АВТОМАТИЗАЦІЯ КЕРУВАННЯ ЕЛЕКТРИЧНИМ АВТОКЛАВОМ
Анотація
У статті проаналізовано використання електричного автоклава із запропонованою системою автоматизованого керування технологічним процесом в умовах малого підприємства або невеликого цеху закладу ресторанного господарства. Проведено аналіз виконання технологічного процесу стерилізації консервів в електричному автоклаві на створеному автоматизованому стенді керування електричним автоклавом під назвою «Стенд автоматичного контролю та керування технологічними параметрами теплового устаткування». Розглянуто варіанти режимів роботи програмованого логічного контролера ОВЕН ПР200 з електричним автоклавом. Наведено принцип роботи електричного автоклава у схемі електричного ланцюга з програмованим логічним контролером. Наведено порядок підключення датчиків та їх види, що беруть участь у визначенні параметрів заданого технологічного процесу – термометр опору, для визначення значення температури та датчик тиску. Визначено, що початковим варіантом, який відповідає за початок проведення досліджень, є варіант №1, а кількість варіантів – 18, що запрограмовані під конкретні значення заданого технологічного процесу в пам’яті програмованого логічного контролера. Визначено способи управління електричним автоклавом – безпосередньо через дисплей програмованого логічного контролера або через встановлену інформативну програму SCADA на персональному комп’ютері. Попередньо з’ясовано, що SCADA система SIMP Light ENT забезпечує доступ по локальній мережі або через Інтернет до поточних та архівних даних технологічного процесу. Підтримується робота Монітора в мережевому режимі – можливе підключення кількох ПК до однієї станції. Наведено порядок запуску програми SCADA система SIMP Light ENT – редактор каналів, перевірка налаштування каналів, обрання потрібного COM порт, запуск тестових каналів, редактора мнемосхем та запуск монітора. Експериментально доведено, нагрівання електричного автоклава запускається за рахунок або безпосередньо програмованим логічним контролером, або персональним комп’ютером з програмою SCADA. Досліджено, електричний автоклав нагрівається протягом зазначеного технологічним процесом часу до заданих параметрів. Визначено, що задані технологічним процесом параметри відповідають значенням термометра опору та датчика тиску для відповідного технологічного процесу, відповідно до обраного варіанту – варіант №13 – стерилізація м’ясних консервів. Проаналізовано коливання напруги та нестаціонарність технологічних параметрів в межах 2%, що пов’язано з типовими ознаками регулятора програмованого логічного контролера, але зазначені показники – в межах норми.
Посилання
2. Chaari, R., Ellouze, F., Qureshi, B., Pereira, N., Yousbet, H., & Tover, E. (2016). Cyber – physical system clouds: a survey computer networks, v (108), pp.260 – 278. doi: 10.1016/j.comnet.2016.08.017.
3. Chandrasiri, G.S.M., Wijenayake, A.K.I. & Udara, S.P.R. (2022). Development of automated systems for the implementation of food processing. J. Res. Technol. Eng., v 3(1), pp.8-18.
4. Chen, R.-Y. (2017). An intelligent value structure based approach to collaboration of food traceability cyber physicalsystem by fog computing, Food Control, v (71), pp.124 – 136. doi . org / 10 . 1016 / j .foodcont.2016.06.042.
5. Chen, R.-Y. (2016). An intelligent value stream-based approach tocollaboration of food traceability cyber physical system by fogcomputing. Food Control, v (71), pp.124-136. doi.org/10.1016/j.foodcont.2016.06.042.
6. Fauziah, R., Malaka, R., & Yuliati, F. N. (2020). Titratable acidity and pH changes of pasteurized milk by addition of Roselle flower extract in the refrigerator storage. In IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, v 492(1), p.012057. doi: 10.1088/1755-1315/492/1/012057.
7. Featherstone, S. (2015). Spoilage of canned foods. A Complete Course in Canning and Related Processes (Fourteenth Edition), v (2), pp.27-42. doi: 10.1016/B978-0-85709-678-4.00002-6.
8. Ghoshal, G. (2018). Emerging Food Processing Technologies. Food Processing for Increased Quality and Consumption, v (18), pp.29-65. doi: 10.1016/B978-0-12-811447-6.00002-3.
9. Gordon, A. (2020). Food safety and quality systems in developing countries, Academic Press. ISBN 9780128142738.
10. Hartulistiyoso, E., & Akmal, M. (2020). Energy Usage Analysis on The Production Process of Canned Crab Meat (Portunus pelagicus). IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci., v (542), p.012048. doi 10.1088/1755-1315/542/1/012048.
11. Iqbal, J., Khan, Z.H., & Khalid, A. (2017). Prospects of robotics in food industry, Food Sci. Technol (Campinas), v 37(2), pp. 159-165. doi: 10.1590/1678-457X.14616.
12. Jijo, K.J., & Ramesh, K.K.R. (2014). Process automation for a food processing plant, International Journal of Science, Engineering and Technology Research (IJSETR), v 3(6), pp.1744-1750.
13. Kalantzis, F., & Revoltella, D. (2019). Do energy audits help SMEs to realize energy-efficiency opportunities? Energy Economics, v (83), pp.229-239. doi: 10.1016/j.eneco.2019.07.005.
14. Ko M.J., Nam H.H., & Chung, M.S. (2020). Subcritical water extraction of bioactive compounds from Orostachys japonicus A. Berger (Crassulaceae): Sci Rep, v (10), p.10890. doi: https://doi.org/10.1038/s41598-020-67508-2.
15. Kumar, Mr.TRaj, Pranav, A., Venkatesan, G., Shanthosh, S., & Arjunm, D.K. (2020). International Journal for Research in Applied Science & Engineering Technology (IJRASET), v 8(5), pp. 2647-2650. doi: http://doi.org/10.22214/ijraset.2020.5442.
16. Lau, W. L., Reizes, J., Timchenko, V., Kara, S., & Kornfeld, B. (2015). Heat and mass transfer model to predict the operational performance of a steam sterilisation autoclave including products. International Journal of Heat and Mass Transfer, v (90), pp.800–811. doi: 10.1016/j.ijheatmasstransfer.2015.06.089.
17. Malaka, R., & Maruddin, F. (2020). Antioxidant activity of milk pasteurization by addition of Matoa leaf extract (Pometia pinnata). In IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, v 492(1), p.012046. doi: 10.1088/1755-1315/492/1/012046.
18. Meshram, A., Singhal, G.S., Bagyawant, S., & Srivastav, N. (2019). Plant−Derived enzymes; A Treasure for Foodbiotechnology, Enzymes in Food Biotechnology, pp.483-502. doi:10.1016/B978-0-12-813280-7.00028-1.
19. Mishachev, N.M., Shmyrin, A. M., & Suprunov, I.I. (2020). Simulation of sequential processing of a moving extended object. International Transaction Journal of Engineering, Management and Applied Sciences and Technologies, v 11(7), p. 11A07T. doi: 10.14456/ITJEMAST.2020.140.
20. Mokrushin, S.A. (2022). Selection of a system for automatic control of the sterilization process of canned food in an industrial autoclave. IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci., v 1052(1), p. 012136. doi: 10.1088/1755-1315/1052/1/012136.
21. Muller, M., Kulenkotter, B., & Nassmacher, R. (2014). Robots in food industry : challenges and chances. In proceeding of the international symposium on robotics (ISR)/German conference on robotics (robotic) Germany.
22. Munirah, M., Malaka, R. & Maruddin, F. (2021). Organoleptic quality of pasteurization milk by matoa (Pometia pinnata) leaf extract supplementation. IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci., v (788), p. 012098. doi: 10.1088/1755-1315/788/1/012098.
23. Pan, L., Pouyanfar, S., Chen, H., Qin, J. & Chen, S.-C. (2017). Deep Food: Automatic Multi-Class Classification ofFood Ingredients Using Deep Learning, IEEE 3rd International Conference on Collaboration and InternetComputing (CIC), pp.181-189. doi:10.1109/CIC.2017.00033.
24. Pierson, H. A., & Gashler, M. S. (2017). Deep learning in robotics: a review of recent research. Advanced Robotics, v (31), pp. 821-835. doi:10.1080/01691864.2017.1365009.
25. Piramuthu, S., & Zhou, W. (2016). RFID and sensory network automation in the food industry: ensuring quakity and safetythrough supply chain visibility. John Wiley & Sons. doi:10.1002/9781118967423.
26. Radchuk, O.V. & Savchenko-Pererva, M.Yu. (2023). Automated control system of devices for extraction of vegetable raw materials with subcritical liquid. Scientific bulletin of Tavriyya State Agro-Technological University. – Melitopol: TDATU, v 2(13), pp. 34-43. doi: 10.31388/2220-8674-2023-2-34.
27. Saldaña, E., Siche, R., Luján, M., & Quevedo, R. (2013). Review: Computer vision applied to the inspection and qualitycontrol of fruits and vegetables. Brazilian Journal of Food Technology, v 16(4), pp. 254-272. doi: http://dx.doi.org/10.1590/S1981-67232013005000031.
28. Sandey, K.K., Qureshi, M.A., Meshram, B.D., Agrawal, A.K. & Uprit, S. (2017). Robotics – An Emerging Technology inDairy Industry, International Journal of Engineering Trends and Technology (IJETT), v 43(1), pp. 58-62. doi: 10.14445/22315381/IJETT-V43P210.
29. Saravacos, G., & Kostaropoulos, A.E. (2016). Equipment for novel food processes handbook of food processing equipment. Springer, pp. 605-643.
30. Savchenko-Pererva, M.Yu. (2022). Innovative engineering solution in hotel and restaurant industry. Modern engineering and innovative technologies, Germany, v 20(1), pp. 3-7. DOI: 10.30890/2567-5273.2022-20-01-010.
31. Savchenko-Pererva, M. & Radchuk, O. (2021). Improvement of dust collectors for implementation in the food industry. Bulletin of the Sumy National Agrarian University. Series "Mechanization and automation of production processes", v 4(46), pp. 50-54. doi: https://doi.org/10.32845/msnau.2021.4.7.
32. Stier, R. F. (2019). Technical and quality management of canning. Swainson's Handbook of Technical and Quality Management for the Food Manufacturing Sector, pp. 505-527.
33. Triana, A., Maruddin, F., & Malaka, R. (2020). Supplementation of matoa (Pometia pinnata) leaf extract and alginate suppressed the growth of Staphylococcus aureus and Escherichia coli in pasteurized milk. In IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, v 492(1), p. 012044. doi: 10.1088/1755-1315/492/1/012044.
34. Triana, A., Maruddin, F., Malaka, R., & Taufik, M. (2020). Matoa pasteurized milk quality subjected to the different levels of alginate. In IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, v 575(1), p. 012029. doi: 10.1088/1755-1315/575/1/012029.
35. Wang, Y., Ke, L., Yang, Qi, Peng, Yu., Hu, Ya., Dai, L., Jiang, L., Wu, Q., Liu, Yu., Ruan, R., Fuet, G. (2019). Biorefinery process for production of bioactive compounds and bio-oil from Camellia oleifera shell: Int. J. Agric. Biol. Eng., v (12), pp. 190–194. doi: 10.25165/j.ijabe.20191205.4593.
ISSN 
ISSN 
