Помощь в учёбе, очень быстро...
Работаем вместе до победы

Нейросетевые мультисенсорные системы газового анализа для контроля технологических процессов

Диссертация: Нейросетевые мультисенсорные системы газового анализа для контроля технологических процессов
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Личный вклад автора. Общая постановка и обоснование задач исследований, обсуждение полученных результатов выполнены автором совместно с научным руководителем. Личный вклад автора заключается в разработке аппаратного и программного обеспечения, моделировании полупроводникового сенсора. Экспериментальные исследования проводились совместно с сотрудниками лаборатории физики полупроводниковых приборов… Читать ещё >

Содержание

  • Глава 1. Мультисенсорные системы газового анализа. Обзор литературы
    • 1. 1. Сенсорные системы в газовом анализе
    • 1. 2. Сенсоры применяемые в мультисенсорных газовых анализаторах
      • 1. 2. 1. Характеристики сенсоров
      • 1. 2. 2. Сенсоры на основе проводящих полимерных композитов
      • 1. 2. 3. Сенсоры на полимерах с собственной проводимостью
      • 1. 2. 4. Полупроводниковые сенсоры на основе оксидов металлов
      • 1. 2. 5. Сенсоры на поверхностных акустических волнах
      • 1. 2. 6. Сенсоры на объемных акустических волнах
    • 1. 3. Классификация газоаналитических сенсорных систем
      • 1. 3. 1. Классическая сенсорная газоаналитическая система
      • 1. 3. 2. Газоапалитические системы на основе термоциклирования
    • 1. 4. Методы обработки информации в сенсорных системах газового анализа
      • 1. 4. 1. Предварительная обработка сигналов сенсоров
      • 1. 4. 2. Редукция пространства признаков
      • 1. 4. 3. Алгоритмы классификации
    • 1. 5. Выводы
  • Глава 2. Полупроводниковый газовый сенсор на основе оксида олова
    • 2. 1. Проводимость полупроводникового сенсора
    • 2. 2. Экспериментальное определение потенциального барьера
    • 2. 3. Зависимость проводимости сенсора от концентрации газа
    • 2. 4. Имитационная динамическая модель полупроводникового сенсора
    • 2. 5. Моделирование проводимости сенсора в чистом воздухе и в присутствии анализируемого газа
    • 2. 6. Выводы
  • Глава 3. Мультисенсорная система газового аиализа
    • 3. 1. Постановка задачи
    • 3. 2. Стабилизация температуры сенсора
      • 3. 2. 1. Непрерывная стабилизация
      • 3. 2. 2. Импульсная стабилизация
    • 3. 3. Способы измерения проводимости сенсора
    • 3. 4. Управляющая программа микроконтроллера
    • 3. 5. Понижение размерности входных данных
    • 3. 6. Искусственные нейронные сети
    • 3. 7. Выводы
  • Глава 4. Применение МСГА
    • 4. 1. Автоматизированная система научных исследований мультисеп-сорных систем газового анализа
      • 4. 1. 1. Назначение системы
      • 4. 1. 2. Управляющая программа
      • 4. 1. 3. Программа обработки данных
    • 4. 2. Применение мультисепсорпого газоанализатора для контроля технологических газовых сред в процессе промышленного синтеза полиэтилена
      • 4. 2. 1. Постановка задачи
      • 4. 2. 2. Автоматизация хроматографического контроля параметров ТП
      • 4. 2. 3. Мультисенсорная система газового анализа для контроля технологических сред
      • 4. 2. 4. Экспериментальная часть
    • 4. 3. Мультигазоанализатор с использованием полупроводникового сенсора в режиме термоциклирования
    • 4. 4. Выводы

Нейросетевые мультисенсорные системы газового анализа для контроля технологических процессов (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность работы. Газовый анализ (ГА) широко применяется в различных областях: в промышленности — контроль газовых сред технологических процессов (ТП), экологическом мониторинге, в системах охраны жизнедеятельности и пр. Существуют и потенциально новые области применения ГА, связанные с классификацией веществ по летучим органическим компонентам, что особенно важно в пищевой и фармацевтической промышленности, медицине. Развитие водородной энергетики, биоэнергетики также дает новые перспективы применения систем ГА.

В настоящее время для ГА наиболее широко применяются хроматографи-ческие и оптические системы. Значительно реже применяются системы, основанные па других физических принципах, например на основе масс-спектро-метрии. Эти типы газоаналитических систем сложны, дороги, как правило, не портативны, требуют высококвалифицированного обслуживания, но они обеспечивают хорошую селективность и чувствительность.

Для значительного круга задач, не требующей высокой селективности, альтернативой подобным системам могут служить системы, основанные на газовых сенсорах различных типов (далее — сенсорные системы). Как правило, сенсорные системы предназначены для реагирования на какой-либо один компонент газовой смеси, или из-за низкой селективности группу сходных по каким-либо параметрам газов (например, термокаталитические датчики предназначены для определения наличия горючих газов в атмосфере).

Кроме этого существует большой промежуточный класс задач ГА, для которых нецелесообразно или невозможно применение сложных газоаналитичс-ских систем, по в тоже время существующие сенсорные системы уже не могут решать эти задачи удовлетворительно. Для решения этого класса задач, требуется развитие качественно новых методов сенсорного газового анализа, в которых основной акцепт делается не только на совершенствовании сенсоров, но и на развитие методов обработки информации. Повысить селективность и точность измерения возможно при реализации мультисенсорной системы газового анализа (МСГА), в которой все сенсоры имеют различную, возможно перекрестную, чувствительность (относительно друг друга) к внешним воздействиям.

Нахождение по отклику мультисенсорной системы, каких-либо компонент исследуемого газа, является значительно более сложной задачей, чем для систем, основанных на одном селективном сенсоре, т.к. требует построения обратной модели влияния компонентов исследуемой среды на все сенсоры системы. Очевидно, что эта задача может не иметь однозначного решения, поэтому для систем подобного рода активно применяются различные методы обработки информации: факторный анализ, методы, основанные на нечеткой логике, генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети (ИНС) и пр., а также их комбинации.

МСГА достаточно новое направление ГА, в связи с этим актуальны исследования, связанные с различными аспектами данной проблематики: моделирование газовых сенсоров, критерии подбора массива газовых сенсоров и их режимов работы для решения конкретной задачи ГА, алгоритмы обработки информации, также несомненный интерес представляют и непосредственно технические решения МСГА. В связи с развитием элементной базы, в т. ч. микропроцессоров и микроконтроллеров необходим анализ и выбор методов обработки информации реализуемых на данной элементной базе.

Актуально создание автоматизированных систем научных исследований (АСНИ) в области мультисепсорного ГА, в которых для повышения эффективности ряд процедур получения, анализа, передачи и накопления информации, связанных с использованием в ходе изысканий методов математического или иейросетевого моделирования выполняется автоматизированно.

Целью диссертационной работы является построение МСГА для применения в контроле газовых сред в ТП, а также создание АСНИ для автоматизации исследований в области мультисепсорпого анализа газовых сред.

Для достижения цели решались следующие задачи:

1. Выбор направления исследований па основе проведения анализа текущего состояния в области мультисенсорного ГА по направлениям: газовые сенсоры применяющиеся в МСГА, структуры мультисенсорных систем, алгоритмы обработки информации, использующиеся для проведения ГА в МСГА.

2. Анализ механизма отклика сенсора на различные газы и создание модели сенсора в статическом и динамическом режимах работы.

3. Анализ и выбор технических решений, применяемых в МСГА, создание на их основе программно-аппаратного комплекса МСГА.

4. Апробация МСГА, методического и алгоритмического обеспечения в ходе решения практически важных задач ГА. Оценка качества решения задач, эффективности, границ применения методики и алгоритмов.

Методы исследования. В работе использовались методы системного анализа, математической статистики, теории ИНС, математическое и имитационное моделирование, вычислительные эксперименты. Исследование предложенных в работе алгоритмов обработки данных проводилось с использованием пакетов БсИаЬ, Statistica и разработанного автором программного обеспечения.

Научная новизна работы состоит в следующем:

1. На основе теории адсорбции Ленгмюра получена статическая модель отклика полупроводникового газового сенсора на водород. На основе данной модели показано, что необходимо учитывать диссоциацию молекул водорода при адсорбции, а также впервые получено конкретное значение энтальпии адсорбции водорода на поверхность оксида олова.

2. Впервые получена имитационная динамическая модель полупроводникового сенсора на основе оксида олова, работающего в режиме циклического изменения температуры произвольного профиля в воздухе с применением парадигмы марковских процессов.

3. Впервые предложен быстродействующий алгоритм понижения размерности пространства признаков на основе линейных ортогональных преобразований для использования в МСГА с применением термоцикли-рования. Увеличение быстродействия достигнуто за счет сокращения выборки данных.

4. Предложен алгоритм селекции признаков на основе критерия минимальности ошибки наилучшего обратного преобразования для использования в МСГА с применением термоциклирования. Впервые показана возможность использования данного алгоритма для оптимизации набора сенсоров МСГА.

Практическая значимость работы заключается в следующем:

1. Реализована МСГА, основой которой является унифицированный сенсорный модуль, технические и алгоритмические решения, использованные в проектировании модуля, могут использоваться для создания МСГА различных типов.

2. АСНИ для исследования в области мультисенсориого ГА используется в лаборатории физики полупроводниковых приборов Сибирского физико-технического института (СФТИ) при Томском государственном университете (ТГУ).

3. Разработана и используется на производстве ЭП-300 ООО «Томскнеф-техим» автоматизированная система хроматографического контроля ацетилена, договор № Д54−646.01 от 31.10.01. Лежащие в основе системы программные и аппаратные решения позволили повысить точность и снизить время анализа основных параметров технологического процесса. Показана возможность применения МСГА в системах контроля параметров технологических газовых сред.

4. Разработан мультигазоанализатор па основе одного сенсора, работающего в режиме циклического измеиепия температуры сенсора.

5. Алгоритмы редукции размерности пространства признаков могут эффективно использоваться в других областях для данных имеющих большую размерность.

6. Основные результаты исиользуются в учебном процессе ТУСУР при изучении студентами дисциплины «Организация ЭВМ и систем», а также используется в НИР студентов на базе кафедры полупроводниковой электроники радиофизического факультета ТГУ.

Основные положения выносимые на защиту:

1. Модель полупроводникового газового сенсора на основе оксида олова работающего в статическом режиме в присутствии водорода.

2. Методика моделирования и динамическая модель полупроводникового сенсора на основе оксида олова работающего в режиме циклического изменения температуры произвольного профиля в воздухе с применением парадигмы марковских процессов.

3. Алгоритм понижения пространства признаков на основе линейных ортогональных преобразований.

4. Алгоритм селекции признаков на основе критерия минимальности ошибки наилучшего обратного преобразования.

Личный вклад автора. Общая постановка и обоснование задач исследований, обсуждение полученных результатов выполнены автором совместно с научным руководителем. Личный вклад автора заключается в разработке аппаратного и программного обеспечения, моделировании полупроводникового сенсора. Экспериментальные исследования проводились совместно с сотрудниками лаборатории физики полупроводниковых приборов СФТИ при ТГУ. Сенсоры, использованные в данной работе, предоставлены ООО НПП «Сепсерия» (г.Томск). Работа по созданию автоматизированной системы хроматографического контроля ацетилена на производстве ЭП-300 ООО «Томскнефтехим» выполнялась совместно с аспирантами кафедры АОИ ТУ-СУР Пустоваловым Д. С. и Медяицевым Д. В.

Апробация работы. Результаты работы докладывались и обсуждались на конференциях и семинарах различного уровня: 4-ая Международная научно-практическая конференция «Электронные средства и системы управления. Опыт инновационного развития» (г. Томск, 2007 г.), Международная конференция по контролю и коммуникациям (IEEE Sibcon-2007) (г. Томск, 2007 г.), Девятая конференция «Арсенид галлия и полупроводниковые соединения группы III-V» (г. Томск, 2006 г), школа-семинар молодых ученых «Современные проблемы физики, технологии и инновационного развития» (г. Томск, 2005 г.), XI Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов «Микроэлектроника и информатика — 2004» (г. Москва, 2004 г.).

По теме диссертации опубликовано б работ [1−6], из них 2 работы [2,5] в изданиях рекомендованных ВАК.

Структура и содержание работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и списка используемой литературы, который включает 95 наименования. Общий объем диссертации 156 стр., включая 42.

Основные результаты, полученные при выполнении диссертационной работы, могут быть сформулированы следующим образом:

1. Произведена классификация архитектур МСГА, наиболее универсальными газоаналитическими системами являются мультисенсориые системы на основе полупроводниковых металлооксидных сенсоров с использованием режима термоциклирования. Разработана подобная исследовательская мультисенсорная система. Основой системы является унифицированный сенсорный модуль, технические и алгоритмические решения использованные в проектировании модуля могут использоваться для создания МСГА различных типов.

2. Разработана модель полупроводникового газового сенсора на основе оксида олова работающего в статическом режиме в присутствии водорода с помощью этой модели показано, что при моделировании необходимо учитывать диссоциацию молекул водорода, впервые получено конкретное значение энтальпии адсорбции водорода на поверхность 5п02.

3. Создана методика моделирования и динамическая модель полупроводникового сенсора на основе оксида олова работающего в режиме циклического изменения температуры произвольного профиля в воздухе с применением парадигмы марковских процессов.

4. Разработано алгоритмическое обеспечение: алгоритм понижения пространства признаков на основе линейных ортогональных преобразований и алгоритм селекции признаков на основе критерия минимальности ошибки наилучшего обратного преобразования. Показана возможность использования алгоритма селекции признаков для оптимизации набора сенсоров. Данные алгоритмы использованы для создания АСНИ МСГА, которая позволяет автоматизировать сбор информации и построение нейросетевой модели данных.

5. Практически доказана возможность увеличения селективности сенсоров при использовании режима термоциклирования. На основе этого факта разработан мультигазоапализатор на основе одного сенсора работающего в режиме циклического изменения температуры сенсора.

6. Проведен анализ возможности применения МСГА на основе металло-оксидных сенсоров в контроле параметров технологических сред. Проведено экспериментальное подтверждение возможности использования МСГА для контроля концентрации водорода в углеводородной среде па базе работы, но созданию автоматизированная система хроматографи-ческого контроля ацетилена.

Заключение

.

Показать весь текст

Список литературы

  1. , О.В. Исследование отклика тонкопленочного сенсора на основе оксида олова в импульсном режиме для различных газов. / О. В. Анисимов, Н. К. Максимова, Е. Ю. Севастьянов, Е. В. Черников. // Известия вузов. Физика. — 2006. — № 3. — С. 186−187.
  2. , Д.В. Автоматизированная информационная система хромато-графического контроля ацетилена / Медянцев Д. В., Замятин Н. В., Севастьянов Е. Ю., Пустовалов Д. С. // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. — 2004. № 8. — С. 12−14.
  3. Anisimov, O.V. The effect of humidity and environment temperature on thin film Pt/SnO2: Sb gas sensors / O.V. Anisimov, N.K. Maksimova,
  4. E.V. Chernikov, E.Y. Sevastyanov, N.V. Sergeychenko // IEEE International Siberian Conference on Contriol and Communications (SIBCON-2007). Proceedings. 2007. — P. 203−206.
  5. Фарзаие.Н. Г. Автоматические детекторы газов. / Н. Г. Фарзане, JI.B. Иля-сов. М.: Энергия, 1972. — 168 с.
  6. Салль, А. О. Инфракрасные газоаналитические измерения./А.О. Салль. — М.: Издательство стандартов, 1971. — 100 с.
  7. Nagle, Н.Т. The how and why of electronic noses / H.T. Nagle, R. Gutierrez-Osuna, S.S. Schiffman // IEEE Spectrum. 1998. — V. 35. — P. 22−31.
  8. Luoa, Dehan. Application of ANN with extracted parameters from an electronic nose in cigarette brand identification / Dehan Luoa, H. Gholam Hosseini, John R. Stewart // Sensors and Actuators B. — 2004. — V. 99. — P. 253−257.
  9. Maekawa, Toru. Odor identification using SnCVbased sensor array. / Toru Maekawa, Kengo Suzuki, Tadashi Takada, Tetsushiko Kabayushi, Makoto Egashira. // Sensors and Actuators B. 2001. — V. 80. — P. 51−58.
  10. Ampuero.S. The electronic nose applied to dairy products: a review. / S. Ampuero, J.O. Bosset. // Sensors and Actuators B. 2004. — V. 94 — P. 1−12
  11. Singh, Sameer. Fuzzy neural computing of coffee and tainted-water data from an electronic nose. / Sameer Singh, Evor L. Hines and Julian W. Gardner // Sensors and Actuators B. 1996. — V. 30. — P. 185−190.
  12. Dutta.Ritaban. Tea quality prediction using a tin oxide-based electronic nose: an artificial intelligence approach. / Ritaban Dutta, E. L. Hines, J. W. Gardner, K. R. Kashwan, M. Bhuyan. // Sensors and Actuators B. 2003. — V. 94. — P. 228−237.
  13. Chaudry, A.N. A method for selecting an aptimum sensor array. / A.N. Chaudry, T.M. Hawkins, P.J. Travers. // Sensors and Actuators B. — 2000. V. 69. — 236−242.
  14. Romain, A.-C. Three years experiment with the same tin oxide sensor arrays for identification of malodorous sources in the environment. / A.-C. Romain, Ph. Andre, J. Nicolas. // Sensors and Actuators B. 2002. — V. 84. — 271−277.
  15. Munoz.B.C. Conductive polymer-carbon black composites-based sensor arrays for use in an electronic nose. / B.C. Munoz, G. Steinthal, S. Sunshine. // Sensor Review. 1999. — V. 19. — P. 300−305.
  16. Arshak, K. A review of gas sensors employed in electronic nose applications. / K. Arshak, E. Moore, G.M. Lyons, J. Harris, S. Clifford. // Sensor Review.- 2004. V. 24. — P. 181−198.
  17. James, D. Chemical Sensors for Electronic Nose Systems. / D. James, S. M. Scott, Z. Ali, and W. T. O’Hare. // Microchimica Acta. 2005. — V. 149. -P. 1−17.
  18. Hatfield, J.V. Towards an integrated electronic nose using conducting polymer sensors. / J. V. Hatfield, P. Neaves, P. J. Hicks, K. Persaud, P. Travers. // Sensors and Actuators B. 1994. — V. 18. — P. 221−228.
  19. Hodgins.D. The development of an electronic «nose» for industrial and environmental applications. / D. Hodgins. // Sensors and Actuators B. — 1995.- V. 27. P. 255−258.
  20. Garcia-Guzman, J. Design and simulation of a smart ratiometric ASIC chip for VOC monitoring. / J. Garcia-Guzman, N. Ulivieri, M. Cole and J. W. Gardner. // Sensors and Actuators B. 2003. — V. 95. — P. 232−243.
  21. , И.А. Полупроводниковые сенсоры в физико-химических исследованиях./ И. А. Мясников, В. Я. Сухарев, Л. Ю. Куприянов. — М.: Наука, 1991. 327 с.
  22. Barsan, N. Fundamental and practical aspects in the design of nanoscaled Sn02 gas sensors: a status report. / N. Barsan, M. Schweizer-Berberich, W. Gopel. // Fresenius J Anal Chem. 1999. — V. 365. — P. 287−304.
  23. Figaro: датчики газов.-М.: Изд. дом «Додэка-XXI», 2002. — вып.30. 64 с.
  24. Batzill, М. The surface and materials science of tin oxide. / M. Batzill, U. Diebold // Progress in Surface Science. 2005. — V. 75. — P. 47−154.
  25. Comparison of the reduction of metal oxide surfaces: Тг'02-anatase, ТЮ2-rutile and SnCVrutile. / A. Bouzoubaa, A. Markovits, M. Calatayud, C. Minot 11 Surface Science. 2005. — V. 583. — P. 107−117.
  26. , О. В. Электрические и газочувствительные характеристики полупроводниковых сенсоров на основе тонких пленок Sn02'. — Диссертация на соискание ученой степени кандидата физико-математических на-ук:24.05.07 / О. В. Анисимов -2007, — 181 с.
  27. Siinona, I. Micromachined metal oxide gas sensors: opportunities to improve sensor performance / I. Simona, N. Barsan, M. Bauera, U. Weimar // Sensors and Actuators B. 2001. — V. 73. — P. 1−26.
  28. Kamp, B. Chemical diffusion of oxygen in tin dioxide: Effects of dopants and oxygen partial pressure. / B. Karnp, R. Merkle, R. Lauck, J. Maier // Journal of Solid State Chemistry. 2005. — V. 178. — P. 3027−3039.
  29. Cabot, A. Analysis of the catalytic activity and electrical characteristics of different modified Sn02 layers for gas sensors. / A. Cabot, A. Vila, J.R. Morante. // Sensors and Actuators B. 2002. — V. 84. — P. 12−20.
  30. , Ф.Ф. Электронные процессы па поверхности полупроводников при хемосорбции. / Ф. Ф. Волькенштейн.— М.: Наука, 1987. — 432 с.
  31. Heiland, G. Physical and chemical aspects of oxidic semiconductor gas sensors. / G. Heiland, D. Kohl. // Chemical Sensor Technology. / Ed. T. Seiyama. -Kodansha/ Elsevier, Tokyo/ Amsterdam. 1988. V. 1. — P. 15−38.
  32. McAleer, J.F. Tin dioxide gas sensors./J.F. McAleer, P.T. Moseley. // J. Chem. Soc. Faraday Trans. 1987. — V. 83. — P.1323 — 1346.
  33. Nakata, Satoshi. Characteristic responses of a semiconductor gas sensor depending on the frequency of a periodic temperature change. / Satoshi Nakata, Hirokazu Okunishi. // Applied Surface Science. 2005. — V. 240. — P. 366−374.
  34. Khlebarov, Z.P. Surface acoustic wave gas sensors / Z.P. Khlebarov, A.I. Stoyanova, and D.I. Topalova // Sensors and Actuators B. — 1992. — V. 8 P. 33−40.
  35. Yang, Yan-Ming. Electronic nose based on SAWS array and its odor identification capability. / Yan-Ming Yang, Peng-Yuan Yang, Xiao-Ru Wang. /7 Sensors and Actuators B. 2000. — V. 66. — P. 167−170.
  36. Yadava, R.D.S. Solvation, transduction and independent component analysis for pattern recognition in SAW electronic nose. / R.D.S. Yadava, R. Chaudhary. // Sensors and Actuators B. 2006. — V. 113. — P. 1−21.
  37. Joo, Byung-Su. Fabrication of polymer SAW sensor array to classify chemical warfare agents. / Byung-Su Joo, Jeung-Soo Huh, Duk-Dong Lee. /'/ Sensors and Actuators B. 2007. — V. 121. — P. 47−53.
  38. Bargon, J. Determination of the ripening state of Ernmental cheese via quartz microbalances. / J. Bargon, S. Brascho, J. Florke, U. Herrmann, L. Klein, J.
  39. W. Loergen, M. Lopez, S. Marie, A. H. Parham, P. Piacenza, H. Schaefgen, C. A. Schalley, G. Silva, M. Sclilupp, H. Schwierz, F. Vogtle, G. Windscheif. // Sensors and Actuators B. 2003. — V. 95. — P. 6−19.
  40. Daqi.Gao. An electronic nose and modular radial basis function network classifiers for recognizing multiple fragrant materials. / Gao Daqi, Wang Shuyan, Ji Yana. // Sensors and Actuators B. 2004. — V. 97 — P. 391−401.
  41. Martin. M.A. Application of artificial neural networks to calculate the partial gas concentrations in a mixture / M.A. Martin, J.P. Santos, J.A. Agapito. // Sensors and Actuators B. 2001. — V. 77. — P. 468−471.
  42. Nakata, S. Non-linear dynamic responses of a semiconductor gas sensor: Evaluation of kinetic parameters and competition effect on the sensor response. / S. Nakata, K. Takemura, K. Neya. // Sensors and Actuators B. — 2001. — V. 76. P. 436−441.
  43. Huanga, Xingjiu. Rectangular mode of operation for detecting pesticide residue by using a single Sn02-based gas sensor. / Xingjiu Huanga, Jinhuai Liu, Dongliang Shao, Zongxin Pi, Zengliang Yu. // Sensors and Actuators B. 2003. — V. 96. — P. 630−635.
  44. Burresi, A. Dynamic CO recognition in presence of interfering gases by using one MOX sensor and a selected temperature profile. / A. Burresi, A. Fort, S.
  45. Rocchi, В. Serrano, N. Ulivieri, V. Vignoli. // Sensors and Actuators B. — 2005. V. 106. — P. 40−43.
  46. Jerger.A. New applications of tin oxide gas sensors: II. Intelligent sensor system for reliable monitoring of ammonia leakages. / A. Jerger, H. Kollier, F. Becker, H. B. Keller, R. Seifert. // Sensors and Actuators B. 2002. — V. 81. — P. 301−307.
  47. Bermak, A. Encyclopedia of Sensors, 10-Volume Set. Pattern Recognition Techniques for Odor Discrimination in Gas Sensor Array. / A. Bermak. S. B. Belhouari, M. Shi, D. Martinez. // American Scientific Publishers. — 2005.
  48. Maziarz, W. Dynamic response of a semiconductor gas sensor analysed with the help of fuzzy logic. / W. Maziarz, P. Potempa, A. Sutor, T. Pisarkiewicz // Thin Solid Films. 2003. — V. 436. — P. 127−131.
  49. Gutierrez-Osuna, R. Transient response analysis of an electronic nose using multi-exponential models. / R. Gutierrez-Osuna, H. Troy Nagle, S. S. Schiffman. // Sensors and Actuators B. 1999. — V. 61. — 170−182.
  50. Gajdosik, L. The concentration measurement with SnO2 gas sensor operated in the dynamic regime. / L. Gajdosik. // Sensors and Actuators B. — 2005. — V. 106. 691 699.
  51. Gutierrez-Osuna, R. Transient response analysis for temperature-modulated cheinoresistors. / R. Gutierrez-Osuna, A. Gutierrez-Galvez, N. Powar. /'/' Sensors and Actuators B. 2003. — V. 93. — P. 57−66.
  52. Главные компоненты и факторный анализ. Электронный учебник StatSoft. — Режим доступа: http://www.statsoft.ru/home/textbook/modules/stfacan.html
  53. Lee, Dae-Sik. Recognition of volatile organic compounds using SnO2 sensor array and pattern recognition analysis. / Dae-Sik Lee, Jong-Kyong Jung, Jun-Woo Lim, Jueng-Soo Huh, Dug-Dong Lee. // Sensors and Actuators B. — 2001. V. 77. — 228−236.
  54. Ким Дж.-О., Факторный, дискриминаптный и кластерный анализ: Пер с англ./Ким Дж.-О.и др. — М.: Финансы и статистика, 1989. — 219 с.:ил.
  55. Tomchenko, Detection of chemical warfare agents using nanostructured metal oxide sensors. / A. A. Tomchenko, G. P. Harmer, В. T. Marquis. // Sensors and Actuators B. 2005. — V. 108. — P. 41−55.
  56. Нейронные сети. Электронный учебник StatSoft. Режим доступа: http://www.rl7.bmstu.ru / rus/Library/TextBook/modules/stneunet.html
  57. Ежов.А. А. Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизпе-се./А.А. Ежов, С. А. Шумский. М.: МИФИ, 1998. — 224 с.
  58. Chambon.L. A metallic oxide gas sensor array for a selective detection of the CO and NH3 gases. / L. Chambon, J. P. Germain, A. Pauly, V. Demarne, A. Grisel. // Sensors and Actuators B. 1999. — V. 60. — P. 138−147.
  59. , Ф. Нейрокомпьютерная техника: теория и практи-ка./Ф.Уоссермен М.: Мир, 1992. — 127 с.
  60. Горбапь, А. Н. Нейроинформатика. / А. Н. Горбань, B.JI. Дупип-Барковский, А. Н. Кирдин, С. А. Терехов и др. — Новосибирск: Наука. Сибирское предприятие РАН, 1998. — 296 с.
  61. , А.Г. Индуктивный метод самоорганизации моделей сложных систем./ А. Г. Ивахненко, — Киев: Наук, думка, 1981. — 296 с.
  62. , А.Г. Помехоустойчивость моделирования./ А. Г. Ивахненко, B.C. Степашко Киев: Наук, думка, 1985. — 216 с.
  63. Shu Ji Qin, A new approach to analyzing gas mixtures. / Shu Ji Qin, Zhong Ji Wu. // Sensors and Actuators B. 2001. — V. 80. — P. 85−88.
  64. Morrison, S. R. Selectivity in semiconductor gas sensors. / S. R. Morrison. // Sensors and Actuators. 1987. — V. 12. — P. 425−440.
  65. Yo Kato. A real-time intelligent gas sensor system using a nonlinear dynamic response Pages 514−520 Yo Kato and Toshiharu Mukai —Sensors and Actuators В 120 (2007) 514−520 Определение потенциального барьера методом скачка температуры
  66. , В.И. Газовые сенсоры на основе тонких пленок диоксида олова: Метод, пособие / Сост. В.И. Гаман- Том. гос. ун-т. — Томск, 2002. — 15 с.
  67. Schmid, W. Sensing of hydrocarbons with tin oxide sensors: possible reaction path as revealed by consumption measurements. / W. Schmid, N. Barsan, U. Weimar. // Sensors and Actuators B. 2003. — V. 89. — P. 232−236.
  68. Korotcenkov, G. Kinetics of gas response to reducing gases of Sn02 films, deposited by spray pyrolysis. / G. Korotcenkov, V. Brinzari, V. Golovanov, Y. Blinov. // Sensors and Actuators B. 2004. — V. 98. — P. 41−45.
  69. , О.В. Электрические и газочувствительные свойства резистив-ного тонкоплепочного сенсора на основе диоксида олова. / О. В. Анисимов, В. И. Гаман, Н. К. Максимова, С. М. Мазалов, Е. В. Черников. // ФТП. — 2006. Т. 40, Вып. 6. — С. 724 — 729.
  70. Ionescu, R. Response model for thermally modulated tin oxide-based microhotplate gas sensors. / R. Ionescu, E. Llobet, S. Al-Khalifa, J.W. Gardner, X. Vilanova, J. Brezmes, X. Correig. // Sensors and Actuators B. — 2003. — V. 95. P. 203−211.
  71. Ding.Junhua. Surface state trapping models for? faCVbased microhotplate sensors. / Junhua Ding, T. J. McAvoy, R. E. Cavicch, S. Semancik. // Sensors and Actuators B. 2001. — V. 77. — P. 597−613.
  72. Liobet, E. Electrical equivalent models of semiconductor gas sensors using PSpace. / E. Liobet h? p. // Sensors and Actuators B. — 2001. — V. 77. 275−280.
  73. Saukko, S. Experimental studies of O2ST1O2 surface interaction using powder, thick films and monocrystalline thin films. / S. Saukko h flp. // Thin Solid Films. 2005. — V. 490. — P. 48−53.
  74. Pulkkinen, U. Kinetic Monte Carlo simulation of oxygen exchange of SnO2 surface. / U. Pulkkinen, T. T. Rantala, T. S. Rantala, V. Lantto. // Journal of Molecular Catalysis A. 2001. — V. 166. — P. 15−21.
  75. AD7533 CMOS low power 10-bit multiplying DAC. Analog Devices, Inc. 1991.
  76. ADS7816 12-Bit High Speed Micro Power Sampling analog-to-digital converter. Burr-Brown Corporation. 1996.
  77. ADC121S625 12-Bit, 50 ksps to 200 ksps, Differential Input, Micro Power Sampling A/D Converter. National Semiconductor Corporation. 2005.
  78. ATmega8/ATmega8L 8-bit AVR with 8K Bytes In-Systein Programmable Flash. Atmel Corporation. 2003.
  79. AD7731 Low Noise, High Throughput 24-Bit Sigma-Delta ADC. Analog Devices, Inc. 1997.
  80. AD8551/AD8552/AD8554 Zero-Drift, Single-Supply, Rail-to-Rail Input/Output Operational Amplifiers. Analog Devices, Inc. 1999.
  81. AD7792/AD7793 3-Channel, Low Noise, Low Power, 16/24-BitS-A ADC with Oil-Chip In-Amp and Reference. Analog Devices, Inc. 2005.
  82. TS555 low power single CMOS timer. STMicroelectronics. 2003.
  83. Neural networks, principal components, and subspaces. / E. Oja. // Interanational Journal of Neural System. — 1989. — V. 1. — P. 61−68.
  84. , A.E. Численные методы для ПЭВМ на языках Бейсик, Фортран, Паскаль./А.Е.Мудров Томск: МП «РАСКО», 1991. — 272 е.: ил.
  85. Cook, R. D. A Comparison of Algorithms for Constructing Exact D-Optimal Designs. / R. D. Cook, C. J. Nachtsheim. // Technometrics. 1980. — V. 22, No. 3 — P. 315−324.
  86. Johnson, M.E. Some Guidelines for Constructing Exact D-Optimal Designs on Convex Design Spaces. / M.E. Johnson, C.J. Nachtsheim. // Technometrics. 1983. — V. 25, No. 3 — P. 271−277.
  87. , К.А. Введение в газовую хроматографию. 3-е изд. перераб. и доп./ К. А. Гольберт, М. С. Вигдергауз — М.:Химия, 1990
  88. Хроматограф промышленный унифицированный ХПУ-2. Техническое описание и инструкция по эксплуатации 5Е1.550.146 Т04.
Заполнить форму текущей работой

Пора сдавать?