Общие принципы переработки сырья и введение в технологии производства продуктов питания. Богданов В.Д - 30 стр.

      Принятая система отбора должна быть случайной во времени и пространстве, чтобы
исключить периодичность в распределении изучаемых признаков. В противном случае
структура выборки не будет отражать структуру совокупности. Собранный материал будет
искажен, смещен, и его нельзя будет обрабатывать статистически.
      Оценка качества связей в технологическом потоке. Каждый из факторов устанавли-
вается поочередно на верхний и нижний уровни. Значения уровней берутся крайними из
тех, которые эти факторы принимают при номинальном режиме работы линии. Стохасти-
ческая связь между выходом и входом подсистемы выражается в том, что каждому новому
значению входа соответствует распределение случайной величины выхода.
      Уровень стохастичности связей в технологическом потоке. Наиболее простым и
имеющим важное практическое значение видом стохастических связей является корреля-
ционная связь между двумя случайными величинами, выражающаяся в том, что на изме-
нение одной случайной величины другая случайная величина реагирует изменением сво-
его математического ожидания или среднего значения. Понятие корреляционной связи
является более узким, чем понятие стохастической связи.
      Чувствительность технологического потока. Оценка чувствительности процесса в
линии связана с изучением реакции технологической системы на изменение управляющих
параметров. Это позволяет целенаправленно изменять их, для того чтобы критерий качест-
ва продукта стремился к необходимому экстремуму. Поэтому методы теории чувствитель-
ности являются необходимым аппаратом при совершенствовании технологических систем.
Цель методов – определить чувствительность исследуемого процесса, которая выражается
с помощью коэффициентов влияния.
      Мера чувствительности технологического потока. Производственный процесс все-
гда протекает с погрешностями относительно идеального технологического процесса. По-
грешность состояния производственного процесса вызывается тремя группами ошибок:
      – ограниченными возможностями предприятия по поддержанию рекомендованных
режимов эксплуатации оборудования, воздействием климатических условий цеха, несоот-
ветствием рабочих характеристик требуемым и др.;
      – погрешностями в дозировании и качестве сырья;
      – ошибками управления производственным процессом, обусловленными несовер-
шенством процессов в машинах и аппаратах.
      Для вычисления составляющей ошибки управления необходимо знать погрешность в
параметре и коэффициент влияния, который и является мерой чувствительности элемента
технологической системы к вариациям управляющих параметров.
      Оценка коэффициентов влияния. Установить коэффициенты влияния можно, исполь-
зуя рациональные методы математического моделирования технологических процессов.
В условиях действующих поточных линий задача заключается в том, чтобы по данным на-
блюдений о входах и выходах объекта построить его модель. Входные и выходные пере-
менные объекта носят случайный характер, в связи с чем для обработки эксперименталь-
ных данных привлекаются статистические модели и конечный результат исследования
получается в форме вероятностно-статистических оценок. Решение задачи может быть
найдено применением двух различных стратегий: активным и пассивным экспериментами.
      При цели снизить чувствительность процесса в машине или аппарате путем адапта-
ции конструкций их рабочих органов выбирают в качестве целевой функции статистиче-
скую характеристику рассеяния показателя качества выхода данного процесса (например,
среднее квадратичное отклонение). Снижение чувствительности процессов в машинах и
аппаратах к колебаниям входных параметров и защита производственных процессов от
факторов внешней среды – необходимые условия для уменьшения колебания параметров
выхода процессов. Развитие поточных линий пищевых производств связано, в частности,
со снижением чувствительности процессов к колебаниям входных параметров в ведущем
оборудовании, т. е. к реакции процесса на внешние воздействия.

                                         30