ИДЕНТИФИКАЦИЯ АТОМОВ ГАЗОВ ПО СПЕКТРАМ ИЗЛУЧЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПРИНЦИПОВ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Щербакова Анна Алексеевна, программист, кафедра приборостроения, Пензенский государственный университет
(Россия, г.Пенза, ул.Красная, 40), anutka7790@mail.ru
Соловьев Владимир Александрович, доктор технических наук, профессор, кафедра общепрофессиональных дисциплин, Пензенский филиал Военной Академии материально-технического обеспечения имени генерала армии А. В. Хрулева (Россия, г. Пенза-5, Военный городок), v.soloviev@bk.ru

004.942

DOI

10.21685/2307-5538-2018-2-5

Актуальность и цели. Объектом исследования является информационно-измерительная система для идентификации газов. Предметом исследования являются способ достоверной идентификации газов по спектрам излучения, основанный на принципах искусственных нейронных сетей. Целью работы является разработка способа достоверной идентификации атомов газов на основе анализа спектров излучения с использованием принципов искусственных нейронных сетей.
Материалы и методы. Для решения поставленных задач использовались методы решения некорректных задач при спектральном анализе, методы математического моделирования, статистической обработки данных, теория искусственных нейронных сетей, метод обратного распространения ошибки, моделирование математической модели производилось в программной среде Visual Basic for Applications (VBA) Microsoft Excel.
Результаты. На основе спектрометрической лабораторной установки разработан способ идентификации газов с использованием принципов искусственных нейронных сетей и спектральных характеристик в видимом диапазоне длин волн, разработаны структура и математическая модель искусственной нейронной сети идентификации газа по его спектральным характеристикам; определены параметры функции активации, позволяющей производить обучение искусственной нейронной сети, где в качестве учителя используются эталонные значения интенсивных длин волн различных газов.
Выводы. Использование предлагаемой системы и способа идентификации атомов газов позволит: производить достоверную идентификацию газов с использованием искусственных нейронных сетей с обучением измерительной системы учителем; учителем выступают эталонные газы с известными длинами волн; при обучении минимизируются целевые функции, устанавливающие связь между интенсивностями и длинами волн в видимом диапазоне длин волн. Предложены рекомендации по модернизации структурной схемы и оборудования информационно-измерительной системы идентификации веществ в зависимости от решаемой задачи.

Ключевые слова

идентификация, длина волны, интенсивность излучения, спектрометр, атомы газа, целевая функция, функция активации

 Скачать статью в формате PDF

1. Шмидт, В. Оптическая спектроскопия для химиков и биологов / В. Шмидт. – М. : Техносфера, 2007. – 368 с.
2. Chabot, P. A spectrum of applications Process Analysis using FT-NIR Spectroscopy / P. Chabot, M. Simpson, F. De Melas // Special Report Instrumentation & Analytics. ABB Review. – 2006. – P. 54–60.
3. Bakeev, K. A. Process Analytical Technology. – Blackwell Publishing Ltd, 2005. – 445 p.
4. Никифоров, И. К. Нейросетевой импедансный метод и устройства идентификации и определения параметров жидких нефтепродуктов : дисc. … канд. техн. наук / Никифоров И. К. – Чебоксары : ЧГУ им. И. Н. Ульянова, 2005. – 172 с.
5. Андреянов, В. В. Физика. Лабораторный практикум : учеб. пособие / В. В Андреянов, В. Я. Савицкий. – Пенза : ПАИИ, 2009. – С. 134–139.
6. Щербакова, А. А. Искусственная нейронная сеть для идентификации компонентов, определения состава топлива по спектральным коэффициентам поглощения / А. А. Щербакова, В. А. Соловьев, Д. В. Артамонов // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. – 2015. – № 3 (35). – С. 36–45.
7. Щербакова, А. А. Информационно-измерительная система определения состава и октанового числа бензинов в промышленных условиях на основе параметрического квантового генератора / А. А. Щербакова // Измерения. Мониторинг. Управление. Контроль. – 2015. – № 4 (14). – С. 38–42.