Многокомпонентный газоанализатор на основе блочных нейронных сетей с обучением методом имитации

• Автор: Брежнева, Екатерина Олеговна
• Шифр специальности: 05.11.13
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2013
• Место защиты: Курск
• Количество страниц: 159 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ПРОБЛЕМЫ СНИЖЕНИЯ ПОГРЕШНОСТЕЙ МНОГОКОМПОНЕНТНЫХ ГАЗОАНАЛИЗАТОРОВ
1.1 Обзор научных трудов, посвященных проблеме снижения погрешностей многокомпонентных газоанализаторов
1.1.1 Методы снижения погрешностей измерений при определении концентраций компонентов газовых смесей
1.1.2 Методы обработки сигналов датчиков в разрабатываемых многокомпонентных газоанализаторах
1.2 Характеристики промышленных многокомпонентных газоанализаторов и методы снижения их погрешностей
1.2.1 Характеристики промышленных отечественных и зарубежных многокомпонентных газоанализаторов
1.2.2 Сравнительный анализ характеристик промышленных газочувствительных датчиков и методы снижения их погрешностей
1.2.3 Методы снижения погрешностей промышленных многокомпонентных газоанализаторов
1.3 Выбор датчиков для разработки многокомпонентного газоанализатора с раздельным определением концентраций СО, СОг, Нт и Ог
1.4 Выводы
2. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ФУНКЦИЙ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ГАЗОЧУВСТВИТЕЛЬНЫХ ДАТЧИКОВ
2.1 Цель и предпосылки моделирования функций преобразования газочувствительных датчиков
2.2 Моделирование функции преобразования полупроводникового датчика монооксида углерода
2.2.1 Принцип действия и устройство полупроводникового датчика на основе оксида олова
2.2.2 Физико-химический механизм газовой чувствительности полупроводникового датчика
2.2.3 Построение функции преобразования полупроводникового датчика
2.2.4 Моделирование влияния интерферирующих газов на сопротивление датчика
2.2.5 Влияние температуры на сопротивление датчика
2.2.6 Проверка устойчивости и адекватности функции преобразования полупроводникового датчика СО
2.3 Моделирование функции преобразования каталитического датчика водорода
2.3.1 Проверка устойчивости и адекватности функции преобразования каталитического датчика водорода
2.4 Моделирование функции преобразования электрохимического (амперометрического) датчика кислорода
2.5 Моделирование функции преобразования оптического датчика углекислого газа
2.6 Выводы
3. ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И ОПТИМИЗАЦИЯ МНОГОКОМПОНЕНТНОГО ГАЗОАНАЛИЗАТОРА
3.1 Виртуальный комплекс для оптимизации структуры и алгоритма обработки сигналов датчиков многокомпонентного газоанализатора
3.2 Выбор оптимальной структуры устройства обработки и исследование ИНС различных конфигураций

3.2.1 Исследуемые архитектуры нейронных сетей и методика их исследования
3.2.2 Многослойная нейронная сеть прямого распространения
3.2.3 Сети с радиальными базисными функциями /Ш7 и сети Элмана
3.2.4 Сравнение результатов обучения ИНС различной архитектуры
3.2.5 Выбор методики обучения нейронной сети
3.3 Исследование альтернативных структур устройства обработки сигналов датчиков
3.3.1 Возможные альтернативные варианты
3.3.2 Специализированные ИНС
3.3.3 Выбор оптимальной структуры устройства обработки сигналов датчиков
3.4 Исследование эффективности устройства обработки многокомпонентного газоанализатора
3.4.1 Методика исследования эффективности
3.4.2 Эффективность подавления влияния мешающих факторов при измерении концентрации угарного газа
3.4.3 Эффективность подавления влияния мешающих факторов устройством обработки
на основе ИНС при определении концентрации водорода
3.4.4 Эффективность подавления влияния мешающих факторов с помощью устройства обработки на основе ИНС при определении концентрации углекислого газа
3.4.5 Сравнение погрешностей измерений концентраций газов многокомпонентным газоанализатором с погрешностями самих используемых датчиков при одновременном воздействии всех мешающих факторов
3.5 Оценка устойчивости устройства обработки сигналов датчиков многокомпонентного газоанализатора на основе ИНС
3.6 Выводы
4. РЕАЛИЗАЦИЯ МНОГОКОМПОНЕНТНЫХ ГАЗОАНАЛИЗАТОРОВ И СРЕДСТВА ПОДДЕРЖКИ ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА
4.1 Многокомпонентный газоанализатор для систем жизнеобеспечения
4.1.1 Структурная схема газоанализатора
4.1.2 Исследование режимов работы каталитического датчика
4.1.3 Ослабление влияния температуры среды на полупроводниковый датчик угарного газа
4.2 Метод калибровки многокомпонентного газоанализатора при деградации и замене датчиков
4.2.1 Оценка погрешностей устройства обработки на основе ИНС при отклонении характеристик преобразования датчиков от стандартных, использованных при обучении ИНС
4.2.2 Метод калибровки многокомпонентного газоанализатора при деградации и замене датчиков
4.2.3 Оценка эффективности применения корректирующей модели
4.3 Программная реализация комплекса для оптимизации структуры и алгоритма обработки сигналов датчиков многокомпонентного газоанализатора
4.4 Испытательная газосмесительная установка для исследований характеристик газочувствительных датчиков и калибровки многокомпонентных газоанализаторов
4.5 Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЕ А. Характеристики многокомпонентных газоанализаторов, выпускаемых
промышленностью
ПРИЛОЖЕНИЕ Б. Характеристики основных типов датчиков, выпускаемых
промышленностью
ПРИЛОЖЕНИЕ В. Алгоритм расчета выходных сигналов нейронной сети
ПРИЛОЖЕНИЕ Г. Акты внедрения результатов диссертационной работы

ВВЕДЕНИЕ
Актуальность работы. Потребности промышленности, решение задач жизнеобеспечения ответственных объектов, включая подземные сооружения, подводные и надводные корабли, защиты окружающей среды приводят к необходимости совершенствования технической базы систем контроля воздушной и газовой среды. Контроль параметров воздушной среды на таких объектах осуществляется с помощью многокомпонентных газоанализаторов, позволяющих одновременно контролировать концентрации сразу нескольких газов. Относительно высокая погрешность измерения концентраций газов ограничивает область их применения. Для снижения погрешности, связанной с перекрестной чувствительностью газоанализаторов, используются высокоселективные электрохимические и оптические датчики.
Но им свойственны низкое быстродействие, чувствительность к вариациям давления и температуры окружающей среды, высокая стоимость. Электрохимические датчики дополнительно имеют малый срок службы и высокую нестабильность характеристик.
Отмеченные недостатки существенным образом снижают эффективность многокомпонентных газоанализаторов. Так, малый срок службы не допустим в экстремальных условиях эксплуатации (например, на подводных лодках и надводных кораблях), высокая нестабильность критична для систем управления и защиты ядерных объектов (например, на АЭС). Низкое быстродействие недопустимо при контроле быстропротекающих технологических процессов (например, при оценке состояния взрывоопасных смесей), чувствительность к вариациям давления и температуры окружающей среды приводит к дополнительным погрешностям измерения концентрации газов, а высокая стоимость значительно ограничивает область применения.
Газочувствительные датчики полупроводникового и каталитического типов имеют малое время отклика, большой срок службы, низкую стоимость и не явля-

Основными типами датчиков способных детектировать монооксид углерода являются электрохимические и полупроводниковые датчики газа. В таблице 1.5 приведены основные характеристики датчиков монооксида углерода [53, 86, 87, 88].
Таблица 1.5- Основные характеристики датчиков монооксида углерода
Характеристики датчиков Полупроводниковый датчик Figaro, TGS2442 Полупроводниковый датчик Ар-рИес/Зепяог, АЗ-МЬС Электрохимический датчик Alphasense, CO-D4 Электрохимический датчик МетЬгарог, СО/5-1000
Диапазон измерений, ppm 30-1000 0,5 - 500 0-1000 0-1000
Время отклика, с 1-2 1-2 <25 <35
Срок службы, лет Более 5 Более 5 > 24мес
Селектив- ность Незначительная чувствительность к метану, диоксиду углерода и т.д. Незначительная чувствительность к водороду и углеводородам Чувствителен к оксиду азота, водороду, этилену Чувствителен к оксиду азота, водороду, сероводороду
Как видно из таблицы 1.5, полупроводниковые датчики обладают большим быстродействием и имеют более длительный срок службы, чем электрохимические. Среди полупроводниковых датчиков в соотношении цены и качества лидируют датчики фирмы Figaro, что обусловлено хорошо налаженным массовым производством.
Хотя полупроводниковые датчики обладают чувствительностью по отношению к нескольким различным газам одновременно, но для многокомпонентного газоанализатора с совместной обработкой информации это не является критическим фактором. Кроме того, в данном датчике используются два способа повышения селективности. Во-первых, в оксид олова вводятся специальные легирующие добавки (катализаторы), во-вторых, выбирается оптимальная рабочая температура датчика, что достигается подачей на нагревательный элемент определённого постоянного напряжения. Всё это повышает его селективность. Таким образом, предпочтительным является полупроводниковый датчик TGS2442 Figaro.