ИСКУССТВЕННАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ ДЛЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ КОМПОНЕНТОВ, ОПРЕДЕЛЕНИЯ СОСТАВА ТОПЛИВА ПО СПЕКТРАЛЬНЫМ КОЭФФИЦИЕНТАМ ПОГЛОЩЕНИЯ

Актуальность и цели. Применение искусственной нейронной сети для обработки цифровых сигналов со значениями спектральных коэффициентов поглощения товарных топлив, полученных путем смешения компонентов, относится к аналитическим инструментам и может использоваться, например, для идентификации компонентов, контроля и поддержания требуемой концентрации и значения детонационной стойкости компонентов при производстве товарного топлива. Целью исследования является разработка структуры, целевой функции и функции активации искусственной нейронной сети идентификации компонентов и определения состава топлива по спектральным коэффициентам поглощения Материалы и методы. Задачи идентификации компонентов бензина, определения состава и детонационной стойкости решались с использованием теории искусственных нейронных сетей. Методом математического моделирования найдены целевые функции искусственной нейронной сети идентификации и состава, функции активации нейрона. Методом обратного распространения ошибки решалась задача обучения искусственной нейронной сети. Результаты. В пакете VBA программы Microsoft Excel промоделирована разработанная математическая модель обучения искусственной нейронной сети идентификации и определения состава по спектральным коэффициентам поглощения. Подана заявка на изобретение «Способ идентификации компонентов бензина и определения его состава в режиме реального времени» № 2014116187 от 22.04.2014. Выводы. Искусственная нейронная сеть для идентификации компонентов, определения состава бензинов и их компонентов по спектральным коэффициентам поглощения в промышленной информационно-измерительной системе предназначена для обеспечения достоверности идентификации, повышения точности определения состава и детонационной стойкости товарных бензинов в технологических процессах, что позволит в режиме реального времени вносить поправки в технологию приготовления бензинов.

• Соловьев В.А.
• Артамонов Д.В.
• Щербакова А.А.

• Общий отдел

• Технические науки. Промышленность
• Физико-математические науки