CC BY
20
8. ГОСТ Р 56887-2016 Топливо древесное. Определение выхода летучих веществ стандартным методом.
9. Лавренов В.А. Экспериментальное исследование процесса двухстадийной термической конверсии древесной биомассы в синтез-газ. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук. М.: 2016, с. 13 - 14.
10. Bergman, P.C.A., Boersma, A.R., Kiel, J.H.A., Prins, M.J., Ptasinski, K.J., Janssen, F.G.G.J. Torréfaction for biomass co-firing in existing coal-fired power stations. / ECN Report. ECN-C-05-013. 2005. Utrecht, Netherlands. - p.20.
^ (Л ) = :
(1)
В МК цифровой сигнал преобразуется в коэффициент пропускания в соответствии с формулой:
N (Я) '
где N(Я) " сигналы с АЦП на 1-ой длине волны при заполнении кюветы анализируемой жидкостью (ИО) (запоминаются в режиме измерения ИИС), N (Я) -сигналы с АЦП на 1-ой длине волны при прохождении излучения через кюветы без ИО (запоминаются при после в коэффициент поглоще-
калибровке ИИС), ния:
kj(I,)=
ln Ти (\ )
L
(2)
УДК 681.5.042 Щербакова А.А.
ФГБОУ ВО «Пензенский государственный университет», Пенза, Россия
СТРУКТУРА ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ КОМПОНЕНТОВ, ОПРЕДЕЛЕНИЯ СОСТАВА И ДЕТОНАЦИОННОЙ СТОЙКОСТИ ТОПЛИВА
В статье представлена научно обоснованная структура информационно-измерительной системы (ИИС), которая позволят получить средства для контроля и управления составом технологических жидкостей при производстве с улучшенными техническими и эксплуатационными характеристиками, удовлетворяющими современным требованиям. Предложенная ИИС идентификации компонентов, определения состава и детонационной стойкости топлива, построенная на основе анализа спектров поглощения в ближнем инфракрасном (ИК) диапазоне с использованием блока обработки информации, построенном на принципах искусственных нейронных сетей. По спектрам поглощения выполняется вычисление концентраций компонентов бензина в соответствии с разработанным блоком обработки информации, что позволит в режиме реального времени управлять процессом производства бензинов и поддерживать качество продукции на заданном уровне и улучшить производственную эффективность, а именно: уменьшить отходы при производстве бензинов, экономичное использование ресурсов, снизить затраты и обеспечить взрывобезопасную работу ИИС
Ключевые слова:
ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНАЯ СИСТЕМА (ИИС), БЛОК ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ, БЕНЗИН, ОКТАНОВОЕ ЧИСЛО
Введение
Проведенный анализ современного состояния разработок и исследований в области создания ИИС оценки состава и детонационной стойкости товарного топлива показал направления их совершенствования. Для измерения спектров поглощения компонентов и бензинов существуют ИИС на основе оптической абсорбционной спектроскопии [1]. Наиболее информативным спектральным диапазоном длин волн для идентификации компонентов, определения состава и октанового числа бензинов методом оптической абсорбционной спектроскопии является ближняя ИК область спектра в диапазоне длин волн 900-2550 нм, поскольку спектральные коэффициенты поглощения бензина в этой области зависят от химического состава бензина и его октанового числа.
Поэтому актуальной является задача совершенствования и разработки структуры ИИС достоверной идентификации компонентов топлива, точного определения состава и октанового числа по спектральным коэффициентам поглощения бензина в ближней ИК области на принципах построения искусственных нейронных сетей, позволяющих проводить обучение ИИС с использованием тестовых компонентов и бензинов.
Основная часть
На рисунке 1 представлена структура ИИС идентификации компонентов, определения состава и детонационной стойкости топлива, которая содержит источник излучения, кювету с исследуемым объектом (ИО), блок сбора информации и блок обработки информации с последующим отображением искомых величин и управлением расходами компонентов.
Измерение сигналов со значениями спектральных коэффициентов поглощения бензинов (исследуемого объекта (ИО) на рис.1) производится с помощью источника излучения, кювет, расположенных на каждом технологическом потоке, фотоприемниками (ФП), интеграторами (И), устройствами выборки хранения (УВХ), мультиплексором, аналого-цифровым преобразователем (АЦП), микроконтроллером (МК) и вычислительным устройством, представленным блоком обработки информации и блоком отображения информации.
Излучение от излучателя по оптическому тракту вводится в кюветы с ИО, которые являются источником получения информации. После кюветы излучение направляется на фотоприемник, интегрируется интегратором, и запоминается УВХ. Далее, мультиплексор последовательно подключает один из выходов к АЦП, а последовательность переключения задается программно МК. Время переключения между каналами не превышает 2 с. К одному из выходов МК подключен модуль вывода для управления исполнительными органами расходами компонентов.
где Lj - длина оптического пути кюветы ] -ого канала.
Основу блока обработки информации составляет принцип искусственных нейронных сетей, который делит блок на умножитель, сумматор1, сумматор2, нелинейный преобразователь. Работа ИИС заключается в том, что блок умножителя связывает блок с сохраненными значениями спектральных коэффициентов поглощения анализируемых и тестовых компонентов и бензинов, с блоком первого сумматора1 по длинам волн, который выполняет сложение сигналов с блока умножителя ( га. - коэффициенты си-
наптических связей) и блока со спектральными коэффициентами поглощения по длинам волн в соответствии с формулой:
2
Uj =Z[kj &H -kj.mecm)] ^min , i=1
(3)
kj 0, ) -
где поглощения
значения спектральных коэффициентов компонентов, kimi,cm(^;.) - значения
..тест
спектральных коэффициентов поглощения тестовых компонентов.
Далее, от сумматора1, информация переходит во второй сумматор2, который в свою очередь производит сложение сигналов по компонентам в соответствии с целевой функцией искусственной нейронной сети:
(4)
значения
kCM ) kj (Xi H
j=1
спектральных коэффициентов
где Км (Ь)-
поглощения смесей.
Функция минимизируется и в результате алгоритма обратного распространения ошибки вычисляются синаптические коэффициенты, число которых равно или больше числу компонентов в топливе.
Источник излучения
канал 1
Блок получения информации
Анализируемый компонент
ш
Тестовый компонент
Кювета с ИО
Анализируемый компонент
Тестовый компонент
Кювета с ИО
Блок сбора информации
ФП
УВХ
число каналов у
]=1...т
ФП
И
УВХ
£
АЦП
к гидравлическим клапанам с тестовых/анализируемых компонентов и бензинов
Мод ввода/в уль ывода
Я8-485 к
п/# МК
шв
Блок обработки информации
Блок сохранения значений коэффициентов поглощения тестовых и анализируемых компонентов и бензинов
уу у у
Блок базы данных с октановыми
числами компонентов
Блок умножителя (вычисления синаптических коэффициентов)
Блок сумматора1 по длинам волн
Блок нелинейного преобразователя
Блок вычисления октанового числа бензина
Блок сумматора2 по
компонентам
Блок формирования управляющих команд
Блок отображения информации
Идентифицир ованные компонены
Количественн ое значение компонента в бензине
Значения октанового числа бензина
Рисунок 1 - Структурная схема ИИС
Суммированный сигнал преобразуется в выходной сигнал Я блоком нелинейного преобразователя, в качестве которого служит функция активация нейрона искусственной нейронной сети:
Т-. -и а£
Я = е 1 (5)
где а - коэффициент, учитывающий наклон функций активации, е -погрешность измерения спектральных коэффициентов поглощения.
После идентификации компонентов и определения состава производится расчет октанового числа топлива 0 в соответствии с функцией, связывающей состав топлива с^ с его октановым числом компонентов Qj :
= Е
1=1
1
Е1
1=1
(6)
Ъ1
- интенсивность межмолекулярного взаимодей-
0,0001 0,001
Значения целевой функции, 11]
Рисунок 2 - График функции активации нейронов идентификации
Нейрон активирован при значении функции активации 0,999 < R <1. График зависимости целевой функции от функции активации представлен на рис. 2 при а = 1 и е = 0,1 .
ствия ]-ого компонента.
Отображается информация о составе и детонационной стойкости топлива, полученного в результате смешения компонентов, например, на дисплее. Блоком формирования управляющих команд через МК формируются управляющие воздействия на модуль ввода/вывода для открытия или закрытия гидравлического клапана с тестовым или анализируемым компонентом, и запуск работы ИИС в режиме калибровка/измерение.
Заключение
Использование предложенной структуры информационно-измерительной системы идентификации компонентов, определения состава и детонационной стойкости топлива позволит:
1. Производить достоверную идентификацию компонентов с использованием искусственных нейронных сетей с обучением измерительной системы учителем; учителем выступают тестовые компоненты; при обучении минимизируются целевые функции, устанавливающие связь между спектрами поглощения
И
канал т
е
компонентов и бензинов и длинами волн в видимом диапазоне.
2. Выполнять модернизацию структуры информационно-измерительной системы для идентификации веществ в зависимости от решаемой задачи. Например, структура ИИС для поточной идентификации компонентов, определения состава и детонационной стойкости товарного бензина в процессе производства в режиме реального времени может быть представлена в нескольких вариантах:
- ИИС с оптическим мультиплексором и одним спектрометром. Время опроса цифровых сигналов спектрометра всех измерительных каналов на всех длинах волн будет зависеть от количества технологических линий, и составит не более 2 с. Структура предложенной ИИС представлена в статье [5].
ВОК
г-®
- ИИС с параметрическим квантовым генератором, позволяющая реализовать одновременное измерение коэффициентов поглощения в измерительном и сравнительном каналах, что поможет значительно увеличить точность и быстродействие системы (рис.2). Тогда работа ИИС будет осуществляться следующим образом. Перестраиваемый квантовый генератор задает излучение необходимой длины волны и через волоконно-оптический кабель, излучение направляется в кювету. После, по волоконно-оптическому кабелю попадает в блок обработки информации, откуда по интерфейсу RS-4 85 формируются управляющие воздействия на модуль ввода/вывода для открытия и закрытия гидравлических клапанов с тестовыми и анализируемыми компонентами и бензинами.
сравнительным канал
ВОК
:ВО=
канал 1.
Разветв итель
I Перестраиваемый
квантовый генератор (лазер) Х,=900...1700нм
Анализируемый компонент
Тестовый компонент
Проточная кювета
—
ВОК
/
Фотодиод
-м-
И
1
УВХ
Анализируемый компонент
Тестовый компонент
• число каналов j
• j=1...m
Проточная кювета
вок у
Фотодиод
—M-
И
ВОК
/
Фотодиод «—
УВХ УВХ
т:
ч с s и
hQ
ч
п/#
j,)
АЦП
к гидравлическим клапанам с тестовым/анализируемым компонентом и бензином
^ Модуль ^
ввода/вывода
RS-485
МК
Щ.)
Блок обработки информации
Блок отображения информации
канал m
И
Рисунок 2 - Структурная схема ИИС с перестраиваемым параметрическим квантовым генератором
3. Проводить автоматическую калибровку и пе- искусственных нейронных сетей с помощью пред-реобучение информационно-измерительной системы ставленного в статье [4] алгоритма, идентификации веществ, работающей на принципах
ЛИТЕРАТУРА
1. Bakeev Katherine A. Process Analytical Technology. Blackwell Publishing Ltd, 2005. 445 p.
2. Кудрявцева, А.А. Колориметрический метод определения содержания антидетонационной ферроцено-вой присадки в бензине в полевых условиях / А.А. Кудрявцева, А.И. Никитина, В.А. Соловьев // Труды международного симпозиума Надежность и качество. - 2012. - Т.2. - С. 190-191.
3. Щербакова, А.А. Многоканальная спектрометрическая информационно-измерительная система оценки состава и детонационной стойкости товарного бензина / А.А. Щербакова, В.А. Соловьев // Труды международного симпозиума Надежность и качество. - 2014. - Т.2. - С. 118-121.
4. Щербакова, А.А. Алгоритм измерений спектральных коэффициентов поглощения технологических жидкостей волоконно-оптической системой с перестраиваемым параметрическим генератором излучения / А.А. Щербакова, В.А. Соловьев // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. -2016. - №1. - С.14 8-152.
УДК 681.58
Аксенов И.В., Чайковский В.М.
ФГБОУ ВО «Пензенский государственный университет», Пенза, Россия
СИСТЕМА ДИСТАНЦИОННОЙ КОММУТАЦИИ БЫТОВОЙ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ СЕТИ
Предлагаемое дистанционно управляемое устройство коммутации бытовой электрической сетью обеспечивает включение/отключение той или иной бытовой нагрузки от электрической сети. Причем управление основано на сборе данных о силе потребляемого тока, амплитуде напряжения сети и уровне токов утечки по земляной шине. Управление устройством и обмен данными с центральным узлом, играющим роль сервера, осуществляется как по линии электропередачи, так и на частоте 2.4 ГГц. Устройство содержит системы защиты устройств потребления. Ключевые слова:
ДОМАШНЯЯ ОПТИМИЗАЦИЯ, ИНТЕРНЕТ ВЕЩЕЙ, МОНИТОРИНГ, ДИСТАНЦИОННОЕ УПРАВЛЕНИЕ, ИНФРАКРАСНЫЙ КАНАЛ, WI-FI, АЦП, ИЗМЕРЕНИЕ, ТОК, НАПРЯЖЕНИЕ, ЭФФЕКТ ХОЛЛА
Достаточно популярная в настоящее время кон- неуклонно продолжает совершенствоваться по линии цепция вычислительной сети, образуемой рядом фи- оптимизации их организации.
зических предметов («вещей»), оснащённых целым Следует отметить, что особую роль в такой
рядом встроенных технологий, дающим им возмож- концепции, называемой "интернет вещей" [1] иг-ность осуществлять как взаимодействие друг с рают средства измерения, осуществляющие преоб-другом, так и с внешней, окружающей средой,
