Министерство сельского хозяйства республики казахстан

314 
 
жүйесінің тасымалдаушысында қыздыра алатын екі  жылуалмастырғышы бар электродты 
бугенератор  негізіндегі  көпфункционалды    электржылулық  қондырғыны  ұсынамыз. 
Келтірілген  математикалық  моделдеу  қондырғының  қыстық  жұмыс  режимінде 
жылуалмастырғыштардың  конструктивті  параметрлерін  жəне  жылу  тасымалдағыштарды 
қыздыруда шығынды оңтайландыруға мүмкіндік береді.  
 
Əдебиеттер 
1  Кешуов  С.  А.,  Алдибеков  И.Т.,  Барков  В.И.  Ресурсосберегающие  системы  и 
установки  электротеплообеспечения  в  малом  молочном  животноводстве.  Алматы:  ТОО 
«Нур-Диас», 2012.- 320 с. 
2  Расстригин,  В.Н.  Дацков,  И.И.  и  др.Электронагревательные  установки  в 
сельскохозяйственном производстве.– М.: Агропромиздат, 1985.- 304 с. 
3  Тихомиров  Д.А.  Обоснование  энергетических  параметров  электропароводо-
нагревателей.Техника в сельском хозяйстве. – 2000. - № 5. – С. 25-28. 
4  Расстригин    В.Н.,  Тихомиров  Д.А.  Расчет  энергетических  и  теплотехнических 
параметров электропароводонагревателей //Техника в сельском хозяйстве. – М., 2000. - № 
5. - С. 45-46. 
 
Сембаева Ф.К.,  Алдибеков И.Т. 
 
ИССЛЕДОВАНИЕ РАБОТЫ МНОГОФУНКЦИОНАЛЬНОЙ 
 ЭЛЕКТРОТЕПЛОВОЙ УСТАНОВКИ  
 
В  статье  описываются    конструктивно-технологическая  схема  и  режимы  работы 
многофункциональной электротепловой  установки на базе электродного парогенератора 
с  двумя  встроенными  теплообменниками,  а  также  приведена    математическая    модель 
зимнего режима работы. 
Ключевые  слова:  молочные  фермы,  электротеплоснабжение,  пароснабжение, 
горячее  водоснабжение,  отопление,  электродные  парогенераторы,  теплообменники,                    
баки-аккумуляторы, математические модели. 
 
Sembayeva F.K., Aldibekov I.T. 
 
RESEARCH WORK MULTIFUNCTIONELECTRICITY AND INSTALLATION 
 
This article describes the design and operation of the steam generator with built-in heat 
exchanger and a new electrode system, and provides mathematical models of different modes of 
operation. 
Keywords: dairy farms, elektroteplosnabzhenie, steam supply, hot water supply, heating, 
electrode steam generators, heat exchangers, storage tanks, mathematical models. 
 
 
 
 
 

315 
ƏОЖ  633. 1: 631. 563 
Хасенова Ш.К., Оралбаев С.Ж., Сапарбаев Е.Т., Ниязбаев Ə.Қ. 
Қазақ ұлттық аграрлық университеті 
ЖҮГЕРІ ДƏНІН КҮН ЭНЕРГИЯСЫМЕН КЕПТІРГІШТІҢ ПАРАМЕТРЛЕРІН НЕГІЗДЕУ 
Аңдатпа 
Мақалада  жүгері  дəнін  күн  энергиясымен  кептіргіштің  құрылысы  жəне  жұмыс 
принципі  келтірілген.  Барабанды  гелиокептіргіштің  күндізгі  уақыттағы  кептірудің 
цикліндегі жылулық балансы негізінде кептіргіштің төменгі мен жоғарғы коллекторының 
ауданы,  негізгі  конструктивтік  параметрлері  −  диаметрі,  ұзындығы,  барабан  сыйымды-
лығы анықталған. 
Кілт  сөздер:  жүгері  дəні,  күн  энергиясы,  гелиокептіргіш,  коллектор,  жылулық 
баланс, жылулық шығын,  кептіруші агент, дефлектор, кептіргіш камера, барабан 
Кіріспе 
Қазіргі  кезде  өнімділігі  жоғары  автоматтандырылған  дəн  кептіргіш  қондырғылар 
кеңінен  қолданылуда.  Алайда,  оларды  жиналған  өнімнің  ылғалдылығы  төмендеу  жəне 
өндіру  көлемі  шағын  болғандағы  фермерлік  қожалықтар  жағдайында  қолдану  тиімсіз 
келеді, себебі, үлкен көлемдегі күрделі қаржыны жəне едəуір энергия шығындарын қажет 
етеді.  Қырманда  дəнді  табиғи  кептіруді  немесе  едендік  дəнкептіргіштерде  электрлік 
калориферлерді қолдану да айтарлықтай еңбек жəне электр энергиясы шығындарын қажет 
етеді.  Осыған  байланысты  экологиялық  талаптардың  орындалуын,  жүгері  дəнінің 
бірқалыпты,  жоғары  сапалы  кептірілуін,  оның  тұқымдық  қасиеттерінің  сақталуын, 
энергия  мен  ресурстарды  үнемдеуді  қамтамасыз  ете  алатын  энергияның  қайта 
жаңғыртылатын  баламалы  көздері  негізінде  жүгеріні  кептіру  технологиясы  мен  энергия 
үнемдеуіш техникалық құралдарын жасау өзекті мəселе болып табылады. 
Материалдар мен əдістер 
Жүгері дəнін кептіру процесін зерттеу, қолданыстағы кептіргіштер конструкциясын 
талдау жүгеріні кептірудің өзіндік құнын төмендетудің тиімді тəсілдерінің бірі – энергия 
үнемдеуіш  режимдерді  жасау,  оны  ендіру  екендігін  көрсетті.  Патенттік  ізденіс  негізінде 
энергияүнемдеуіш  дəнкептіргіш  кезеңді  əрекеттегі  болуы,  қиыршықтасты  аккумуляторы 
бар күн коллекторынан, жетегі бар тесіктелген барабан орнатылған кептіруші камера жəне 
дефлекторы бар күн коллекторы түрінде жасалған сорып алушы мұржадан тұру қажеттігі 
айқындалды. Гелиодəнкептіргіш екіқабат мөлдір жабынды төменгі күн коллекторы жəне 
жұмыртасты жылулық аккумулятордан тұрады (1-сурет).  
1-сурет. Барабанды гелиокептіргіштің функционалдық-параметрлік сұлбасы 

316 
 
Жылулық  аккумулятордың  жұмыртас  арқылы  ауаның  өтуіне  мүмкіндік  беретін 
тосқауылы  бар.  Жұмыртастың  қараға  боялған  жоғарғы  беті  жылуқабылдауыш  бет 
қызметін  атқарады.  Тарту  күшін  ұлғайту  мақсатында  сорып  алушы  мұржа  дефлекторы 
орнатылған,  ол  екіқабат  мөлдір  жабын  жəне  артқы  жылуқабылдауыш  жақтауы  бар 
вертикаль  күн  коллекторы  түрінде  болады.  Кептіргіш  камерадағы  резеңке  шымылдық 
қыздырылған ауа ағымын жасауға арналған. Барабан  тіректерге орнатылады жəне оның 
дəнді  тиеу-қотаруға  арналған  люктері  бар.  Барабанға  қалақтар  орнатылған,  олардың 
көмегімен  дəнді  араластыру  жүргізіледі.  Барабан  редуктор  арқылы  электромотормен 
қозғалысқа келтіріледі. 
Гелиокептіргіштің  жұмысы  былайша  жүреді.  Барабанның 3/4 бөлігіне  жүгері  дəні 
тиеледі.  Ауа  төменгі  коллектордың  мөлдір  жабыны  мен  жұмыртас  арасындағы  саңылау 
арқылы  тосқауылды  айнала  өтеді  де,  қыздырылып  кептіргіш  камераға  өтеді.  Жылудың 
артық  бөлігін жұмыртас өзіне қабылдайды. Ауа камераға тор арқылы кіреді. Шымылдық 
барабан  бетімен  сырғанайды  да,  ауаның  қажетті  ағымын  жасайды,  осының  негізінде  ауа 
барабан астымен ол арқылы өтеді, қыздырылған соң сорушы коллектормен жоғары қарай 
ұмтылып,  тарту  күшін  түзеді.  Жел  болған  кезде  тарту  күші  дефлектормен  күшейтіледі, 
сонымен қатар дефлектор жаңбыр кезінде кептіргіш камераға судың өтуіне жол бермейді. 
Күн  сəулесінің  түсуі  болмаған  жағдайда,  кептіргіш  камера  жұмыртасты  аккумуляторда 
жинақталған жылу есебінен жұмыс істейді. 
Зерттеу нəтижелері 
Гелиоколлектор  ауданы  мен  жылу  аккумуляторы  сыйымдылығын  есептеудің  негізі 
аластатылатын ылғалдың қажетті мөлшері болып табылады. Барабанды гелиокептіргіштің 
күндізгі кептірудің бір цикліндегі жылулық балансы мынадай түрде болады[1]: 
 
L · i
аа 
+  S
тк
 · ∑ Q
Кор
 = Q
КА 
+ Q
ЖА
 + Q
ДШ
 + Q
БШ
 + Q
ҚО
 , Вт,           (1) 
 
мұнда  i
аа
  −  атмосфералық  ауаның  энтальпиясы,  Дж/кг; Q
Кор
  −  күн  энергиясы  ағымының 
орташа  тығыздығы,  Вт/м; S
тк
  −  төменгі  күн  коллекторының  ауданы,  м
2
; Q
КА
−  кептіруші 
агент  энтальпиясы  өзгеруіне  байланысты  жылулық  шығын,  Вт; Q
ЖА
−  жылу  аккумуля-
торын  қыздыруға  жұмсалатын  жылулық  шығын,  Вт; Q
ДШ
−  жүгері  дəнін  қыздыруға 
жұмсалатын  жылулық  шығыны,  Вт; Q
БШ
−  кептіргіш  барабанды  қыздыруға  жұмсалатын 
жылулық  шығын,  Вт; Q
ҚО
−  кептіргіш  қоршамасы  арқылы  қоршаған  ортаға  шығатын 
жылулық шығын, Вт. 
(1) өрнектен төменгі күн коллекторының қажетті ауданын анықтай аламыз: 
 
S
тк
 = [1 / ∑ Q
Кор
] · [L · (i
2
 − i
аа 
) + Q
ЖА
 + Q
ДШ
 + Q
БШ
 + Q
ҚО
], м
2
,     (2) 
 
Жоғарғы  күн  коллекторы  сорып  алушы  мұржадағы  тарту  күшін,  яғни  кептіруші 
агентті қыздырудан болатын оның шығынын қамтамасыз етеді. Сорып алушы мұржаның, 
тиісінше,  жоғарғы  күн  коллекторының  енін  гелиокептіргіштің  (төменгі  күн  коллекторы) 
еніне тең етіп қабылдауға болады.  
Мұржаның жалпы биіктігі гелиокептіргіштің негізінен сорып алушы мұржаның жо-
ғарғы жиегіне дейінгі қашықтық болатындықтан, оның өзінің биіктігі осы қашықтық пен 
кептіргіш камера биіктігінің айырмасына тең болады: 
Н
СМ
 = Н
ГК
 − Н
КК
 ,                                            (3) 
мұнда Н
ГК
 − гелиокептіргіш биіктігі, м;Н
КК
 − кептіргіш камера биіктігі, м. 
Жоғарғы коллектордың ауданы мынаған тең болады: 
 
S
ЖК
 = Н
СМ
 · В, м
2
.                                            (4) 

317 
Барабанды  гелиокептіргіштің  негізгі  конструктивтік  параметрлері: D−диаметрі,   
l−ұзындығы жəне маңызды пайдаланымдық параметр V − барабан сыйымдылығы болып 
табылады (2-сурет)
.  
2-сурет. Барабанды гелиокептіргіштің конструктивтікпараметрлерін негіздеудің сұлбасы 
Кептіргіш  барабанның  максималды  диаметрі  баяу  қозғалыстағы  жүгері  дəнінің 
кептіруші  агентпен  конвективті  жылуалмасудағы  кептіру  кинетикасынан  анықталады. 
Барабанды толтыру коэффициенті ескерілгенде, жүгері дəнінің максималды қабаты оның 
диаметрін анықтайды[2]. 
Кептіргіш барабанды баяу айналатын қабықша түрінде қабылдауға болады. Мұндай 
жағдайда барабан диаметрінің оның ұзындығына мынадай қатынасы ұсынылады: 
D / l = 0,25...0,125 .                                             (5) 
Сонда барабан ұзындығы, яғни кептіргіш шегінің ұзындығы В мынаған тең болады: 
l = В − 2q = D / l  0,25...0,125 ,                                  (6) 
Төменгі  күн  коллекторы  мен  кептіргіш  камера  қоршамаларының  ауданы  мынаған 
тең  болады (2-сурет): 
F = B · (L + H +c) + 2H · (c + b) + (L−c−b) · (H + d + В/cos α),      (7) 
мұнда  L−  гелиокептіргіш  ұзындығы,  м;Н  −  кептіргіш  камера  биіктігі,  м;с  −  кептіргіш 
камера  ұзындығы,  м;b−  сорып  алушы  мұржа  қалыңдығы,  м;d−  төменгі  коллектор  кіріс 
қимасының биіктігі, м;α− төменгі коллектордың горизонтқа көлбеулік бұрышы, град. 
2-суретке сəйкес мынадай қатынастарды аламыз: 
с = К
D
 · D ,  H = D + e + f ,  a = (H − d) / sin α = (D + e + f − d) / sinα 
(8)
L = a · cos α + c = ctg α · (D + e + f − d) + К
D
 · D 
(8) өрнекті (7) өрнекке қойып, түрлендіруден соң мынаны аламыз: 
F=B · (ctgα · (D + e + f − d) + (К
D
 +1) · D + e + f + c) + 2(D + e + f)·(К
D
 · D +b) + 
(9)
+ (ctg α · (D + e + f − d) + К
D
 · D − c − b) · (D + e + f + d + B/cosα 

318 
 
 
мұнда е − барабанды қотаруға қажетті жабдықтың орналасуын қамтамасыз ететін барабан 
түбінен  кептіргіш  камера  еденіне  дейінгі  қашықтық,  м; f −  барабанды  тиеуге  дейінгі 
жабдықорналасуын қамтамасыз ететін барабан үстінен кептіргіш камера төбесіне дейінгі 
қашықтық, м; К
D
− кептіргіш камера төбесі ұзындығының барабан диаметріне қатынасы. 
Кептіргіш барабандағы дəннің массасын мына формуламен анықтаймыз: 
 
m
жд
 = (π· D
2
/4) · l · ρ
жд
 · k
т
 ,                                  (10) 
 
мұнда ρ
а
 − жүгері дəнінің тығыздығы, кг/м
3
; k
т
− барабанның толу коэффициенті. 
Дəн дымқылдығына байланысты тығыздық мынаған тең [3]: 
 
ρ
жд
 = 1388 − 3,2 · (W/100)/(1 − W/100) ,                      (11) 
 
Cонда кептіргіш қоршамасы ауданының бірлігіне келетін дəн мөлшері мынаған тең: 
 
m
F
 = π· D
2
 · l · ρ
жд
 · k
т
 / 4F,  кг/м
2
,                           (12) 
 
 (6), (10) өрнектері негізінде гелиокептіргіш ені мынадай түрде өрнектеледі: 
 
В = 
жд
πρ
жд
φ
∙ , … ,
  + 2q.                                (13) 
 
Барабанның тиімді толу дəрежесі мынаған тең болады[4]: 
 
ξ
Т 
= (V
кат
 / V
бік
) · 100% ,                                   (14) 
 
мұнда V
кат
−кептіруші агентпен түйісуде болатын дəн көлемі; V
бік
−барабан ішкі көлемі. 
Бұл жағдайда V
кат
көлемі барабандағы жүгері дəні көлеміне тең болады. 
Қорытынды 
Қолданыстағы  конструкцияларды  талдау  нəтижесінде  негізделген  жүгері  дəнін  күн 
энергиясымен  кептіргіштің  функционалдық-параметрлік  сұлбасы  арқылы  барабанды 
гелиокептіргіштің күндізгі уақыттағы кептірудің бір цикліндегі жылулық балансы өрнек-
телді. Осының негізінде гелиокептіргіштің төменгі мен жоғарғы коллекторының ауданы, 
негізгі  конструктивтік  параметрлері  −  диаметрі,  ұзындығы,  барабан  сыйымдылығы 
теориялық түрде анықталды. Анықталған конструктивтік параметрлер эксперименталдық 
зерттеу кезінде жүгері дəнін кептірудің тікелей пайдаланымдық шығындары минимумына 
сəйкесті  болатын  гелиокептіргіштің  конструктивтік-технологиялық  параметрлерін,  осы 
параметрлердің  жүгері  дəнін  кептіру  процесінде  энергетикалық  жəне  экономикалық 
көрсеткіштеріне ықпалын анықтауға мүмкіндік береді. 
 
Əдебиеттер 
1.Драганов  Б.Х.  Теплотехника  и  применение  теплоты  в  сельском  хозяйстве.  −М.: 
Агро-промиздат, 1990. − 464 с. 
2.  Харченко  Н.В.Индивидуальные  солнечные  установки.–М.:  Энергоатомиздат, 
1990. –208 с. 
3.  Гинзбург  А.С.  Теплофизические  характеристики  пищевых  продуктов.−  М.: 
Пищевая промышленность, 1980.− 288 с. 
4.  Антипов  С.Т.  Тепло-  и  массообмен  при  сушке  в  аппаратах  с  вращающимся 
барабаном. − Воронеж: Изд-во ВГТА, 2001. − 308 с. 
 

319 
Хасенова Ш.К.,Оралбаев С.Ж., Сапарбаев Е.Т., Ниязбаев А.К. 
ОБОСНОВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ СУШИЛКИ ЗЕРНА КУКУРУЗЫ 
 С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СОЛНЕЧНОЙ ЭНЕРГИИ 
В  статье  описаны  устройство,  принцип  работы  барабанной  гелиосушилки  зерна 
кукурузы. На основе теплового баланса барабанной гелиосушилки за один цикл сушки в 
дневное время определены площади нижнего и верхнего солнечных коллекторов, основ
-
ные конструктивные параметры − диаметр,  длина и    вместимость сушильного барабана. 
Ключевые  слова:  зерно  кукурузы,  солнечная  энергия,  гелиосушилка,  коллектор, 
тепловой баланс, тепловые потери,  сушильный агент, дефлектор, сушильная камера, барабан. 
Khassenova Sh., Oralbayev S., Saparbayev Yе., Niyazbayev A. 
SUBSTANTIATION OF THE PARAMETERS OF THE DRYER CORN 
WITH THE USE OF SOLAR ENERGY 
The article describes the principle of work drum heliodryer corn. On the basis of heat 
balance drum heliodryer for one cycle of drying in the daytime the square is defined the lower 
and upper solar collector, the main design parameters − diameter, length and capacity of the 
drying drum. 
Keywords:corn grain, solar energy, solar drying plant, collector, heat balance, heat losses, a 
drying agent, a deflector, drying chamber, drum 
УДК 681.518.5:004.81 
Айнакулов Ж.Ж.,Айнакулова Ж.К., Ахметов К.А.  
Казахский национальный университет имени Аль-Фараби 
Казахский национальный аграрный университет 
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ ПОДХОД К ПРОЦЕССУ РАЗРАБОТКИ 
АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ 
Аннотация 
Рассмотрен  вопрос  реализации  прикладной  интеллектуальной  системы,  состав  и 
структура параметров управления, а также  выбор варианта композиции технологических 
процессов,  моделирование  структуры  процесса  обработки  изделия,  операций  обработки 
изделия  в  составе  производственно-технологического  процесса  с  учетом  условий 
ресурсоемкости. 
Ключевые  слова
:  интеллектуальные  информационные  системы,  модель,  модели-
рование,  объект,  процесс,  данные,  параметры,  сложный  объект,  автоматизированное 
управление, распределенные многомерные элементы, структура. 
Решение  научно-исследовательских,  проектных  и  организационных  и  управлен-
ческих  задач  с  помощью  интеллектуальных  информационных  систем,  основанных  на 
использовании  искусственного  интеллекта,  служат  для  изучения  сложных  объектов  и 
процессов.  Основу  этих  систем  составляют  модели  отображения  знаний,  как  системы 
представляющие    природу  изучаемых  и  управляемых  объектов  и  явлений,  и  их 

320 
 
проявления  в  виде  эмпирических  данных,  фактов,  характеризующих  их  структуру, 
свойства и отношения компонент, а также объективные измеряемые рабочие параметры. 
Модели  знаний  являются  универсальными,  т.е.  математическое,  логическое, 
алгоритмическое,  объект  или  кадрирование  и  ассоциативно-структурные  функции,  а 
также  формализованное  описание  объекта  исследования  и  порядок  построения  решения 
задачи  исследования [1]. Наиболее  адекватным  является,  применение  информационных 
технологий и систем в управлении производством и экономикой. Ассоциативной формой 
представления  знаний  является,  которая  в  отличие  от  других  подходов,  использует 
понятие  формальной  системы  А = (U, C , L, I), где  А - ассоциативное  представление 
системы знаний, U - множество ключевых элементов ассоциативной сети, C - множество 
контактных  соединений (konnektsy), L - набор  правил  для  построения  сети,  кроме 
процедур ассоциативных выводов новых знаний.  
В этой модели, знания об объекте исследования имеют пространственно-временную 
структуру,  и  законы  их  функционирования  представлены  в  виде  распределенных 
многомерных  элементов  сетевого  узла,  которые  являются  абстракциями  реальных 
объектов, явлений и процессов. Такая модель представления знаний описывает  характер 
организации системы, явления сознания, памяти и мышления, изученного в рамках теории 
систем, кибернетики и психологии.  
Преимуществом  ассоциативно-интеллектуального  подхода  является  возможность 
получения  новых  знаний  с  помощью  автоматического  создания  новых  соединений 
ключевых  элементов  достижения  оптимальных  значений  для  соответствия  критериям 
эффективности (цена, энергопотребление, операции во время выполнения и т.д.), запись, 
хранение  и  последующая  идентификация  оптимального  режима  функционирования  
поведения объекта системы в режиме реального времени.  
Свойство производить новые знания, это типичные ассоциативно- интеллектуальные 
формы  представления  знаний,  что  повышает    эффективность  обработки  информации  и 
анализ  процессов  сложной,  плохо  структурированной  информации  для  биологического 
прототипа, например,  нервная система человека. 
Характерной  особенностью  ассоциативных  моделей  знаний  является  ее 
многомерность,  например,  иерархические  сети,  а  также  специальные  пространственно-
временные  формы  организации  отношений,  основными  из  которых  являются: 
вычислительные  алгоритмы  и  логические  основы  взаимодействия  элементов  сети, 
основанные  на  оценке  текущих  настроек  сетевых  элементов  и  принадлежность  их  к 
заданным  интервалам  времени  (нечеткие  множества)  или  определение  вероятности 
возникновения  фактов,  событий,  принимая  во  внимание  частоту  взаимодействия  между 
элементами. Адаптивно-аналоговые алгоритмы с порогом или ограниченного управления 
выходом 
линейных 
импульсов 
сигнала 
определяется 
частотой 
физического 
взаимодействия элементов в изучении искусственных нейронных сетей. Эта архитектура 
нейронной  ассоциативной  модели  знаний  по  сравнению  с  простой  логической  сетью 
всегда многоуровневый [2].  
Нейронная  сеть  состоит  из  иерархически  связанных  локальных  сетей  (подсистем), 
объединенных 
функцией, 
которая 
обеспечивает 
эффективную 
координацию 
соответствующих элементов узлов мета-уровня из-за разделения функций между слоями 
нейронной сети.  
Такой подход является приближенной аналогией метакогнитивной пространственно-
временной 
интеграции 
нейронной 
сети 
мозга, 
основанного 
на 
принципе 
информационного параметрического резонанса интерференционных паттернов активации 
волны  нейронов (JET LAG) в  коре  головного  мозга  и  голографической  модели 
распространения,  фиксации,  хранения  и  обобщения  информации,  когнитивной 
психологии, нейронных сетей, теоретической физики [3]. 

321 
Анализ проводимых исследований в области информатики показал, что полученные 
результаты  приближают  процесс  создания  интеллектуальных  информационных  систем  к 
самой  высокой  биологической  форме  организации  материи.  Это  подтверждается 
созданием  японских  корпораций  роботов Sony - SDR3 и Honda - P3. Разработка 
интегрированных  интеллектуальных,  цифровых  систем  управления  предприятием  с 
помощью  приложений  Microsoft, например,  электронный  процессор MS Excel, который 
является  примером  успешной  коммерческой  реализации  в  области  автоматизированной 
обработки информации [4]. 
Интегрированные  компьютерные  технологии  привели  к    развитию  и  появлению 
уникальных  инструментов  проектирования,  тестирования  и  отладки  динамических 
объектов  и  процессов.  Это  компьютерная  система  программного  и  аппаратного 
обеспечения  в  режиме  реального  времени  реализована  в  среде Matlab, Simulink. 
Используемые  при  этом  анимации,  позволяют  исследовать  динамику  формирования  и 
движения волновых фронтов процессов искусственных клеток самоорганизации плазмы, а 
также  для  визуализации  на  экране  дисплея  интуитивно  воспринимаемые  нашим 
сознанием  принципы  формирования  упорядоченных  структур  физических  объектов. 
Последнее  особенно  важно  в  развитии  интегрированных  производственных  систем, 
систем управления с большим количеством информации и обратных связей, где процесс 
инженерной  подготовки  производства  высокотехнологичных  товаров,  связанных  с 
несколькими  последовательными  приближениями  и  параметрами,  объективно  не  может 
быть  представлено  методами  дифференциального  исчисления  и  методов  планирования 
задач.  
Основной  целью  исследования  является  создание  прикладных  интеллектуальных 
систем,  с  разработкой  централизованной  базы  данных,  которая  содержит  аналитические 
описания,  процедурные  модели  и  расчетные  модули,  что  позволяет  избежать 
необходимости  повторной  разработки  имеющихся  аналогов  разработанных  моделей. 
Механизм  поиска  похожих  аналитических  описаний  и  процедурных  моделей  позволит 
уменьшить  время  для  проведения  оценки  и  прогнозирования  состояния  сложных 
объектов,  т.к.  у  пользователя  появится  возможность  доработать  похожие  процедурные 
модели  или  аналитические  описания  создаваемых    систем.  Актуальность  исследования 
заключается в  необходимости  разработки централизованной базы данных, что позволяет,  
используя имеющиеся модели и тем самым сократить ресурсы времени затрачиваемое на 
создание  интегрированных  производственных  систем,  систем  управления  с  большим 
количеством  информации,  а  также  ресурсы  времени  на  разработку  конструкторской 
документации. 
Ценность  выполненных  исследований  заключается  в  разработке    моделей  систем 
управления,  а  также  в  параллельном  решений  задач  оптимизации  технологических  
процессов и в созданий базы данных.  
Разработанные  нами  интеллектуальные  информационные    системы  выполнены  в 
рамках  работ  по  созданию  распределенных  систем  с  использованием  интеллектуального 
подхода  для  решения  различных  теоретических  приложений,  таких  как,  динамические 
объекты и процессы управления производством, распознавание образов и классификация 
проблемных ситуаций, структурирование и обобщение больших массивов данных, а также 
создание прикладного  программного обеспечения.  
В  этой  ситуации,  аналитической  постановке  задач  управления,  к  определению  ее 
основных  составляющих:  формальное,  математическое  описание  объекта  управления, 
формулировка целей и критериев их достижения, распределение и доступных измерений 
управляющих  воздействий  и  дестабилизирующих  факторов,  позволяет  получить  в 
относительно  короткий  период  времени  лучших  инженерных,  организационных  и 
технических  решений.  В  то  же  время,  это  делает  процесс  проектирования,  а  также  их 
техническую реализацию наименее минимальными затратами временных ресурсов [5]. 

322 
 
Используя модель распределенного управления,  таких как централизованный орган 
управления,  руководитель  или  менеджер,  которые  могут  принять  решение  о  выборе 
факторов,  влияющих  на  достижение  цели  для  определения  существенного  отношения 
между  целями  и  средствами  с  точки  зрения  функционирования  параллельных  процессов 
обработки для изготовления продукции.  
По  этой  причине  руководство  должно  принимать участие,  когда это  возможно,  все 
участники производственного процесса - специалисты различных областей знаний, между 
которыми  необходимо  организовать  эффективное  взаимодействие.  В  связи  с  этим, 
центральной  научно-технической  задачей  сегодня  является  создание  интеллектуальных 
коммуникационных  систем  поддержки  и  когнитивные  процессы  человека  оператора 
производственной системы в решении сложных формализованных и не формализованных 
задач.  
Передовые  научные  знания  и  информационные  технологии  должны  быть 
эффективно использованы для создания условий для гармоничного взаимодействия между 
активными  элементами  производственных  систем  на  всех  уровнях  управления,  которые, 
по мнению многих исследователей, поднимает важные научные и технические проблемы 
формирования 
новой 
парадигмы 
управления 
организацией 
интегрированного 
производства [6]. 
Таким  образом,  чтобы  преодолеть  недостатки  традиционных  форм  управления, 
отличного  от  концепций  планирования  производства,  создания  теоретической  и 
методологической базы, ключевых понятий принцип которого заключается в организации 
управления 
производством, 
основанного 
на 
принципах 
самоорганизации 
и 
саморегуляции,  которые  основаны  на  распределенной  интеллектуально  активном 
производстве элементов системы робототехнических систем, а также рабочих, бригадиров 
и  мастеров  технологических  площадок,  принимать  свои  собственные  решения  о 
регулировании  прогресса  производства  на  основе  реального  потока,  условии 
производственного процесса с использованием специальной поддержки информационной 
технологии управления [7]. 
В подтверждение этого можно отметить, что характерной особенностью нынешнего 
этапа  в  области  искусственного  интеллекта  (ИИ)  особое  внимание  в  исследованиях 
уделяется 
разработке 
гибридных, 
человеко-машинных 
систем, 
объединению 
человеческого  интеллекта,  скорости  и  памяти  компьютеров  для  решения  сложных  задач 
управления.  Дальнейшее  прогрессивное  развитие  ИИ  связано  с  развитием  новых 
технологий представления знаний, на основе тесного взаимодействия между человеком и 
машинным  интеллектом  посредством  создания  общей  информационной  среды 
функционирования систем управления. Внимание исследователей все чаще обращается к 
новым возможностям, которые открываются в связи с актуальными проблемами коллек-
тивного сознания и процессов самоорганизации в экономике в связи с быстрым развитием 
интеллектуальных информационных систем и телекоммуникационных сетей [8]. 
В  связи  с  этим,  интегрированная  адаптивная  операционная  система  считается  как 
гибрид  человеко-машинных  систем,  которые  представляют  собой  совокупность 
взаимодействующих  сложных  динамических  объектов - автоматизированных  рабочих 
центров  и  технических  средств.  Обработка  и  передача  информации  в  ходе  процесса,  а 
также  операторы,  участвующие  в  процессе,  могут  воспринимать  внешние  физические 
эффекты,  в  том  числе  информационные  сигналы  и  реагировать  на  них  (с  помощью 
специального  регулятора),  а  также  изменения  в  локальных  режимах  работы  для 
синхронизации и оптимизации производственных показателей. 
Корневой методологической ошибкой,  является то, что при организации и создании 
систем 
управления 
промышленными 
предприятиями, 
используется 
теория 
автоматического  управления,  которая  разрабатывается  на  основе  аппарата  классической 
математики  (линейных  и  нелинейных  дифференциальных  исчислений)  для  закрытых, 

323 
технических  систем  и не учитывается  интеллектуальный  потенциал  активных  элементов 
производственной системы [6].  
Коллективное  мышление  в  динамике  групп  является  мощным  инструментом 
распознавания  сложных  экономических  явлений  и  решений  на  основе  сложности  и 
использования  формализованных  задач  управления  в  динамичной  среде  и  в  режиме 
реального времени. 
Постановка  математической  задачи  организации управления  комплексом  автомати-
ческих систем в условиях модельного эксперимента на ЭВМ заключается в непрерывном 
выделении  некоторого  подмножества  на  ограниченном  множестве  элементов  комплекса 
систем  и  их  пространственно-временном  объединении  в  производственно-технологичес-
кий  процесс  обработки  различных  изделий  с  наименьшими  затратами  времени. 
Пространственно-временная  декомпозиция  производственно-технологического  процесса 
связано  с  обработкой  изделия,  с  применением  комплекса  систем  машин,  где    Р(t) 
описывает  на  фазовом  пространстве  его  состояние  набором  элементных  процессов, 
операция  обработки  изделия  определяется,  как 
∑
,  элементные  процессы 
функционирования  автоматических  систем — 
∑
 и  необходимые  для  их 
реализации элементные функций, как 
∑
.  
Точки,  отображаемые  в  фазовом  пространстве  как  дискретное  время  Δt  являются 
элементарными  технологическими  операциями  обработки  изделия — t
n
,  которые  в 
процессе поиска оптимального варианта компоновки систем объединяются в элементные 
технологические  процессы,  посредством  вариантного  моделирования  структурно-
функциональных и параметрических связей, количественной оценкой их оптимальности и 
ранжирования по критерию наименьшей длительности технологического процесса:  Т
ц
 → 
min (рис.1). 
Выбор  варианта  композиции  технологических  процессов,  операций  обработки 
изделия в составе производственно-технологического процесса осуществляется исходя из 
следующих условий: 
1. Общая ресурсоемкость, продолжительность технологического процесса обработки
изделия  с  применением  комплекса  систем  машин — P(t) или RAF(t)={r
i
а
i
f
i
(t),  Δt}, 
включающая  суммарную  длительность  множества  элементных  процессов,  связанных  с 
обработкой  изделия  станками R(t)={r
i
(t),  Δt},  множества  элементных  процессов 
транспортировки изделий между станками по выбранным маршрутам транспортирования 
изделий  определенной  протяженности — L(t)={l
i
(t),  Δt}  и  множества  межоперационных 
ожиданий  — E
x
(t) = {e
xi
(t), Δt} должна стремится к минимальному значению, а именно: 
Рисунок 1. Моделирование структуры процесса обработки изделия 

324 
 
2.  Ресурсоемкость,  длительность  элементного  процесса  обработки  изделия 
агрегатом— R(t), включающая  длительность  выполнения  набора  элементарных 
технологических операций обработки изделия — {r
i
(t), Δt} с учетом времени установки и 
снятия изделия (t
is
/t
rm
) и переналадки, реконфигурации агрегата (t
r
),  должна стремится к 
минимальному значению, а именно: 
 
3.  Ресурсоемкость  и  длительность  элементного  процесса  перемещения  и 
транспортировки изделия между агрегатами, обусловленная протяженностью выбранных 
маршрутов  транспортирования  изделий — L(t)={l
i
(t),  Δt}  и  включающая  длительность 
выполнения,  транспортное  плечо  набора  элементарных  операций  транспортировки — 
{l
i
(t),  Δt}  с  учетом  времени  погрузки  и  выгрузки  изделия  на  транспортер,  должна 
стремится к минимальному значению, а именно: 
 
4.  Совокупные  потери  ресурсов  и  эффективного  рабочего  времени  (снижение 
производительности) RMS из-за  межоперационных  ожиданий  E
x
(t) = {e
xi
(t),  Δt}  должны 
стремиться к минимальному значению, а именно: 
 
Таким образом, полученные результаты исследования показали, для формализован-
ного  описания  динамики  системы,  технологических  процессов  производства,  бизнес-
процессов необходимо использование  инструментов моделирования и интеллектуальной 
поддержки  принятия  решений  и  управления,  которые  создают  предпосылки  для  полной 
автоматизации управления за счет использования распределенной системы, как активных 
задач  управления,  как  объект  автоматизированных  систем  и  процессов.  Исследования  и 
разработка  автоматизации  в  этой  области  позволят  в  будущем  организовать  на  базе 
автономного (Android) встроенного  программного  обеспечения,  эффективный  процесс 
коммуникации  между  активными  элементами  системы  производства,  тем  самым 
обеспечивая им высокую степень координации и, как следствие, высокая эффективность 
управления в целом. 
Полученные  нами  результаты  исследований  в  области  автоматизации  управления 
предполагает, что на основе ассоциативного подхода можно создать систему со сложной 
структурой и поведением на основе интеллектуального подхода.  
Ориентация  на  потребительский  спрос,  проведение  научно-технической  иннова-
ционной  политики,  стремление  к  нововведениям  и  оправданному  риску  есть  основопо-
лагающие  идеи  современного  управления.  Таким  образом,  в  современном  управлении 
происходит  интеграция  традиционных  методов  жесткого  управления  и  «мягкого»  пове-
денческого управления  в новую концепцию управления. 

жүктеу/скачать 8,12 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: