Автореферат
Автореферати дисертацій arrow Гірнича справа arrow Методи підвищення ефективності обробки даних багатопараметричних сенсорів в розподілених комп’ютерних системах
Меню
Головна сторінка
Реклама
Автореферати дисертацій
Бібліотечна справа
Біологічні науки
Будівництво
Воєнна наука. Військова справа
Гірнича справа
Держава та право. Юридичні науки
Економіка. Економічні науки
Електроніка. Обчислювальна техніка
Енергетика
Загальні роботи по техніці
Загальнонаукове знання
Історія. Історичні науки
Культура. Наука. Освіта
Легка промисловість
Математика. Механіка
Медицина. Медичні науки
Мистецтво. Мистецтвознавство
Науки про землю
Політика. Політичні науки
Природничі науки в цілому
Релігія
Сільське та лісове господарство
Соціологія. Демографія
Технологія металів. Машинобудування
Транспорт
Фізика. Астрономія
Філологічні науки
Філософські науки. Психологія
Хімічна технологія. Харчове виробництво
Хімічні науки
Художня література
Реклама


Методи підвищення ефективності обробки даних багатопараметричних сенсорів в розподілених комп’ютерних системах

Анотації 

Турченко І. В. Методи підвищення ефективності обробки даних багатопараметричних сенсорів в розподілених комп’ютерних системах. – Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.05 – комп’ютерні системи та компоненти. - Тернопільський національний економічний університет, Тернопіль, 2008.

   Дисертаційна робота присвячена підвищенню ефективності обробки даних багатопараметричних сенсорів в розподіленій комп’ютерній системі контролю концентрації метану у дільниці шахтної вентиляційної мережі. В дисертації вдосконалено методи обробки вихідного сигналу багатопараметричного сенсора шляхом зміни режиму його функціонування і розпізнавання отриманого масиву даних одномодульною та багатомодульною нейронними мережами, що дозволило підвищити точність визначення окремих фізичних величин (похибка розпізнавання менше 2% та 1% відповідно) та знизити часову складність алгоритму навчання нейронної мережі. Запропоновано новий нейромережевий метод формування керуючих впливів для дільниці шахтної вентиляційної мережі, що дозволило підвищити ефективність обробки даних за рахунок суттєвого зниження концентрації метану під час перехідного аерогазодинамічного процесу. Розроблено апаратне та програмне забезпечення модуля збору, обробки даних і керування нижнього рівня та програмне забезпечення сервера верхнього рівня розподіленої комп’ю-терної системи, що реалізовує методи, запропоновані в дисертаційній роботі.
   Ключові слова: розподілена комп’ютерна система, нейронна мережа, багатопараметричний сенсор, концентрація метану, дільниця шахтної вентиляційної мережі, керуючий вплив.

Турченко И. В. Методы повышения эффективности обработки данных многопараметрических сенсоров в распределенных компьютерных системах. – Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.05 – компьютерные системы и компоненты. – Тернопольский национальный экономический университет, Тернополь, 2008.

   Диссертационная работа посвящена повышению эффективности обработки данных многопараметрических сенсоров в распределенной компьютерной системе контроля концентрации метана на участке шахтной вентиляционной сети.
   Проанализировано структуру и функции „активных” сенсорно-компьютерных систем, виды характеристик преобразования многопараметри-ческих сенсоров и определена задача распознавания информации из их выходного сигнала. Проведен анализ известных методов распознавания выходного сигнала многопараметрических сенсоров, показано, что лучшие результаты распознавания обеспечивают нейросетевые методы. Проанализиро-ваны причины возникновения превышения допустимой концентрации метана во время переходного аэрогазодинамического процесса на участке шахтной вентиляционной сети. Показано, что известные подходы к формированию управляющих воздействий не приводят к безопасному снижению концентра-ции метана. Проанализирована обобщенная структура шахтной вентиляцион-ной сети и структуры известных распределенных систем контроля концентра-ции метана. Обобщен процесс обработки данных многопараметрических сенсоров и определены критерии повышения его эффективности.
   Исходя из результатов анализа характеристик преобразования многопараметрических сенсоров, разработана математическая модель их выходного сигнала в виде произведения двух полиномов разного порядка с разными коэффициентами. Для экспериментальных исследований методов распознавания выходного сигнала многопараметрического сенсора разработано четыре варианта имитационных моделей, которые охватывают все виды комбинаций характеристики преобразования по разным физическим величинам. На вход нейронной сети поступает значение выходного сигнала сенсора в двух режимах работы. На выходе нейронная сеть генерирует значения двух физических величин, соответствующие этим выходным сигналам. Обосновано использование многослойного персептрона как модели нейронной сети. Программное обеспечение для имитационного моделирования разработано в среде MATLAB. Усовершенствован метод обработки выходного сигнала многопараметрического сенсора, который отличается от известных распознаванием массива данных, полученных в различных режимах функционирования единичного многопараметрического сенсора, одномодуль-ной нейронной сетью, что позволило повысить точность определения отдель-ных физических величин (среднее относительное отклонение распознавания в наихудшем случае не превышает 2%). Получил дальнейшее развитие метод обработки выходного сигнала многопараметрического сенсора, который отличается от предыдущего использованием многомодульной нейронной сети, каждый модуль которой обрабатывает отдельные поддиапазоны выходного сигнала, что позволило дополнительно повысить точность распознавания (среднее относительное отклонение распознавания в наихудшем случае не превышает 1%) при одновременном уменьшении вычислительной сложности алгоритма обучения нейронной сети и увеличении необходимой памяти. Для трехмодульной нейронной сети точность повышена в 2 раза при уменьшении вычислительной сложности и увеличении необходимой памяти в 3 раза.
   Исследована имитационная модель участка шахтной вентиляционной сети в среде Simulink пакета MATLAB на основе системы дифференциальных уравнений, которые описывают переходные аэрогазодинамические процессы формирования потока воздуха на участке. Существенная нелинейность этих процессов приводит к пиковому увеличению концентрации метана при использовании позиционного управляющего воздействия. Исследован процесс формирования экспоненциального управляющего воздействия, которое позво-ляет устранить пиковое увеличение концентрации метана. Определены изме-няемые параметры участка, задача нейросетевого формирования экспо-ненциального управляющего воздействия, необходимая архитектура нейрон-ной сети и критерии оптимальности управляющих воздействий. Предложен новый метод формирования управляющих воздействий для участка шахтной вентиляционной сети, который отличается от известных имитационным моделированием динамики аэрогазодинамической среды участка и нахождением множества оптимальных векторов обучения для нейронной сети, которая формирует управляющие воздействия, что позволило повысить эффективность обработки данных за счет снижения более чем на порядок концентрации метана во время переходного аэрогазодинамического процесса при изменении параметров участка в широком диапазоне.
   Разработано аппаратное и программное обеспечение модуля сбора, обработки данных и управления нижнего уровня с удаленным перепрограммированием по проекту M/79-2004 и программное обеспечение сервера верхнего уровня, что взаимодействует с моделирующим сервисным центром, разработанным для угольной промышленности, для реализации методов, предложенных в диссертационной работе.
   Ключевые слова: распределенная компьютерная система, нейронная сеть, многопараметрический сенсор, концентрация метана, участок шахтной вентиляционной сети, управляющее воздействие.

Turchenko I.V. Methods of Efficiency Improving for Multisensor Data Processing in Distributed Computer Systems. – Manuscript.

Dissertation of a Ph.D. (candidate of technical sciences) degree on specialty 05.13.05 – Computer Systems and Components. – Ternopil National Economic University, Ternopil, 2008.

   The dissertation is devoted to the task of improvement the efficiency of multisensor data processing in distributed computer system of methane concentration control in a section of mine ventilation network. There are improved methods of multisensor output signal processing by changing its operational mode and recognition of gathered data array by single-module and modular neural networks, which allowed (i) to increase an accuracy of physical quantities definition (recognition errors are less than 2% and 1% respectively) and (ii) to decrease a computational complexity of neural network training algorithm. It is proposed neural-based method of control influences forming for the section of mine ventilation network, which allowed improving the efficiency of data processing by considerable decreasing the methane concentration during transient aerogasdynamical process. It is developed hardware and software of the module of data acquisition, processing and control of the lower level and server’s software of the higher level of the distributed computer system, which implements the proposed methods.
   Keywords: distributed computer system, neural network, multisensor, methane concentration, section of mine ventilation network, control influence.

Скачати автореферат дисертації безкоштовно (повна версія)
Методи підвищення ефективності обробки даних багатопараметричних сенсорів в розподілених комп’ютерних системах

 
< Попередня   Наступна >

Всі права на опубліковані матеріали належать їх авторам. Матеріали розміщено виключно для ознайомлення.

Автореферати українських дисертацій. Скачай безкоштовно!