приміщенні пташника виконується регулятором першого рівня на калориферній установці за допомого одного із методів динамічного програмування.

Дата добавления: 2019-02-13; просмотров: 133; Мы поможем в написании вашей работы!

Поделиться с друзьями:

⇐ Предыдущая 17 18 19 20 212223 24 25 26 Следующая ⇒

Мы поможем в написании ваших работ!