Введение алгоритма диагностики аварийных ситуаций в систему автоматизированного управления процессом стерилизации консервов

Введение: Несмотря на многочисленность, разнообразие и оригинальность принятых решений при реализации систем автоматизированного управления процессом тепловой обработки консервов в стерилизаторах периодического действия, в них отсутствует проработанная система диагностики и предотвращения аварийных ситуаций, отвечающая всем требованиям производственного процесса, что делает задачу ее создания актуальной. 

Цель: В статье предлагается создать алгоритм управления, наибольшим образом удовлетворяющий сразу всем техническим критериям, предъявляемым к системе автоматизации процесса стерилизации консервов в промышленном автоклаве и имеющий все необходимые защиты и блокировки для безаварийной работы системы управления. 

Материалы и методы: В статье предложена структура системы автоматизированного управления, позволяющая полностью реализовать предлагаемый алгоритм. 

Результаты: Предложенный алгоритм работы и разработанная структура системы управления, обеспечивают точный и безаварийный режим работы установки. Учёт в алгоритме работы возможностей возникновения аварийных ситуаций обеспечивает снижение доли брака готовой продукции, что подтверждено производственными испытаниями. 

Выводы: Предлагаемый подход диагностики аварийных ситуаций может эффективно использоваться при проектировании систем управления аппаратов, реализующих аналогичные технологии обработки продукта, а также в компьютерных тренажерных комплексах для обучения персонала пищевых производств диагностике и устранению аварийных ситуаций.

1. Ахмедов, М.Э. (2011). Разработка и создание новых ресурсосберегающих способов консервирования и эффективных устройств и аппаратов для тепловой стерилизации консервов [дис. д-ра техн. наук: 05.18.12]. Махачкала: Дагестанский государственный технический университет.

2. Бабарин, В.П. (1994). Тепловая стерилизация плодоовощных консервов (теория и практика) [дис. д-ра техн. наук]. Москва: Всероссийский научно-исследовательский институт консервной и овощной промышленности.

3. Власов А.В. (2010). Повышение эффективности стерилизации консервов паром в автоклавах [дис. канд. техн. наук]. Мурманск: Мурманский государственный технический университет.

4. Выскубов Е.В. (1996). Разработка микропроцессорных систем управления периодическими процессами тепловой обработки пищевых продуктов (на примере САУ стерилизации консервов) [дис. канд. техн. наук]. Краснода: Кубанский государственный технологический университет.

5. Кайченов, А.В. (2011). Разработка и исследование модернизированного способа стерилизации консервов из гидробионтов [дис. канд. техн. наук]. Мурманск: Мурманский государственный технический университет.

6. Мокрушин, С.А. (2019). Разработка автоматизированной системы управления технологическим процессом стерилизации консервов в промышленном автоклаве [дис. канд. техн. наук]. Москва: Московский государственный университет пищевых производств.

7. Abid, A., Khan, M.T. & Iqbal, J. (2021) A review on fault detection and diagnosis techniques: basics and beyond. Artif Intell Rev, 54, 3639–3664. https://doi.org/10.1007/s10462-020-09934-2

8. Farid, M., & Ghani, A. G. A. (2004). A new computational technique for the estimation of sterilization time in canned food. Chemical Engineering and Processing: Process Intensification, 43(4), 523-531. https://doi.org/10.1016/j.cep.2003.08.007

9. Ghani, A. G. A., Farid, M. M., Chen, X. D. & Richards, P. (2001). Thermal sterilization of canned food in a 3-D pouch using computational fluid dynamics. Journal of Food Engineering, 48(2), 147-156. https://doi.org/10.1016/S0260-8774(00)00150-3

10. Gonçalves, E. C., Minim, L. A., Coimbra, J. S. R. & Minim, V. P. R.. (2005). Modeling sterilization process of canned foods using artificial neural networks. Chemical Engineering and Processing: Process Intensification, 44(12), 1269-1276. https://doi.org/10.1016/j.cep.2005.04.001

11. Kaychenov, A., Vlasov, A., Maslov, A., Selyakov, I., & Glukhikh, Y. (2020). Development of an Autoclave Thermal Processes Model for the Simulator of Canned Food Sterilization Process. KnE Life Sciences, 437-449. https://doi.org/10.18502/kls.v5i1.6103

12. Kovalev, I., Kovalev, D., Testoyedov, N., Voroshilova, A., & Bartenev, V. (2021). An approach to reducing the probabilities of dangerous failures in production control systems. In AIP Conference Proceedings (Vol. 2402, No. 1). AIP Publishing. https://doi.org/10.1063/5.0071400

13. Llave, Y. A., Hagiwara, T., & Sakiyama, T. (2012). Artificial neural network model for prediction of cold spot temperature in retort sterilization of starch-based foods. Journal of Food Engineering, 109(3), 553-560. https://doi.org/10.1016/j.jfoodeng.2011.10.024

14. Miri, T., Tsoukalas, A., Bakalis, S., Pistikopoulos, E. N., Rustem, B. & Fryer, P. J. (2008). Global optimization of process conditions in batch thermal sterilization of food. Journal of Food Engineering, 87(4), 485-494. https://doi.org/10.1016/j.jfoodeng.2007.12.032

15. Park, Y. J., Fan, S. K. S., & Hsu, C. Y. (2020). A review on fault detection and process diagnostics in industrial processes. Processes, 8(9), 1123. https://doi.org/10.3390/pr8091123

16. Pitarch, J. L., Vilas, C., de Prada, C., Palacín, C. G., & Alonso, A. A. (2021). Optimal operation of thermal processing of canned tuna under product variability. Journal of Food Engineering, 304, 110594. https://doi.org/10.1016/j.jfoodeng.2021.110594

17. Shahsavand, A., & Nozari, Y. (2009). Simulation of a continuous thermal sterilization process in the presence of solid particles. Scientia Iranica. Transaction C, Chemistry, Chemical Engineering, 16(1), 29.

18. Silva, C. Hendrickx, M., Oliveira, F. & Tobback, P. (1992). Optimal sterilization temperatures for conduction heating foods considering finite surface heat transfer coefficients. Journal of Food Science, 57(3), 743-748. https://doi.org/10.1111/j.1365-2621.1992.tb08086.x

19. Siriwattanayotin, S., Yoovidhya, T., Meepadung, T. & Ruenglertpanyakul, W. (2006). Simulation of sterilization of canned liquid food using sucrose degradation as an indicator. Journal of Food Engineering, 73(4), 307-312. https://doi.org/10.1016/j.jfoodeng.2004.08.008

20. Szpicer, A., Bińkowska, W., Wojtasik-Kalinowska, I., Salih, S. M., & Półtorak, A. (2023). Application of computational fluid dynamics simulations in food industry. European Food Research and Technology, 249(6), 1411-1430. https://doi.org/10.1007/s00217-023-04231-y

21. Zhuk, A., Stolyanov, A., Kaychenov, A., Kuranova, L., & Grokhovsky, V. (2021). Software for calculating the actual lethality of canned food heat treatment processes: development and application. In E3S Web of Conferences (Vol. 273, p. 13002). EDP Sciences. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202127313002