Моделирование технологического потока

 

 

Системное исследование технологического потока предполагает переосмысление проблемы, выражение ее в таких понятиях, которые учитывали бы целостные свойства большого производственного процесса. Представление объекта как системы позволяет широко использовать моделирование его строения.

Основными принципами системного моделирования являются:

– выделение наиболее существенных частей исходной системы, характеризующих ее качественные и количественные характеристики, для того чтобы в большей степени отобразить ее сходство с ней;

– сходство модели с оригиналом (но это сходство не может быть полным, поскольку в этом случае теряется назначение модели);

– отображение реального объекта в некой схеме, т. е. в определенном смысле упрощение.

Моделирование строения технологического потока.Остановимся на особенностях моделирования строения объекта, применяя системный подход. На рис. 2.3 схематично показана системная точка зрения исследователя на моделируемый технологический поток. Этот исследователь (метанаблюдатель) имеет возможность моделировать весь технологический поток как большую систему.

 

 

Рис. 2.3. Схема системного подхода

к моделированию технологического потока

 

Его помощники (наблюдатели) моделируют лишь часть потока. Моделирование потока целесообразно тогда, когда исследователь должен решить сложную проблему, т. е. разрешить противоречие между необходимостью развития поточной линии и невозможностью это сделать с помощью современной техники и технологии. В результате формулируется цель исследования, а средством для ее достижения как раз и является системное моделирование.

Моделирование строения технологического потока как системы имеет своей конечной целью выявление его механизма «жизни», т. е. функционирования и развития.

При моделировании строения сложный объект функционально разделяется на ряд простых, а в процессе моделирования его функционирования взаимодействия этих простых объектов выражаются количественно. Разрешение сложного технического противоречия распадается на ряд задач, методы решения которых хорошо отра­ботаны.

Результатом моделирования строения технологического потока в линии являются рассмотренные ниже операторные модели технологических систем ряда перерабатывающих производств.

Моделирование функций технологического потока. Закономерности функционирования системы в целом и ее частей можно отразить в математических моделях. Ценность их заключается в возможности использования некоторых результатов исследования задолго до построения четкой физической теории.

В математическом моделировании технологических процессов пищевого производства сформировалось два направления: теоретическое и статистическое.

В зависимости от характера и цели исследования применяют различные математические методы. При оптимизации процессов все они сводятся к тому, чтобы найти минимум или максимум, т. е. впадину или вершину поверхности, описываемой уравнением целевой функции.

Академиком В.В. Кафаровым систематизированы математические методы оптимизации применительно к химической технологии, которые могут быть распространены и на пищевую технологию.

Специфика пищевого производства обусловливает следующие характерные черты технологического потока:

– большое число факторов, влияющих на ход процессов, отсутствие контроля над частотой возмущающих воздействий;

– ограниченность теоретических представлений и неполнота информации о законах связи между параметрами процессов и их характеристиками;

– сравнительно медленное протекание процессов и значительное запаздывание во времени между контролем параметров на входе и на выходе;

– сравнительно узкий диапазон колебаний параметров процессов при установившемся режиме потока.

В связи с этим для исследования режимов технологического потока весьма перспективны методы статистического описания, дающие возможность, абстрагируясь от неизученной сущности процесса, оптимизировать его.

Статистическое исследование стохастических процессов имеет два подхода. Первый из них – регрессивный анализ – базируется на обработке результатов так называемых «пассивных» экспериментов. Предполагается, что исследователь ведет наблюдение за некоторым изменяющимся процессом. Второй подход – планирование многофакторного эксперимента, в котором математическим методам отводится активная роль, стал возможен после того, как в регрессивный анализ были привнесены идеи планирования.

В зависимости от того, входит параметр времени в качестве независимой переменной в уравнения математического описания или нет, все модели разделяют на стационарные и нестационарные. В связи с этим различают статическую оптимизацию, с помощью которой решают вопросы создания и реализации оптимальной модели, и динамическую оптимизацию, цель которой – создание и реализация системы оптимального управления процессом.

Одна из особенностей математического моделирования при макроисследовании систем состоит в том, что между исследователем и реальной системой возникает особое промежуточное звено – кибернетическая модель, несущая многоцелевую информацию о возможности управления объектом исследования.

 

 

Рис. 2.4. Параметрическая схема

технологического процесса в подсистеме:

zi(i = 1, 2, ..., r) – входные параметры; ui(i = 1, 2, ..., n) – управляющие параметры; ui(i = 1, 2, ..., n) – возмущающие параметры; νi(i = 1, 2, ..., l) – выходные

параметры; yi(i = 1, 2, ..., m) – выходные параметры

 

Кроме прямой трансформации вектора z в вектор Y можно ввести обратную трансформацию:

(2.4)

которая представляет собой преобразование вектора в вектор , т. е. при обратной трансформации по значениям выходов процесса можно сделать заключение о состоянии его входов.

Кибернетическое моделирование устанавливает количественные и качественные связи между параметрами процесса и сводится к тому, чтобы теоретически или экспериментально найти оператор Т и в дальнейшем использовать его для изучения сущности процесса, а также для обратной трансформации при управлении им.

Таким образом, математическая модель объекта исследования – это абстрактная система, которая способна замещать оригинал на определенных этапах его изучения и давать исследователю информацию о самом объекте.

Системное исследование линии состоит из четырех этапов.

Первый этап содержит определение и четкое формулирование цели исследования; выбор показателя эффективности линии; составление перечня факторов, действующих на технологический поток.

Второй этап – представление технологического потока как системы процессов, т. е. создание операторной модели технологической системы.

Третий этап – построение математического описания функционирования технологической системы, т. е. математической модели, – состоит из выбора метода математического описания, собственно процесса моделирования, проверки соответствия математической модели реальному физическому процессу.

Четвертый этап – анализ математической модели и тщательное ее изучение.