Development of indicators for a comprehensive assessment of the intellectualization of machine production of vegetable crops

Full Text

Abstract

Vegetable growing is an important branch of agricultural production. Among the many vegetable plants, more and more importance is given to crops whose products contain physiologically active substances. These crops include nightshade vegetables - tomatoes, bell peppers, eggplants and onions. For the production of vegetable crops, complexes of special and universal machines are used. Universal vehicles include general-purpose vehicles, energy vehicles of various traction classes, special vehicles - planting equipment, cultivators, irrigation machines, chemical protection. The intensity of agriculture in modern production conditions is impossible without a high level of saturation of machine-technological complexes with intellectualization. Obtaining high-quality competitive products is possible only with the use of modern high-performance machines that ensure the combination of technological operations, the design of which includes automated process control systems, soil fertility accounting, and ensuring ecological cleanliness of agricultural landscapes. The use of intelligent technologies is becoming a global trend in modern agricultural production, when during performing technological operations, large amounts of information is collected and processed. Technical means and machines for the implementation of such technologies should also have a certain degree of intelligence, should be equipped with devices for collecting, processing and transmitting information, making decisions on certain algorithms and implementing management decisions. The article presents the results of studies determining indicators of a comprehensive assessment of the intellectualization of machine production of vegetable crops.

Full Text

Введение В любой технической системе можно выделить две последовательно взаимодействующие функциональные части: управляющую и исполнительную. Функция «управляющей» части заключается в восприятии целенаправленного внешнего воздействия (управляющего воздействия), оказываемого субъектом действия на ТС, и преобразовании его в действие, непосредственно инициирующее процесс функционирования «исполнительной» части системы [3, 4]. Основные функции интеллектуализации машинно-технологических комплексов производства овощных культур системы - это мониторинг и управление. Функция контроля заключается в создании наиболее полной информационной базы по конструктивным, технологическим, режимным параметрам, а также по основным эксплуатационным характеристикам машинно-технологических комплексов машин. Правильность принятого решения определяется степенью полноты информации о состоянии и качественном выполнении технологического процесса как комплексов машин, так и отдельных функционирующих элементов. Увеличение объема информационной базы не может служить гарантией правильности принимаемых на ее основе производственных и технологических решений. Тем самым для создания инструмента принятия решений необходимо определить структуру интеллектуальной системы. Цель исследований Разработка показателей, характеризующих оценку качественных показателей выполнения технологических операций при интеллектуализации машинного производства овощных культур. Материалы и методы Технологическая составляющая модели машинного производства овощных культур (рис. 1) представляет собой совокупность способов и приемов взаимодействия функционирующих элементов комплексов машин с обрабатываемым материалом и получения готовой продукции. Кроме того, данная составляющая учитывает технологические операции по возделыванию, уборке, переработке и транспортированию товарной продукции потребителю [5, 6]. На рис. 1 приняты следующие обозначения. В - вспашка; ФВ - фрезерование и выравнивание; ИД - инкрустация и дражирование семян; СУ - загрузка в транспортное средство семян и удобрений; ТП - транспортировка к месту посева семян и удобрений; ЗС - загрузка сеялки; ПУ - посев и внесение удобрений; УК - укладка капельной ленты и трубопровода; ЗР - применение средств защиты растений; СЛ - смотка капельной ленты; ОЛ - обрезка листьев лука и сорняков; ПК - подкапывание корнеплодов и укладка его в валок; ВК - подбор из валков и погрузка в транспортное средство ТС; ТХ - транспортировка к месту хранения; ОП - отделение примесей, обрезка листьев, сортировка по фракциям; ЗХ - закладка на хранение; Xп, Xуп, Xук, Xув, Xут, Xуз - функции внешнего воздействия на технологические процессы вспашки, фрезерования, инкрустации и дражирования семян, загрузки в транспортное средство семян и удобрений, транспортировки к месту посева семян и удобрений, загрузки сеялки, посева и внесения удобрений, укладки капельной ленты и трубопровода, применения средств защиты растений, смотки капельной ленты, обрезки листьев лука и сорняков, подкапывания корнеплодов и укладки его в валок, подбора из валков и погрузки в транспортное средство ТС, транспортировки к месту хранения, отделения примесей, обрезки листьев, сортировки по фракциям, закладки на хранение; Zп, Zуп, Zук, Zув, Zуз и Zут - функция состояния технологических процессов вспашки, фрезерования, инкрустации и дражирования семян, загрузки в транспортное средство семян и удобрений, транспортировки к месту посева семян и удобрений, загрузки сеялки, посева и внесения удобрений, укладки капельной ленты и трубопровода, применения средств защиты растений, смотки капельной ленты, обрезки листьев лука и сорняков, подкапывания корнеплодов и укладки его в валок, подбора из валков и погрузки в транспортное средство ТС, транспортировки к месту хранения, отделения примесей, обрезки листьев, сортировки по фракциям, закладки на хранение; Uп, Uуп, Uук, Uув, Uуз и Uут - функции управляющего воздействия технологических процессов вспашки, фрезерования, инкрустации и дражирования семян, загрузки в транспортное средство семян и удобрений, транспортировки к месту посева семян и удобрений, загрузки сеялки, посева и внесения удобрений, укладки капельной ленты и трубопровода, применения средств защиты растений, смотки капельной ленты, обрезки листьев лука и сорняков, подкапывания корнеплодов и укладки его в валок, подбора из валков и погрузки в транспортное средство ТС, транспортировки к месту хранения, отделения примесей, обрезки листьев, сортировки по фракциям, закладки на хранение; Yп, Yуп, Yук, Yув, Yуз и Yут - результирующие параметры технологических процессов вспашки, фрезерования, инкрустации и дражирования семян, загрузки в транспортное средство семян и удобрений, транспортировки к месту посева семян и удобрений, загрузки сеялки, посева и внесения удобрений, укладки капельной ленты и трубопровода, применения средств защиты растений, смотки капельной ленты, обрезки листьев лука и сорняков, подкапывания корнеплодов и укладки его в валок, подбора из валков и погрузки в транспортное средство ТС, транспортировки к месту хранения, отделения примесей, обрезки листьев, сортировки по фракциям, закладки на хранение Особенностью этапа построения концептуальной модели и ее формализации является переход от описания системы к ее блочному представлению. Причем в такой блочной модели обычно выделяют три автономные группы блоков. Блоки первой группы имитируют воздействия внешней среды E на моделируемую систему S, вторая группа отражает процесс функционирования системы, третья группа блоков служит для обеспечения машинной реализации первых двух групп, а также фиксирует и обрабатывает результаты моделирования. Известно, что технологическая схема машинного производства овощных культур состоит из следующих операций [7, 8]. 1. Подготовка почвы (1.1. Вспашка (В); 1.2. Фрезерование + выравнивание (ФВ)). 2. Подготовка посевного материала (2.1. Инкрустация и дражирование семян (ИД)). 3. Транспортировка посевного материала (3.1. Загрузка в транспортное средство семян и удобрений (СУ); 3.2. Транспортировка к месту посева семян и удобрений (ТП)). 4. Посев (4.1. Загрузка сеялки (ЗС); 4.2. Посев+внесение удобрений (ПУ)). 5. Орошение (5.1. Укладка капельной ленты и трубопровода (УК)). 6. Уход за посевами (6.1. Применение средств защиты растений (ЗР)). 7. Уборка (7.1. Смотка капельной ленты (СЛ); 7.2. Обрезка листьев лука и сорняков (ОЛ); 7.3. Подкапывание лука и укладка его в валок (ПК); 7.4. Подбор из валков и погрузка в ТС (ВК); 7.5. Транспортировка к месту хранения (ТХ)). 8. Послеуборочная доработка (8.1. Отделение примесей, обрезка листьев, сортировка по фракциям (ОП); 8.2. Закладка на хранение (ЗХ)). Для демонстрации первого этапа моделирования представим процесс функционирования системы S интеллектуального машинного производства овощных культур, т.е. ее концептуальную модель M в виде совокупности некоторых элементов, условно изображаемых квадратами (рис. 1). Совокупность указанных параметров представляет собой описание подпроцессов исследуемого технологического процесса производства овощных культур. Построив, таким образом, блочную модель, переходим к математическому описанию процессов, происходящих в различных блоках. Результаты и обсуждение Математическая модель представляет собой совокупность соотношений (например, уравнений, логических условий, операторов и т.д.), определяющих характеристики процесса функционирования системы в зависимости от ее структуры, алгоритмов поведения и параметров, а также от воздействий внешней среды, начальных условий и времени. Исходные данные для технико-технологической модели интеллектуального машинного производства овощных культур должны содержать описание временных диаграмм выполнения отдельных технологических операций технологического процесса, а также информацию, описывающую распределение машин, рабочих органов, систем управления по операциям и длительность выполнения данных операций технологического процесса производства овощных культур. Матрица Q описывает распределение машин, рабочих органов, систем управления по операциям: , (1) где i - текущий код операции; j - код технологического процесса; nj - число фаз в j-м технологическом процессе; m - число технологических операций; qji - шифр технологического комплекса машин, реализующего в j-м технологическом процессе i-ю операцию. Матрица, описывающая длительность выполнения данных операций технологического процесса производства овощных культур: , (2) где tji - время реализации i-й операции. Описание последовательности классов внешних воздействий, поступающих на вход технологического комплекса машин, может быть представлено в детерминированной и вероятностной формах: (3) где f - порядковый номер класса внешних воздействий в общем потоке; uf - тип внешнего воздействия, которому соответствует определенная диаграмма или технологический процесс, представленный строкой в Q и T матрицах; m - количество внешних воздействий; up - частотный показатель типов внешних воздействий, характеризующий содержание отдельных типов в общем потоке; k - количество типов внешних воздействий. Однако получение таких соотношений достаточно простого и общего вида для больших систем часто оказывается невозможным. Поэтому обычно исследуемый процесс разбивается на ряд операций до тех пор, пока описание отдельной операции не будет элементарным и не будет вызывать трудностей при формализации. После этого формализация соответствующей операции сводится к выбору той или иной типовой математической схемы, которая достаточно точно описывает происходящие в нем явления. Исследования комплексных систем управления технологическими процессами и качеством получаемой продукции в настоящее время базируются на единых приемах системного анализа. Разработка новых технологических операций и способов их осуществления должна заключаться в решении комплекса взаимосвязанных задач, к которым, кроме выбора технологического процесса, порядка их выполнения, энерго- и ресурсозатрат, относят исходное состояние поверхности поля перед посевом, а также физико-механические свойства почвы и требования к качеству выполнения отдельных операций технологии [8]. Известно, что комплексный метод оценки уровня качества продукции осуществляется с использованием комплексных (обобщенных) показателей качества. Следует обратить внимание на то, что комплексная оценка не дает представления об отдельных свойствах продукции, а комплексные показатели можно получать при разном сочетании единичных показателей. Поэтому комплексные показатели должны дополнять, а не заменять отдельные показатели качества. Комплексный показатель (KИ) характеризует совокупность взаимосвязанных свойств (сложное свойство) из всего множества свойств, образующих качество продукции и выражается одним числом, что позволяет на практике сравнивать большое число показателей качества продукции с таким же количеством базовых показателей. Он отражает совокупность свойств продукции, по которой принято решение оценивать качество продукции. С учетом вышеизложенного, для определения показателя уровня оценки интеллектуализации машинного производства овощных культур предлагается ввести безразмерный показатель - коэффициент интеллектуализаци KИ, рассчитываемый как отношение коэффициента интеллектуализации исследуемого технологического процесса IП, полученного в результате сбора данных с хозяйствующих субъектов РФ, к коэффициенту интеллектуализации допустимых значений IД исследуемого технологического процесса, т.е.: , (4) где IП - коэффициент интеллектуализации эмпирических значений исследуемого технологического процесса; IД - коэффициент интеллектуализации допустимых значений исследуемого технологического процесса. Коэффициент интеллектуализации допустимых значений IД оцениваемой операции исследуемого технологического процесса машинной технологии производства овощных культур: IД = 1. (5) Коэффициент интеллектуализации эмпирических значений IП исследуемого технологического процесса машинной технологии производства овощных культур представляет собой совокупность значений, определяющих вес интеллектуализации операции технологического процесса: , (6) где Wi - вектор весов интеллектуализации отдельной операции. Каждому технологическому процессу машинного производства овощных культур соответствует вектор весов интеллектуализации отдельной операции: (7) где wjJ - весовое значение интеллектуализации i-й операции технологического процесса машинного производств овощных культур; n - количество операций технологического процесса производства овощных культур, шт. В виду отсутствия информации об оценке уровня интеллектуализации отдельной технологической операции введем допущение о том, что каждая i-я операция технологического процесса производства овощных культур имеет пропорциональный вес, т.е.: . (8) Веса входных сигналов используются для вычисления взвешенной суммы ui входных сигналов: . (10) Таким образом, с учетом выражений (5)-(9) комплексный показатель КИ оценки интеллектуализации машинного производства овощных культур будет иметь в виде: . (11) Заключение Численные значения разработанного показателя (КИ) комплексной оценки интеллектуализации машинного производства овощных культур свидетельствуют о величине техногенного воздействия комплекса машин на уборке овощных культур в следующем интервале значений: - КИ = 1: показатель уровня оценки интеллектуализации машинного производства овощных культур не выходит за рамки допуска, а оценочные параметры по данному показателю имеют достаточный уровень «требовательности» к ее выполнению; - КИ > 1: показатель уровня оценки интеллектуализации машинного производства овощных культур выходит за рамки допуска, т.е. комплекс машин не обеспечивает достижения требуемого уровня качества уборки, и необходимо принятие мер по устранению несоответствия; - КИ < 1: показатель уровня оценки интеллектуализации машинного производства овощных культур выполняется с превышением заданного уровня качества выполнения, что может свидетельствовать о заниженных требованиях к данному показателю и необходимости корректировки полей допусков. Выводы Разработана логическая структура концептуальной технико-технологической модели машинного производства лука, моркови и столовой свеклы, учитывающая совокупность элементов технологического способа получения продукции (выполнение работ), посредством транспортных, передаточных, диагностических и информационных средств, организованных в технологические системы производственных подразделов выполнения технологического процесса в целом. Получена матрица (1), описывающую распределение машин, рабочих органов, систем управления по операциям и длительность выполнения данных операций технологического процесса производства лука, моркови и столовой свеклы, а также длительность выполнения данных операций технологического процесса производства овощных культур (выражением (2)). Определен комплексный показатель (КИ), который характеризует совокупность взаимосвязанных свойств (сложное свойство) из всего множества свойств, образующих качество продукции, и выражается одним числом, что позволяет на практике сравнивать большое число показателей качества продукции с таким же количеством базовых показателей. Получены выражения для определения коэффициента интеллектуализации КИ (4), а также вектора весов интеллектуализации отдельной операции (7) исследуемого технологического процесса. Рис. 1. Концептуальная модель машинного производства овощных культур
×

About the authors

A. S Dorokhov

Federal Scientific Agroengineering Center VIM

Email: sibirev2011@yandex.ru
DSc in Engineering Moscow, Russia

A. V Sibirev

Federal Scientific Agroengineering Center VIM

Email: sibirev2011@yandex.ru
PhD in Engineering Moscow, Russia

A. G Aksenov

Federal Scientific Agroengineering Center VIM

Email: sibirev2011@yandex.ru
Moscow, Russia

References

  1. Аксенов А.Г., Сибирев А.В. Козлова А.И. Методология разработки технологических и технических решений на возделывании овощных культур на примере посадки лука-севка // Интеллектуальные машинные технологии и техника для реализации государственной программы развития сельского хозяйства: материалы международной научно-технической конференции. М.: ФГБНУ «Всероссийский научно-исследовательский институт механизации сельского хозяйства», 2015. С. 284-288.
  2. Аксенов А.Г., Сибирев А.В., Емельянов П.А. Обеспеченность техникой для овощеводства // Тракторы и сельхозмашины. 2016. № 8. С. 25-30.
  3. Валге А.М. Формализация технологий растениеводства как динамических систем // Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства. 2003. № 74. С. 26-34.
  4. Морозов Ю.Л., Андрианов В.М., Максимов Д.А., Богданов К.В. Разработка адаптивных технологий производства продукции растениеводства / Государственное научное учреждение Северо-Западный научно-исследовательский институт механизации и электрификации сельского хозяйства Российской академии сельскохозяйственных наук. Санкт-Петербург, 2005.
  5. Полуэктов Р.А. Динамические модели агроэкосистемы. Л.: Гидрометеоиздат, 1991. 312 с.
  6. Измайлов А.Ю., Гришин А.А., Гришин А.П., Лобачевский Я.П. Экспертные системы интеллектуальной автоматизации технических средств сельскохозяйственного назначения // Инновационное развитие АПК России на базе интеллектуальных машинных технологий. М., 2014. С. 379-382.
  7. Измайлов А.Ю., Лобачевский Я.П. Система технологий и машин для инновационного развития АПК России // Система технологий и машин для инновационного развития АПК России: сборник научных докладов Международной научно-технической конференции, посвященной 145-летию со дня рождения основоположника земледельческой механики академика В.П. Горячкина / Всероссийский научно-исследовательский институт механизации сельского хозяйства. 2013. С. 7-10.
  8. Попов В.Д., Валге А.М., Папушин Э.А. Повышение эффективности производства продукции растениеводства с использованием информационных технологий // Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства. 2009. № 81. С. 32-39.

Statistics

Views

Abstract: 34

Dimensions

Article Metrics

Metrics Loading ...

PlumX

Refbacks

  • There are currently no refbacks.

Copyright (c) 2020 Dorokhov A.S., Sibirev A.V., Aksenov A.G.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies