РОЗРОБКА МОДЕЛІ З ВИКОРИСТАННЯМ БАГАТОШАРОВОГО ПЕРЦЕПТРОНА ДЛЯ СИСТЕМИ ВИМІРЮВАННЯ КОНЦЕНТРАЦІЇ МЕТАНУ НА ОСНОВІ БЕЗДРОТОВОГО ОПТИКО-ЕЛЕКТРОННОГО СЕНСОРА - Книш, Б. П.; Кулик, Я. А. (Вісник Вінницького політехнічного інституту, 2025)
Для системи вимірювання концентрації метану на основі бездротового оптико-електронного сенсора запропоновано модель з використанням багатошарового перцептрона (MLP). В середовищі контролю, яке може бути небезпечним для людини, розташовується сенсор, що дистанційно передає інформацію про концентрацію метану на комп’ютер, де нейронна мережа здійснює обробку отриманої інформації. Запропоновано використати оптико-електронний сенсор концентрації метану, зважаючи на його високу чутливість, точність, надійність та стабільність, а також швидку реакцію, безконтактність вимірювань, стійкість до завад, можливість дистанційного моніторингу та мінімальне технічне обслуговування. Як нейронну мережу запропоновано використати багатошаровий перцептрон завдяки простоті у реалізації та високій ефективності для задач оцінки концентрації газу в умовах невеликого або середнього обсягу навчальної вибірки, коли залежність між характеристиками сенсора і концентрацією газу добре апроксимується сумою базових нелінійностей без складних динамічних ефектів, а також у випадку низького рівня шумів та завад, якщо вони мають помірний рівень фонових флуктуацій. Такі системи дають змогу вимірювати концентрацію метану з високою точністю, шляхом збору оптико-електронним сенсором даних у режимі реального часу, що в поєднанні з обробкою зібраних даних з використанням нейронної мережі демонструє великий потенціал у вимірюванні концентрації метану, а, отже, і раннього попередження про його витік. Також в роботі запропоновано використовувати модель багатошарового перцептрона для обробки даних бездротового оптико-електронного сенсора концентрації метану. Основними показниками ефективності запропонованої моделі багатошарового перцептрона, що визначалися в процесі дослідження, вибрано такі характеристики як середньоквадратична похибка (MSE) та середня абсолютна похибка (MAE). Для аналізу цих показників проведено моделювання зміни MSE та точності під час навчання та перевірки моделі, порівняння даних з оптичного сенсора та з моделі, а також оцінки зміни MSE та MAE в процесі вимірювання.