Курсовая работа по автоматизации на тему Интеллектуальная система управления процессами производства

ВВЕДЕНИЕ

В современных условиях развития промышленного производства актуальной задачей является повышение эффективности технологических процессов. На предприятии АО «Рыбные корма» важную роль играет процесс экструдирования, обеспечивающий выпуск кормов высокого качества. Однако, как показывает анализ литературы, задачи интеллектуального управления процессом экструдирования решены недостаточно полно. Существующие системы управления не всегда учитывают изменчивость сырья и особенности технологического процесса. Поэтому создание адаптивной интеллектуальной системы управления представляет значительный научный и практический интерес.
Объектом исследования является установка экструдирования на предприятии АО «Рыбные корма». Предмет исследования — система управления технологическим процессом экструдирования с применением интеллектуальных методов регулирования.
Цель работы — повышение эффективности процесса экструдирования за счёт разработки интеллектуальной системы управления, способной адаптироваться к изменяющимся условиям производства и обеспечивать стабильное качество продукции при минимальных энергозатратах.
Для достижения цели в работе решаются следующие задачи:
- проанализировать работу установки экструдирования как объекта управления;
- провести обзор литературных и научных источников по данной проблеме;
- выбрать интеллектуальный метод управления объектом;
- предложить структуру интеллектуальной системы управления;
- выбрать элементную базу системы;
- сформулировать рекомендации по внедрению разработанной системы.
Научная новизна заключается в предложении инженерно-технических решений для применения интеллектуальных методов управления процессом экструдирования, обеспечивающих повышение качества продукции и энергоэффективности установки. Методы исследования включают теоретический анализ, моделирование в Simulink MATLAB, сравнительный анализ методов управления и проектирование структуры системы.
Практическая значимость работы заключается в возможности внедрения предложенной системы управления, что позволит повысить стабильность качества продукции, снизить энергозатраты и улучшить производственные показатели предприятия.
Курсовой проект состоит из введения, трёх глав, заключения и списка использованных источников. В первой главе рассматривается анализ работы установки экструдирования и обзор источников; во второй — описание и применение выбранного интеллектуального метода; в третьей — технический проект системы управления. Заключение содержит выводы и рекомендации по внедрению.
 
1 ИССЛЕДОВАНИЕ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ

1.1 Анализ работы установки экструдирования как объекта управления

1. Общая характеристика предприятия:
АО «Рыбные корма» — действующее акционерное общество, зарегистрированное 21 июня 2018 года, специализирующееся на производстве готовых кормов для животных, содержащихся на фермах (код ОКВЭД 10.91). Юридический адрес: Астраханская область, Наримановский район, г. Нариманов.
Организация обладает крупным масштабом деятельности: выручка за 2024 год составила 752 млн руб., что в 83 595,7 раз выше, чем в предыдущем году. Несмотря на рост выручки и активов, предприятие имеет отрицательные чистые активы (–434 млн руб.) и демонстрирует убыток в размере 282 млн руб. за 2024 год. Это указывает на наличие проблем в управлении издержками, технологическими процессами и, возможно, стратегическим планировании.
Численность сотрудников — 89 человек, что значительно выше среднего показателя по отрасли. Предприятие является динамично развивающимся, но имеет сложности с финансовой устойчивостью.
2. Роль установки экструдирования в технологическом процессе:
Экструдирование — ключевой процесс в производстве кормов. Оно представляет собой высокотемпературную обработку сырья с целью получения готового продукта с заданными свойствами.
Для АО «Рыбные корма» установка экструдирования выполняет следующие функции:
- измельчение и термическая обработка сырья (рыбной муки, белковых компонентов, витаминных добавок);
- формирование гранул кормов с заданной плотностью и размерами;
- стерилизация продукта, повышение его усвояемости;
- обеспечение стандартизации качества готовой продукции.
3. Особенности управления установкой экструдирования:
Управление установкой экструдирования включает в себя:
1) Технологический контроль — мониторинг параметров: температуры, давления, влажности, скорости подачи сырья;
2) Оперативное управление — корректировка режимов работы оборудования в зависимости от характеристик сырья и требуемого конечного продукта;
3) Планирование загрузки — согласование производственного графика установки с общим планом производства;
4) Техническое обслуживание и ремонт — профилактика и устранение неисправностей для предотвращения простоев;
5) Контроль качества — обеспечение соответствия продукции стандартам ГОСТ и требованиям заказчиков.
4. Проблемы и риски:
Анализ деятельности АО «Рыбные корма» выявляет следующие проблемы, влияющие на работу установки экструдирования:
- высокая себестоимость производства;
- недостаточная эффективность текущих режимов работы оборудования;
- возможные простои из-за технических сбоев;
- зависимость качества продукции от качества сырья;
- нестабильность финансового состояния предприятия.
5. Значение установки экструдирования в стратегии предприятия:
Для АО «Рыбные корма» установка экструдирования является стратегически важным объектом управления, поскольку именно она обеспечивает превращение сырья в готовый продукт, который формирует основную выручку предприятия. Оптимизация работы установки напрямую влияет на себестоимость, качество продукции и конкурентоспособность компании.
Анализ работы установки экструдирования как объекта управления позволяет выделить ключевые направления для повышения эффективности:
- внедрение автоматизированных систем управления процессом;
- оптимизация режимов экструдирования;
- регулярное техническое обслуживание;
- мониторинг качества сырья;
- разработка системы управления производственными издержками.
Таким образом, установка экструдирования — не просто технологический агрегат, а стратегический объект, требующий комплексного подхода к управлению, особенно с учетом особенностей и текущего состояния АО «Рыбные корма».

1.2 Обзор литературных и научных источников по данной проблеме

Современные тенденции в области промышленной автоматизации характеризуются активным внедрением интеллектуальных систем управления, основанных на методах искусственного интеллекта, машинного обучения и нейронных сетей. В ходе анализа литературных и научных источников можно выделить несколько направлений исследований, связанных с развитием интеллектуальных технологий в управлении технологическими процессами, в том числе процессом экструдирования.
В работе Клокотова И. Ю. [1] представлено обобщение основных принципов автоматизации технологических процессов. Автор отмечает, что повышение эффективности управления достигается за счёт интеграции сенсорных систем, средств сбора и обработки данных, а также применения адаптивных алгоритмов регулирования. Подчёркивается, что традиционные методы автоматизации не всегда обеспечивают требуемую гибкость при изменении свойств сырья и условий производства.
Исследование Кнауба В. В. [7, 23] дополняет эту позицию, обращая внимание на проблемы и перспективы развития автоматизации. Автор выделяет необходимость перехода к интеллектуальным системам, способным к самообучению и адаптации, что особенно актуально для непрерывных процессов, таких как экструдирование. Аналогичные выводы представлены в статье Юй Б. [9, 22], где рассматриваются вызовы цифровой трансформации промышленности и пути повышения эффективности за счёт автоматизации.
Значительный вклад в развитие интеллектуальных методов внесли исследования, посвящённые применению нейронных сетей в управлении технологическими процессами. В статьях Лисовского А. Л. [2] и Заплатникова П. В. [3] рассмотрены подходы к построению систем управления на основе искусственных нейронных сетей (ИНС). Отмечается, что нейросетевые модели позволяют учитывать нелинейность технологических объектов, а также обеспечивать прогнозирование и адаптацию параметров управления в реальном времени. В публикации журнала Control Engineering Россия [4, 12, 25] приводится обзор практических применений нейронных сетей для решения задач оптимизации и диагностики технологических процессов, в том числе на промышленных установках непрерывного действия.
Работа Шестакова Д. В., Михайлова А. Н. и Щербаковой И. В. [5] содержит описание теоретических основ построения нейронных сетей и их интеграции в системы автоматизации. Авторы подчёркивают значимость выбора архитектуры сети и алгоритмов обучения для достижения высокой точности управления. Исследования Аверкина А. Н. и Ярушева С. А. [6, 21] направлены на разработку методов извлечения правил из нейронных сетей, что способствует повышению интерпретируемости и прозрачности интеллектуальных систем управления.
В зарубежных источниках также уделяется большое внимание применению нейросетевых методов для управления сложными производственными процессами. Так, Wong W. C. и др. [13] предложили модель предиктивного управления на основе рекуррентных нейронных сетей для фармацевтического производства, продемонстрировав её высокую устойчивость к возмущениям. В исследовании Bonassi F. и соавт.