ІДЕНТИФІКАЦІЯ ТА ПРОГНОЗУВАННЯ АВАРІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЧНИХ СИТУАЦІЙ ХОЛОДОПОСТАЧАННЯ ПРОМИСЛОВИХ ХОЛОДИЛЬНИКІВ НА БАЗІ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

Анотація

Мета. Метою статті є розробка методів ідентифікації технологічних керованих ситуацій в роботі сучасного компресорного аміачного обладнання із системи холодозабезпечення промислового холодильника на базі штучного інтелекту.

Методи. У статті використано методи штучного інтелекту для розробки моделі та методів оцінки аварійних ситуацій і оптимізації надійності складних технологічних систем холодозабезпечення з аміачним компресорним обладнанням для заморожування продуктів харчування.

З метою одержання наукових результатів розроблено методику, яка забезпечує: розробку методів ідентифікації стану компресорних аміачних машин, побудову моделей причино-наслідкових зв’язків (дерева несправностей) технологічного процесу холодозабезпечення холодильних камер промислового холодильника великої потужності; дослідження взаємозв’язків між технологічними параметрами працездатності, оцінку надійності та розпізнавання аварійних ситуацій; моделювання стану обладнання, яке пов’язано з параметрами надійності та працездатності компресорних машин. Методика дозволяє зменшити ризики від аварійних ситуацій холодильного аміачного обладнання, а методи їх оцінки залежать від можливості керованого впливу носіїв енергії технологічного процесу на людину (виробничі травми, професійні захворювання), навколишнє середовище (екологічні аварії і катастрофи) і впливу їх на виробничі території і населення (аварійні викиди аміаку, викиди мастильних матеріалів тощо). Методика рекомендує проєктантам при проєктуванні сучасних багаторівневих систем інтелектуального управління розробляти підсистеми безпеки життєдіяльності холодильних підприємств харчової промисловості розпочинати з визначення (ідентифікації) і контролю (моніторингу) потенційно небезпечних процесів виробництва безпечної харчової смарт-продукції, її збереження в холодильних камерах промислових холодильників. У той же час оцінку стану обладнання холодильних машин – холодопостачання холодильних камер підприємства-холодильника необхідно виконувати на основі нейрон-нечіткого методу оброблення інформації з метою підвищення точності прогнозування і попередженого керування виникненням аварійних ситуацій, відмов елементів даної технічної системи, які можуть призвести до виникнення небезпечних ситуацій. Тобто необхідно, з одного боку, розробити систему моніторингу стану обладнання холодильних машин (холодозабезпечення холодильних камер промислового холодильника), а з іншого боку – здійснювати контроль часу надійної безаварійної експлуатації елементів обладнання холодильних машин,  як прогнозного показника.

Результати. Розроблено метод ідентифікації стану холодильного обладнання промислових холодильників, що відрізняється від існуючих точністю прогнозування відмов обладнання та розпізнавання аварійних ситуацій у процесі його експлуатації. Розроблено системну модель оцінки стану компресорного обладнання холодильних машин промислового холодильника, що дозволило спроєктувати інтелектуальну систему управління промисловим холодильником з підсистемами розпізнавання аварійних ситуацій, мінімізувати ризики впливу викидів аміаку та інших холодоагентів на навколишнє середовище. В інтелектуальній системі розпізнавання аварійних ситуацій в темпі з процесом виконано оцінку працездатності холодильного обладнання за допомогою розробленої структурної і параметричної ідентифікації нечіткої моделі, а також за рахунок використання генетичних алгоритмів та штучних нейронних мереж, результати якої дозволяють дослідити та встановити залежність між параметрами процесу заморожування продукції в холодильних камерах промислового холодильника і дефектами (відмовами), які є причинами виникнення аварійних ситуацій та аварій.