Бондарь Олег Григорьевич, кандидат технических наук, доцент кафедры Космического приборостроения и систем связи
ул. 50 лет Октября 94, Курск 305040
Oleg G. Bondar, Cand. of Sci. (Engineering), Associate Professor, Space Instrumentation and Communication Systems Department
50 Let Oktyabrya str. 94, Kursk 305040
Брежнева Екатерина Олеговна, кандидат технических наук, доцент кафедры Космического приборостроения и систем связи
ул. 50 лет Октября 94, Курск 305040
Ekaterina O. Brezhneva, Cand. of Sci. (Engineering), Associate Professor, Space Instrumentation and Communication Systems Department
50 Let Oktyabrya str. 94, Kursk 305040
Добросердов Олег Гурьевич, доктор технических наук, старший научный сотрудник, советник при ректорате
ул. 50 лет Октября 94, Курск 305040
Oleg G. Dobroserdov, Dr. of Sci. (Engineering), Senior Research Associate, Adviser to the Rector
50 Let Oktyabrya str. 94, Kursk 305040
Андреев Кирилл Геннадьевич, студент кафедры Космического приборостроения и систем связи
ул. 50 лет Октября 94, Курск 305040
Kirill G. Andreev, Student, Space Instrumentation and Communication Systems Department
50 Let Oktyabrya str. 94, Kursk 305040
Поляков Николай Владимирович, студент кафедры Космического приборостроения и систем связи
ул. 50 лет Октября 94, Курск 305040
Nikolay V. Polyakov, Student, Space Instrumentation and Communication Systems Department
50 Let Oktyabrya str. 94, Kursk 305040
Цель работы: поиск и анализ существующих моделей газочувствительных датчиков. Разработка математических моделей газочувствительных датчиков различных типов (полупроводниковых, термокаталитических, оптических, электрохимических) для последующего их использования в процессе обучения искусственных нейронных сетей (ИНС). Исследование основных физико-химических закономерностей, лежащих в основе принципов работы датчиков, учет влияния факторов окружающей среды и перекрестной чувствительности на выходной сигнала датчиков. Сопоставление результатов моделирования с реальными характеристиками выпускаемых промышленностью датчиков. Рассматривается концепция создания математических моделей, проводится их параметризация, исследование и оценка адекватности.
Методы. При создании математических моделей использовались численные методы, методы компьютерного моделирования, теория электрических цепей, теория хемосорбции и гетерогенного катализа, уравнения Фрейндлиха и Ленгмюра, закон Бугера-Ламберта-Бера, основы электрохимии. Для оценки адекватности моделей рассчитывалось среднеквадратическое отклонение (СКО) и относительная погрешность.
Результаты. Описана концепция создания математических моделей датчиков на основе физико-химических закономерностей, позволяющих автоматизировать процесс генерации данных для обучения искусственных нейронных сетей, применяемых в многокомпонентных газоанализаторах с целью совместной обработки информации. Получены и модернизированы модели полупроводникового, термокаталитического, оптического и электрохимических датчиков, учитывающие влияние дополнительных факторов на сигнал датчиков. Проведена параметризация и оценка адекватности и экстраполяционных свойств моделей по графическим зависимостям, представленным в технической документации датчиков. Определены погрешности (относительная и среднеквадратическая) расхождения реальных данных и результатов моделирования газочувствительных датчиков по основным параметрам. Среднеквадратическая погрешность воспроизведения основных характеристик датчиков не превысила 0,5%.
Заключение. Синтезированы многопараметрические математические модели газочувствительных датчиков, учитывающие влияние основного газа и внешних факторов (давление, температуру, влажность, перекрестную чувствительность) на выходной сигнал и позволяющие генерировать обучающие данные для датчиков различных типов.
Purpose of research: search and analysis of existing models of gas-sensitive sensors. Development of mathematical models of gas-sensitive sensors of various types (semiconductor, thermocatalytic, optical, electrochemical) for their subsequent use in the training of artificial neural networks (INS). Investigation of main physicochemical patterns underlying the principles of sensor operation, consideration of the influence of environmental factors and cross-sensitivity on the sensor output signal. Comparison of simulation results with actual characteristics produced by the sensor industry. The concept of creating mathematical models is described. Their parameterization, research and assessment of adequacy are carried out.
Methods. Numerical methods, computer modeling methods, electrical circuit theory, the theory of chemosorption and heterogeneous catalysis, the Freundlich and Langmuir equations, the Buger-Lambert-Behr law, the foundations of electrochemistry were used in creating mathematical models. Standard deviation (MSE) and relative error were calculated to assess the adequacy of the models.
Results. The concept of creating mathematical models of sensors based on physicochemical patterns is described. This concept allows the process of data generation for training artificial neural networks used in multi-component gas analyzers for the purpose of joint information processing to be automated. Models of semiconductor, thermocatalytic, optical and electrochemical sensors were obtained and upgraded, considering the influence of additional factors on the sensor signal. Parameterization and assessment of adequacy and extrapolation properties of models by graphical dependencies presented in technical documentation of sensors were carried out. Errors (relative and RMS) of discrepancy of real data and results of simulation of gas-sensitive sensors by basic parameters are determined. The standard error of reproduction of the main characteristics of the sensors did not exceed 0.5%.
Conclusion. Multivariable mathematical models of gas-sensitive sensors are synthesized, considering the influence of main gas and external factors (pressure, temperature, humidity, cross-sensitivity) on the output signal and allowing to generate training data for sensors of various types.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.