Введение к работе
Актуальность темы. В настоящее время для контроля состояния окружающей среды и оценки последствий чрезвычайных ситуаций, контроля отработанных газов транспортных средств, обеспечения безопасных условий труда широко применяются системные программно-аппаратные газоаналитические комплексы
Современные газоаналитические приборы снабжены блоком принятия решений об уровне загрязнения атмосферного воздуха, реализующим специальные сложные алгоритмы обработки данных измерений в условиях неоднородности входной информации Поэтому обязательным элементом систем анализа сложных газовых смесей является микропроцессор или персональная ЭВМ, обеспечивающие представление выходной информации в виде таблиц, содержащих количественные уровни определяемых компонент атмосферного воздуха с обязательным указанием доверительного интервала, а также хранение и удобное использование этой информации Однако общим недостатком систем мониторинга является ограниченное число регистрируемых компонент, отсутствие возможности принятия решений в условиях неопределенности, неполноты, неоднозначности и большой размерности исходных данных
Следует отметить, что использование в газоанализаторах достаточно мощных непрерывных перестраиваемых по частоте лазеров в сочетании с ошико-акустическим методом позволяет измерять слабые поглощения излучения молекулярными газами, что типично для задач газового анализа при малых и сверхмалых концентрациях молекул в среде
Таким образом, актуальность темы диссертационного исследования продиктована необходимостью дальнейшего развития математических средств анализа, идентификации и принятия решения о составе сложных газовых смесей на основе реализации современного аппарата нейросетевого моделирования, средств программного обеспечения систем лазерного оптико-акустического мониторинга, обеспечивающих высокую избирательность и концентрационную чувствительность
Тематика работы соответствует основным научным направлениям Воронежского государственного технического университета «Перспективные радиоэлектронные устройства и системы передачи, приема, обработки и защиты информации», «Вычислительные системы и программно-аппаратные комплексы»
Цель работы заключается в разработке математических моделей анализа и идентификации сложных газовых смесей на основе аппарата искусственных нейронных сетей, а также их программная реализация в рамках системы лазерного оптико-акустического мониторинга
Для достижения указанной цели были поставлены и решены следующие задачи
формализованное описание процесса генерации оптико-акустического сигнала в многокомпонентных газовых смесях при лазерном воздействии, как основы формирования информационного обеспечения нейросетевой модели,
разработка нейросетевой модели выбора спектральных каналов измерений в условиях неопределенности данных об уровне их и нформативности,
разработка нейросетевой модели определения парциальных концентраций компонент сложной газовой смеси на основе выбранных спектральных каналов измерения,
разработка программного обеспечения моделей анализа, идентификации и принятия решений о составе газовой смеси, с точки зрения установленных норм,
апробация нейросегевых моделей как функционального ядра блока принятия решений в системе лазерного оптико-акустического анализа сложных газовых смесей
Методы исследования. В работе использованы методы теории идентификации, нейросетевого моделирования, математические методы численного решения некорректных вычислительных задач, методы математической статистики
Научная новизна. В диссертационной работе получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной
формализованное описание процесса анализа сложной газовой смеси в системе лазерного оптико-акустического мониторинга, положенное в основу нейросетевых моделей идентификации, отличающееся учетом как количественных, так и качественных характеристик объекта анализа,
нейросетевая модель Takagi-Sugeno-Kang классификации и выбора информативных спектральных каналов измерения в процессе лазерного оптико-акустического анализа, отличающаяся выделением спектральных каналов измерения в соответствии с заданным критерием оценивания,
нейросетевая модель Takagi-Sugeno-Kang идентификации состава сложной газовой смеси в процессе лазерного оптико-акустического анализа, отличающаяся реализацией процедуры численного определения спектрального поглощения газовыми компонентами энергии лазерного излучения для оперативного и качественного анализа состава смеси по измеренному интегральному спектру поглощения,
структура программного обеспечения модели идентификации состава сложных газовых смесей, отличающаяся возможностью интеграции в инструментальные программные системы
Практическая значимость работы заключается в практической реализации систем лазерного оптико-акустического анализа сложных газовых смесей в условиях неопределенности и неоднозначности исходной информации, применение которых позволяет значительно повысить оперативность, чувствительность и избирательность анализа технологических
газовых смесей, газообразных выбросов, загрязнения атмосферного воздуха Ожидаемый экономический эффект от результатов внедрения определяется существенным снижением затрат на проведение анализа состава газообразных смесей, обусловленный возможностью автоматизации измерений на основе применения специального математического обеспечения обработки спектральных данных Социальный эффект обусловлен оперативностью предупреждения населения об опасности Практические результаты работы положены в основу прикладной программы «Поиск информативных спектральных каналов измерения», зарегистрированной в Государственном фонде алгоритмов и программ Российской Федерации при Национальном информационном фонде неопубликованных документов в ФГУП «Всероссийский научно-технический информационный центр» № 50200700574 от 23 марта 200 7г
Реализация к внедрение результатов работы. Программная реализация моделей выбора информативных спектральных каналов измерения
Результаты диссертации внедрены в НИИРЛ при МГТУ им Н Э Баумана, в рамках научно-исследовательских разработок, а также в учебный процесс по дисциплинам «Идентификация и диагностика систем», «Моделирование систем» для студентов кафедры «Автоматика и информатика в технических системах» Воронежского государственного технического университета
Апробация работы. Материалы работы, ее основные теоретические и практические результаты докладывались и обсуждались на Международных и Всероссийских конференциях, в том числе Международной научно-технической конференции "Лазеры в науке, технике и медицине" (Сочи, 2004-2006), научно-технической конференции с участием зарубежных специалистов "Датчики и преобразователи информации систем измерения, контроля и управления" (Крым, 2004), Международной научно-технической конференции "Медико-технические технологии на страже здоровья" (Кипр, 2004), математической конференции "Системы наблюдения, мониторинга и дистанционного зондирования земли" (Сочи, 2005,2006), Всероссийской научно-технической конференции "Моделирование и обработка информации в технических системах" (Рыбинск, 2004), научно-технической конференции "RLNC" (Воронеж, 2006), научно-технических конференциях и научных семинарах Воронежского государственного технического университета (Воронеж, 2004-2006)
Публикации. По результатам исследований опубликовано 14 научных работ, в том числе 3 в изданиях, рекомендованных ВАК РФ
В работах, опубликованных в соавторстве, лично соискателем выполнены в [1,2,3,13,14] — разработка нейросетевой модели классификации TSK поиска информативных спектральных каналов измерения, в [6] — методика поиска информативных спектральных каналов измерения, в [12] - разработка жспертной системы на основе нейронной сети Takagi-Sugeno-Kang, с базой
знаний, машиной логического вывода и пользовательским интерфейсом В работах [4,5,7] автором предложено использование алгоритмов обратного распространения Кохонена для обучения нейронной сети в системе лазерного оптико-акустического мониторинга В работах [9,10] автором обосновано применение нейронных технологий для анализа многокомпонентных газовых смесей В работах [8,11] автором предложено применение гибридных нейронных сетей для задач идентификации и классификации
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав и заключения, списка литературы из 92 наименований, 5 приложений Основная часть работы изложена на 120 страницах, содержит 36 рисунков и 12 таблиц
