Nghiên cứu nâng cao chất lượng đo nồng độ khí độc hại trong môi trường công nghiệp dùng mạng nơ ron tt

MỞ ĐẦU Tính cấp thiết đề tài Hiện nay, chất lượng khơng khí mơi trường dân sinh môi trường công nghiệp ngày xuống thấp Sự gia tăng nguồn khí thải nhân tạo từ hoạt động công nghiệp sinh hoạt đưa vào khí hàng trăm khí độc hại như: H2S, NH3, SO2, NOx, CO, CO2, O3 Đây hiểm họa sống đại mà lĩnh vực sản xuất ngày phát triển Bên cạnh việc nâng cao chất lượng sản xuất có tính bền vững bảo vệ mơi trường cơng tác giám sát, cảnh báo chất lượng khơng khí quan trọng Trong môi trường công nghiệp loại khí độc hại vượt tỷ lệ giới hạn định ảnh hưởng trực tiếp đến sức khỏe người lao động môi trường sống người Do vậy, vấn đề nâng cao chất lượng đo lường, giám sát loại khí độc hại để đưa giải pháp hạn chế, loại bỏ chúng nhiệm vụ cấp bách quan trọng việc bảo vệ môi trường an sinh xã hội Về vấn đề này, giới Việt Nam có nhiều nhà khoa học quan tâm cơng bố nhiều kết nghiên cứu Tuy nhiên, môi trường công nghiệp phức tạp với pha trộn nhiều loại khí, bên cạnh yếu tố nhiệt độ độ ẩm mơi trường dẫn đến làm suy giảm độ xác phép đo Vì vấn đề nghiên cứu nâng cao chất lượng cho phép đo nồng độ khí tồn nhiều bất cập, hạn chế cần phải tiếp tục nghiên cứu, hoàn thiện Mục đích nghiên cứu Mục đích nghiên cứu luận án ứng dụng ANN để nâng cao chất lượng cảm biến bán dẫn đo nồng độ khí H2S, NH3 CO Đối tượng nghiên cứu phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu luận án cảm biến loại bán dẫn đo nồng độ khí độc hại môi trường công nghiệp Phạm vi nghiên cứu: Các loại cảm biến bán dẫn có đặc tính phi tuyến làm việc điều kiện bị ảnh hưởng yếu tố môi trường nhiệt độ độ ẩm với hỗn hợp khí đầu vào, từ đề xuất cấu trúc cảm biến ANN để nâng cao độ xác cho phép đo Phương pháp nghiên cứu 4.1 Nghiên cứu lý thuyết Luận án tập trung phân tích ưu, nhược điểm cảm biến bán dẫn phần tử quan trọng hệ thống đo phát nồng độ khí độc hại mơi trường công nghiệp để đề xuất phương pháp nâng cao chất lượng phép đo Nghiên cứu lý thuyết ANN nói chung ANN MLP nói riêng, ứng dụng ANN đề xuất xây dựng cấu trúc cảm biến có tích hợp ANN để nâng cao chất lượng cảm biến bán dẫn 4.2 Mô thực nghiệm kiểm chứng kết Kiểm chứng kết nghiên cứu lý thuyết mô off-line phần mềm Matlab để đánh giá kết đạt giải pháp đề xuất Xây dựng mơ hình thực nghiệm tiến hành kiểm chứng thực nghiệm cảm biến thực cho ứng dụng loại trừ sai số yếu tố ảnh hưởng Ý nghĩa khoa học thực tiễn đề tài Luận án có ý nghĩa khoa học thực tiễn lĩnh vực đo lường ANN Ý nghĩa khoa học: Đề xuất phương pháp ứng dụng ANN để nâng cao chất lượng cảm biến đo nồng độ khí Phương pháp góp phần tiếp tục minh chứng ANN công cụ với khả tính tốn song song, bền với nhiễu lỗi số liệu đầu vào, có khả thực thi dạng phần mềm phần cứng Ý nghĩa thực tiễn: Kết nghiên cứu luận án sử dụng để tích hợp, cải tiến, chế tạo cảm biến bán dẫn đo nồng độ chất khí mơi trường cơng nghiệp Những đóng góp luận án Nghiên cứu số vấn đề lý luận mô phỏng, kiểm nghiệm thực tế nhằm ứng dụng ANN để nâng cao chất lượng cảm biến bán dẫn đo nồng độ khí H 2S, NH3 CO khí thải cơng nghiệp cụ thể ứng dụng:  Xây dựng cấu trúc cảm biến ứng dụng mạng ANN để bù sai số yếu tố ảnh hưởng nhiệt độ, độ ẩm, ANN có cấu trúc đơn giản có đầu vào nhiệt độ mơi trường, số nơ-ron lớp ẩn thấp từ 1÷2 nơ-ron để xấp xỉ xác đặc tính ảnh hưởng nhiệt độ độ ẩm tới kết đo, từ làm sở cho ứng dụng bù Phần bù sử dụng phối hợp phương pháp nội suy tuyến tính tính tốn mạng ANN, đóng góp khác biệt với cơng trình khác sử dụng ANN có hai đầu vào nhiệt độ, độ ẩm số lớp ẩn, số nơ-ron lớp ẩn lớn  Xây dựng cấu trúc cảm biến ứng dụng mạng ANN có khả loại trừ tính phản ứng đa khí hay nói cách khác có khả phân biệt ước lượng xác nồng độ khí thành phần có hỗn hợp khí đầu vào  Xây dựng cấu trúc cảm biến ứng dụng mạng ANN điều chỉnh đặc tính cảm biến  Ngồi đóng góp xây dựng cấu trúc cảm biến tích hợp ba chức như: Bù sai số nhiệt độ độ ẩm, khắc phục tính phản ứng đa khí điều chỉnh đặc tính cảm biến CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ CÁC CẢM BIẾN BÁN DẪN ĐO NỒNG ĐỘ KHÍ TRONG MƠI TRƯỜNG CƠNG NGHIỆP 1.1 Tầm quan trọng loại cảm biến đo nồng độ khí độc hại 1.1.1 Ảnh hưởng chất khí độc hại đến sức khỏe người Ơ nhiễm mơi trường khơng khí có tác động xấu đến sức khoẻ người, ảnh hưởng đến hệ sinh thái biến đổi khí hậu, Cơng nghiệp hố mạnh, thị hố phát triển nguồn khí thải gây nhiễm mơi trường khơng khí nhiều Trong loại khí độc hại phải kể tới: Khí CO (nguồn khí thải từ lò than, động tơ, xe máy…), khí H2S khí NH3 (nguồn khí thải sản xuất nơng nghiệp) loại khí hàng ngày người thường xuyên tiếp xúc Bộ Tài nguyên môi trường đưa quy chuẩn nồng độ tối đa cho phép số khí Do đó, để bảo vệ mơi trường cơng tác giám sát, cảnh báo chất lượng khơng khí vơ quan trọng 1.1.2 Giới thiệu chung cảm biến đo nồng độ khí Trên hình 1.1 trình bày sơ đồ ngun lý hệ thống đo giám sát nồng độ chất khí mơi trường cơng nghiệp Khí H2S Khí CO Cảm biến Xử lí tín hiệu Chuyển đổi Truyền thơng tin qua mạng Ethernet cơng nghiệp Cảm biến Xử lí tín hiệu -Hiển thị -Lưu trữ -In kết Chuyển đổi Hình 1.1 Sơ đồ hệ thống giám sát nồng độ chất khí môi trường công nghiệp Đo nồng độ loại khí người ta thường dùng loại cảm biến khác nhau: [8, 23] cảm biến đo nồng độ khí truyền thống có độ xác cao sắc ký khí, thiết bị phân tích phổ Tuy nhiên, thiết bị đo có hạn chế như: kích thước lớn, cấu tạo phức tạp, giá thành cao, trình vận hành sử dụng thiết bị khó khăn thời gian phân tích dài Do đó, thiết bị lắp đặt cố định khơng thích hợp cho việc thực phân tích nhanh trực tiếp trường Để đáp ứng với yêu cầu thực tế, cảm biến khí hóa học sở vật liệu dạng rắn, cảm biến bán dẫn, cảm biến nhiệt xúc tác, cảm biến điện hóa, cảm biến dựa hiệu ứng trường số linh kiện bán dẫn, v.v nghiên cứu ứng dụng nhiều thực tế Nguyên lý làm việc cảm biến bán dẫn dựa thay đổi độ dẫn điện màng mỏng bán dẫn hấp thụ chất khí bề mặt nhiệt độ từ 150oC ÷ 500oC Có hai loại cảm biến bán dẫn sử dụng thơng dụng làm từ ơ-xít kim loại: Loại màng dày (SnO2) loại màng mỏng (VO3) 1.2 Tổng quan số giải pháp nâng cao chất lượng cảm biến đo nồng độ khí 1.2.1 Các ưu, nhược điểm cảm biến bán dẫn Cảm biến bán dẫn có nhiều ưu điểm [4, 8]: Độ nhạy cao, thời gian hồi đáp nhỏ, mạch điều khiển đơn giản, dễ vận hành, phản ứng với nhiều loại khí độc, hại Tuy nhiên cảm biến bán dẫn có nhiều nhược điểm, cụ thể sau: Bị ảnh hưởng yếu tố môi trường nhiệt độ độ ẩm, phản ứng với đa khí đặc tính làm việc phi tuyến 1.2.2 Tổng quan giải pháp nâng cao chất lượng Với ưu nhược điểm cảm biến bán dẫn để sử dụng tốt cần phải có giải pháp nâng cao chất lượng là:  Bù sai số yếu tố ảnh hưởng nhiệt độ độ ẩm mơi trường đo  Loại trừ tính phản ứng đa khí  Điều chỉnh đặc tính cảm biến 1.3 Tình hình nghiên cứu nâng cao chất lượng cảm biến bán dẫn đo nồng độ khí 1.3.1 Tình hình nghiên cứu ngồi nước Các cơng trình nghiên cứu nước vấn đề nâng cao chất lượng đo nồng độ khí nhiều tác giả quan tâm, giải theo hai hướng chính: - Giải pháp truyền thống, ứng dụng kỹ thuật vi xử lý [23, 25…] Tuy nhiên giải pháp sử dụng mạch phần cứng thường thích hợp cho nhà sản xuất nước ngồi trình độ cơng nghệ chế tạo nước chưa đáp ứng yêu cầu độ xác cao - Giải pháp bù phần mềm xây dựng hàm điều chỉnh trình bày [20, 31, 50…] Nhìn chung, đa số phương pháp tính tốn, xử lý có u cầu tính tốn lớn, yêu cầu thiết bị mạch tích hợp cao Các phương pháp đơn giản thuật tốn tuyến tính hóa, LUT, phải chấp nhận sai số lớn Mặt khác phương pháp chưa đạt tính tổ hợp động cao cấu trúc hệ thống đo Để tránh nhược điểm phương pháp truyền thống, giải pháp ứng dụng công cụ đại lý thuyết mờ, lý thuyết ANN nghiên cứu triển khai Kết hàng loạt cơng trình chứng minh cho tính khả thi [14, 15, 18, 38 ] Tuy nhiên ứng dụng ANN có cấu trúc mạng phức tạp (MLP đầu vào) [33], số nơ-ron lớp ẩn cho toán bù sai số yếu tố ảnh hưởng lớn (11 nơ-ron ẩn [14], 25 nơ-ron ẩn [9]), kết sai số lớn 14,3ppm [15] Với hỗn hợp nhiều khí mạng MLP nhận dạng mà khơng đưa kết ước lượng xác nồng độ khí thành phần Khi ước lượng nồng độ khí lại dùng loại mạng phức tạp, phải kết hợp hai loại mạng (mạng lai) [15] 1.3.2 Tình hình nghiên cứu nước Cơng trình [9] ứng dụng ANN MLP để thơng minh hóa cảm biến đo lường xây dựng thuật toán thiết kế ANN ứng dụng cho cảm biến đo lường đạt thông số cấu trúc tối ưu cho cấu trúc ANN Tác giả [9] nghiên cứu số tốn cụ thể tuyến tính hóa đặc tính cảm biến có dạng đường cong sang dạng đường thẳng, đồng thời ứng dụng ANN để bù sai số yếu tố ảnh hưởng nhiệt độ mà chưa xét tới ảnh hưởng độ ẩm Cấu trúc ANN phức tạp tới đầu vào cho ứng dụng bù sai số cảm biến đo độ pH gây yếu tố ảnh hưởng nhiệt độ dung dịch, số nơ-ron lớp ẩn xác định trường hợp 25 nơ-ron Ngoài hai tốn tuyến tính hóa bù sai số giải độc lập, riêng rẽ chưa tích hợp loại cảm biến kết dừng lại tốn mơ chưa có thực nghiệm 1.4 Định hướng nghiên cứu luận án Qua tổng kết cơng trình nghiên cứu nước áp dụng giải pháp để nâng cao chất lượng cho cảm biến bán dẫn đo nồng độ khí nhận thấy: Các giải pháp nghiên cứu có ưu, nhược điểm định Giải pháp truyền thống đơn giản tính hiệu lại khơng cao Giải pháp đại dùng loại mạng phức tạp SOM, ART hay mạng lai, mạng đơn giản MLP lại có cấu trúc phức tạp, số đầu vào nhiều, số lớp ẩn số nơ-ron lớp ẩn lớn, điều ảnh hưởng lớn đến tốc độ xử lý Hơn cơng trình nghiên cứu trước chức nâng cao chất lượng cho phép đo độc lập, chức cho cảm biến riêng rẽ, chưa tích hợp nhiều chức cảm biến, chưa giải ứng dụng vừa bù sai số yếu tố ảnh hưởng vừa loại trừ tính phản ứng đa khí vừa điều chỉnh đặc tính cảm biến Ngồi thực hóa ANN nghiên cứu ứng dụng nhiều nước có cơng nghệ tiên tiến, chip nơ-ron thương phẩm có giới thiệu [26, 27] Vấn đề đặt cần nghiên cứu thực hóa ANN điều kiện Việt Nam, nội địa hóa việc thiết kế cảm biến có áp dụng giải pháp nâng cao chất lượng dùng ANN cho cảm biến đo nồng độ khí mơi trường cơng nghiệp Đây nhiệm vụ có tính cấp thiết có tính khả thi cao tình hình cơng nghiệp đất nước phát triển, mơi trường bị nhiễm huỷ hoại Từ khía cạnh nghiên cứu đó, vấn đề nghiên cứu đặt ứng dụng ANN có cấu trúc đơn giản để khắc phục nhược điểm cảm biến bán dẫn 1.5 Kết luận chương Chương thực hiện:  Tổng quan cảm biến giải pháp nâng cao chất lượng cảm biến bán dẫn đo nồng độ khí  Tổng quan cơng trình nghiên cứu nâng cao chất lượng cảm biến khí liên quan, rõ vấn dề giải vấn đề tồn hướng nghiên cứu  Xác định rõ nội dung nghiên cứu luận án ứng dụng ANN có cấu trúc đơn giản để nâng cao chất lượng cảm biến giải nội dung sau: Bù sai số yếu tố ảnh hưởng, khắc phục tính phản ứng đa khí, điều chỉnh đặc tính cảm biến sau tích hợp ba chức hệ thống đo nồng độ khí Các nghiên cứu lý thuyết chương tiền đề sở lý luận cho chương xây dựng cấu trúc hệ thống để nâng cao chất lượng cảm biến Chương ỨNG DỤNG MẠNG NƠ-RON NHÂN TẠO NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG CẢM BIẾN BÁN DẪN ĐO NỒNG ĐỘ KHÍ 2.1 Cơ sở lý thuyết ANN MLP Trong luận án ứng dụng ANN MLP với cấu trúc đơn giản, hợp lý lựa chọn giải pháp ba vấn đề đề cập để nâng cao chất lượng cảm biến đo nồng độ khí 2.2 Ứng dụng ANN nâng cao chất lượng cảm biến 2.2.1 Cấu trúc cảm biến ứng dụng ANN nâng cao chất lượng cảm biến Luận án đề xuất cấu trúc cảm biến chung ứng dụng ANN để nâng cao chất lượng cảm biến đo nồng độ khí mơi trường cơng nghiệp thể hình 2.1 Mục đích đưa khâu nơ-ron vào cảm biến nhằm tạo đặc tính mong muốn cho ứng dụng nâng cao chất lượng Đầu cảm biến có ứng dụng ANN có tính chất ưu việt đầu cảm biến cũ Cấu trúc có hai khâu chức chính: cảm biến chuyển đổi nơ-ron Nồng độ chất khí cần đo CB MNN Cảm biến nơ ron Mạch đo thứ cấp Hình 2.1 Sơ đồ cấu trúc chung cảm biến sơ cấp nơ-ron 2.2.2 Sử dụng ANN bù sai số yếu tố ảnh hưởng nhiệt độ độ ẩm 2.2.2.1 Các phương pháp cổ điển bù sai số yếu tố ảnh hưởng nhiệt độ độ ẩm Các giải pháp loại trừ theo phương pháp truyền thống phương pháp sử dụng mạch phần cứng sử dụng phần mềm Mạch sử dụng nhiệt điện trở bù nhiệt Như cảm biến bán dẫn (SnO2), để bù nhiệt độ, [25] sử dụng điện trở nhiệt To có hệ số nhiệt điện trở âm có mức độ biến thiên phụ thuộc vào nhiệt độ tương đương với cảm biến, điện áp đầu mạch đo ổn định theo nhiệt độ giải pháp hãng Firago áp dụng vào dòng cảm biến TGS [18] Bù hàm hiệu chỉnh Bên cạnh việc sử dụng phần tử bù nhiệt, mạch đo có sử dụng vi xử lý, ta sử dụng hàm hiệu chỉnh sau: sử dụng tín hiệu ToC RH% từ hai cảm biến đo nhiệt độ đo độ ẩm, từ xây dựng hàm hiệu chỉnh (2.1): (2.1) ycorr  a  b yold  c.T  d RH Trong yold, ycorr tín hiệu đầu trước sau bù, a, b, c, d hệ số hay lượng hiệu chỉnh tương ứng loạt hàm hiệu chỉnh [20, 31, 50] Bù bảng ảnh hưởng Khi nghiên cứu cảm biến [4] giải pháp để loại trừ yếu tố ảnh hưởng khó Khơng cảm biến khác công nghệ chế tạo, ảnh hưởng khác cảm biến thông minh người ta thường bù ảnh hưởng yếu tố không mang thông tin cảm biến sử dụng sau: Q trình đo mơ tả (2.2) y = f(x, a, b, ) (2.2) Phương trình cảm biến có dạng (2.2) nguyên tắc hoạt động cảm biến Trong x đại lượng cần đo, a, b, yếu tố ảnh hưởng tới phép đo Giả sử đo điều kiện tiêu chuẩn, đặc tính tĩnh cảm biến yo(x) Xét điểm đo thứ k kết đo yok(xk) Khi có thay đổi yếu tố a, b…, giá trị thứ k đo ySk(xk) Vậy ta có sai số phép đo (2.3): ∆y = yok(xk) - ySk(xk) (2.3) Xét cho khoảng biến đổi nhỏ xung quanh giá trị điểm, lúc sai số đại lượng đầu có yếu tố ảnh hưởng khác, viết lại (2.4): y  f f f x  a  b  x x x (2.4) f , ∆b ảnh hưởng yếu tố a, b tới kết đo y Bằng thực nghiệm, số liệu a x ảnh hưởng yếu tố a, b, thu thập biểu diễn bảng 2.1 Số liệu bảng ghi vào nhớ cảm biến Khi xử lý số liệu trình đo, để bù sai số ảnh hưởng hệ vi xử lý (hoặc máy tính) tham chiếu bảng (theo chương trình) để có giá trị ∆ij tương ứng, sau nội suy tuyến tính giá trị đại lượng mà ta phải bù, để loại sai số ảnh hưởng yếu tố A Bảng 2.1 Bảng số liệu LUT sai số yếu tố ảnh hưởng X1 X2 Xi Xn XX A A1 X’11 A12 ∆11 ∆1n A2 A21 A22 ∆21 ∆2n Aj Aj1 Aj2 ∆ji ∆in Am Am1 Am2 ∆mi ∆mn Nhận xét: Với phương pháp bù sai số ta thấy giải pháp bù mạch phần cứng thường dành cho nhà sản xuất nước ngồi Q trình xử lý số liệu để loại trừ sai số gây yếu tố ảnh hưởng hai phương pháp lại thực q trình đo có nhược điểm định, với thuật tốn kỹ thuật máy tính truyền thống, vấn đề thời gian xử lý Vấn đề không gây cản trở với trường hợp không đòi hỏi nhanh kết đo Nhưng sản xuất đại, nhiều q trình cơng nghệ điều khiển tự động, có nhiều đại lượng cần đo xử lý kết nhanh, nhiều phép đo đòi hỏi làm việc miền thời gian thực nhược điểm lớn 2.2.2.2 Đề xuất cấu trúc cảm biến bù sai số yếu tố ảnh hưởng Để khắc phục nhược điểm đó, hướng giải vấn đề nêu ứng dụng tính toán nơ-ron Ý tưởng giải pháp chuyển tính tốn xử lý số liệu đo lường từ chỗ gắn liền với trình đo trình thiết kế chế tạo Thay trình hiệu chỉnh số liệu đo được, loại bỏ ảnh hưởng sai phân trình ánh xạ hàm nhiều biến, cập nhật tức thời giá trị yếu tố ảnh hưởng tới kết đo Lúc này: y = f(x,a,b, ) mà z = f(x1,x2,x3, ) Trong trường hợp này, sai số gây yếu tố ảnh hưởng tính tốn để loại trừ thiết kế chế tạo cảm biến Các kết xử lý số đưa vào bên thơng số cấu trúc cảm biến nơ-ron, cụ thể khâu chuyển đổi nơ-ron Với ưu điểm phương pháp dùng ANN để bù sai số yếu tố ảnh hưởng cho cảm biến bán dẫn tác giả lựa chọn đề xuất cấu trúc thể hình 2.3 Vout Mạch chuẩn hố Rs (ppm, T ̊, RH%) Rs KRS MLP T̊ MLP Nội suy tính tốn KRS Rs (ppm, 20 ̊C, 65%) Rs ppm Ro RH% Hình 2.3 Cấu trúc cảm biến đề xuất bù sai số yếu tố ảnh hưởng Cấu trúc hệ gồm đầu vào: Đầu vào thứ tín hiệu thu từ đầu Vout cảm biến bị biến thiên yếu tố ảnh hưởng nhiệt độ độ ẩm, đầu vào thứ hai thứ ba từ hai cảm biến nhiệt độ độ ẩm đo từ môi trường đo Ở sử dụng hai ANN mạng có đầu vào nhiệt độ, ANN đóng vai trò xấp xỉ đặc tính phụ thuộc Rs/R0 vào yếu tố ảnh hưởng nhiệt độ ToC độ ẩm RH%, bước quan trọng từ giá trị biến thiên ta tính tốn lượng cần bù Cơ sở lý thuyết ứng dụng bù sau: • Dựa datasheet nhà sản xuất cung cấp có biểu đồ quan hệ Rs/R0 theo nhiệt độ độ ẩm Rs/R0= f(ToC, RH%), biểu đồ cho biết ảnh hưởng tín hiệu nhiệt độ độ ẩm tới đầu cảm biến • Bù sai số: chuyển đổi đầu Rs/R0 (là hàm phụ thuộc vào nồng độ khí ppm cần đo) đo nhiệt độ độ ẩm sang điều kiện tiêu chuẩn nhiệt độ ToC=20oC độ ẩm RH%=65%, sau tính nồng độ ppm cần đo Nhiệm vụ thứ giải sau: Dùng ANN MLP để xấp xỉ đặc tính biến thiên theo nhiệt độ độ ẩm RH% thấp (thường 33% 40% tùy theo loại cảm biến) độ ẩm RH% cao (thường 85%) theo điểm mẫu trải tồn miền đặc tính mà nhà sản xuất cung cấp, đường f1(ToC) f2(ToC) hình 2.4 Trong f1(ToC) xấp xỉ mạng MLP1, f2(ToC) xấp xỉ mạng MLP2, mạng có đầu vào nhiệt độ môi trường đo: (2.5) f1 T o   F  RH 40%; T o  ; f T o   F  RH 85%; T o  Như khác biệt chỗ ANN có đầu vào dùng để xấp xỉ tương đối xác ảnh hưởng nhiệt độ, độ ẩm môi trường tới kết đo Rs Ro f1(T ̊) = F(RH% thấp, T ̊) f2(T ̊) = F(RH% cao, T ̊) T̊ Hình 2.4 Xấp xỉ hai đặc tính f1(To) f2(To) Để giải nhiệm vụ thứ 2, bước tính tốn sau:  Bước 1: Khí có nồng độ X (ppm) cần đo tương ứng với nhiệt độ To độ ẩm RH% mơi trường đo đầu cảm biến khí điện áp Vout: X (ppm, T , RH %)  Vout (T , RH %)  Bước 2: Từ mạch chuẩn hóa đầu cảm biến hình 2.5 Ta có điện trở cảm biến điều kiện làm việc (nhiệt độ độ ẩm) Rs VC  VL  RL VL (2.6) RL VC  VL  (2.7) VL Mặt khác VL=Vout, thay VC, RL vào (2.7) ta tính Rs cảm biến nhiệt độ độ ẩm môi trường (Rs bị biến thiến) (2.8): R V  Vout  (2.8)  Rs T o , RH %  L C Vout  Rs    Hình 2.5 Mạch chuẩn hóa đầu cho cảm biến bán dẫn [46] • Bước 3: Từ đặc tính cảm biến cho, cần phải xác định hệ số biến đổi kRs để chuyển đổi giá trị điện trở cảm biến điều kiện làm việc tiêu chuẩn To=20oC, RH=65% (2.9)        Rs T o , RH % K Rs T o , RH %    Rs 20o C , 65%   Rs (2.9) Ro f1(T ̊) = F(RH% thấp, T ̊) X% f2(T ̊) = F(RH% cao, T ̊) T̊ Hình 2.6 Đặc tính fx(To) nội suy theo f1 f2 Giá trị hệ số biến đổi KRs tính phương pháp nội suy hai đường cong xấp xỉ hai mạng MLP hình 2.6, để có đặc tính fx(To) độ ẩm trung gian (X%) MLP2 T o   MLP1 T o  K Rs To , RH   noisuy  f1; f    RH %  RH low   MLP1 T o  RH high  RH low (2.10)  Bước 4: Thay KRs vào (2.9) ta thu được:   Rs ppm, 20o C , 65%   Rs T o , RH %, ppm  K Rs T , RH % o   (2.11) • Bước 5: Từ giá trị điện trở Rs tính theo (2.11) giá trị điện trở đặc trưng R0 cảm biến, dựa vào đặc tính cho cảm biến ta ước lượng nồng độ khí cần đo điều kiện tiêu chuẩn: Rs (2.12)  ppm   X  ppm  R0 Theo (2.12) X(ppm) bù giá trị đo điều kiện To=20oC RH(%)=65% 2.2.3 Sử dụng ANN khắc phục tính phản ứng đa khí cảm biến Luận án đề xuất giải pháp đa cảm biến ứng dụng ANN MLP có cấu trúc đơn giản vừa có khả phân biệt vừa có khả ước lượng nồng độ khí thành phần thể hình 2.7: Giả sử chức cấu trúc cho ta khả phát ước lượng hai thành phần khí cần đo Gas1 Gas2 hỗn hợp khí Để xây dựng hàm truyền đạt ngược (từ số cảm biến suy nồng độ thành phần khí đầu vào: gas1, gas2), số liệu mẫu học tổ hợp giá trị nồng độ cho khí gas1 nồng độ cho gas2 có dạng {PPMi1, PPMi2, SenS1, SenS2} xây dựng 10 Đồng thời số liệu mẫu tổ hợp mẫu từ thành phần nồng độ khí gas1 nồng độ khí gas2 để kiểm tra Bộ số liệu mẫu sử dụng để tính hàm truyền đạt ngược, nên mạng ANN huấn luyện để ứng với véc-tơ đầu vào xi={Sensi1, Sensi2} đáp ứng đầu di={ppmi1, ppmi2} %Gas1 CB1 CB2 %Gas2 CBn Vout Vout %Gas1 MNN %Gas2 Vout n Hình 2.7 Cấu trúc cảm biến đề xuất để loại trừ tính phản ứng đa khí 2.2.4 Sử dụng ANN điều chỉnh đặc tính cảm biến Đặc tính đa số cảm biến sơ cấp phi tuyến Nhu cầu tuyến tính hóa đặc tính cảm biến ln đặt mạch đo thứ cấp trình khắc độ cho thiết bị đo Phương pháp tuyến tính hóa thực phần cứng phần mềm Mạch phần cứng mạch tạo hàm sở biến trở, diod bán dẫn, mạch sử dụng khuếch đại thuật tốn [11] Ngồi mạch phần mềm [4] Trong [4] phương pháp tuyến tính hóa đoạn hay gọi phương pháp nội suy tuyến tính, thay đặc tính đường gấp khúc tuyến tính hóa đoạn theo nguyên lý thể hình 2.8 Hình 2.8 Phương pháp nội suy tuyến tính Trường hợp đặc tính tín hiệu x sau cảm biến hàm phi tuyến đại lượng đo ξ, tức x(ξ) - hàm phi tuyến (hình 2.8) Thay khắc độ đặc tính đo vào nhớ ta thay x(ξ) đường gấp khúc tuyến tính hóa đoạn với 11 sai số Ɛo Phương pháp gọi phương pháp nội suy tuyến tính Phương pháp nội suy tuyến tính có ưu điểm ta tuyến tính hóa đoạn thẳng cách tính tốn đơn giản nhiên sai số ∆y lớn Còn ta xác định nhiều đoạn thẳng sai số nhỏ việc tính tốn lại phức tạp thực tế số điểm xấp xỉ khơng nhiều Ngồi phương pháp tuyến tính hóa đoạn để điều chỉnh đặc tính ra, [9] dùng giải pháp ANN tuyến tính hóa đường đặc tính dạng đường cong bậc hai thành đường thẳng toàn đải đo Trong luận án tác giả dùng ANN để điều chỉnh đặc tính cảm biến bán dẫn đo nồng độ khí sau: Đặc tính cảm biến phi tuyến phương trình cảm biến chưa xác định Do để tuyến tính hóa đặc tính, khối điều chỉnh đặc tính trường hợp có hai chức năng: - Một dùng ANN MLP xấp xỉ đặc tính Vout1=f(x) cảm biến biết hữu hạn điểm mẫu đường đặc tính lý tưởng mà nhà sản xuất cung cấp; - Hai dùng mạng MLP để tạo đường đặc tính Vout2=f(Vout1), lúc Vout2=g(f(x)) tuyến tính hóa dạng 2.9 (2.26) Vout  g Vout1   g  f  x    a  x  b Cấu trúc đề xuất hình 2.9: Mẫu khí X[ppm] Cảm biến Vout1[V] Khối điều chỉnh Vout2[V] Hình 2.9 Cấu trúc cảm biến đề xuất hiệu chỉnh đặc tính Ở đầu khối điều chỉnh hình 2.9 ta Vout2=g(f(x)) tuyến tính 2.3 Tích hợp hai chức bù sai số yếu tố ảnh hưởng hiệu chỉnh đặc tính cảm biến Trên sở nghiên cứu giải toán riêng rẽ thực hiện, để điện áp đầu cảm biến tỷ lệ tuyến tính với nồng độ khí sau bù sai số yếu tố ảnh hưởng cần cấu trúc tích hợp hai chức đưa hình 2.10 Cảm biến khí T̊ Vra Bù nhiệt độ độ ẩm Vra_bù Điều chỉnh đặc tính (tuyến tính hố) Vra_tuyến tính RH% Hình 2.10 Sơ đồ khối hệ tích hợp hai chức vừa bù sai số hiệu chỉnh 2.4 Tích hợp ba chức bù sai số yếu tố ảnh hưởng, loại trừ tính phản ứng đa khí tuyến tính hóa đặc tính cảm biến Cấu trúc ANN phù hợp, đáp ứng đủ chức tích hợp cảm biến để nâng cao chất lượng phép đo thể hình 2.11: 12 Mẫu đa khí [X1,X2, ,Xn][ppm] Ma trận M Vra = [V1,…,VM] cảm biến khí T̊ RH% Bù nhiệt độ độ ẩm Vra_bù Loại trừ tính phản ứng đa Vra_tuyến tính khí tuyến tính hố đặc tính Hình 2.11 Sơ đồ khối hệ tích hợp ba chức bù, loại trừ tính phản ứng đa khí tuyến tính hóa đặc tính đầu cảm biến 2.5 Kết luận chương Trong chương nêu ưu điểm ANN nói chung mạng MLP nói riêng ứng dụng cho cảm biến đo lường, đặc biệt ứng dụng nâng cao chất lượng cảm biến bán dẫn đo nồng độ khí Đề xuất cấu trúc chung cảm biến nơ-ron ba cấu trúc tương ứng giải ba chức nâng cao chất lượng độc lập cụ thể sau:  Bù sai số yếu tố ảnh hưởng tới cảm biến: Trong hệ thống bù này, hai mạng MLP có chức xấp xỉ đặc tính biến thiên nhiệt độ tương ứng độ ẩm hai mức thấp cao, sau dùng nội suy tuyến tính để tính tốn bù, đầu hệ thống nồng độ khí bù tương ứng nhiệt độ độ ẩm tiêu chuẩn Đây đề xuất so với phương pháp khác;  Loại trừ tính phản ứng đa khí: có chức phát ước lượng xác nồng độ khí thành phần có hỗn hợp;  Điều chỉnh đặc tính: Để điều chỉnh đặc tính tác giả thực ứng dụng dùng ANN MLP xấp xỉ đặc tính cảm biến sau lại dùng MLP để tuyến tính hóa đặc tính vừa xấp xỉ, điểm khác biệt luận án so với [9] Đề xuất cấu trúc cảm biến nơ-ron tích hợp hai chức bù sai số điều chỉnh đặc tính cấu trúc tích hợp ba chức hệ thống - giải pháp hoàn thiện để nâng cao chất lượng cảm biến bán dẫn đo nồng độ chất khí Chương MƠ PHỎNG CÁC GIẢI PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG CẢM BIẾN ĐO NỒNG ĐỘ KHÍ ĐỀ XUẤT 3.1 Thiết kế ANN Luận án sử dụng số cảm biến bán dẫn MQ, TGS SP3AQ2 với 03 loại khí CO, NH3 H2S phân tích chương Tất thơng số dải đo cảm biến lấy từ datasheet chúng thể bảng 3.1 Bảng 3.1 Các cảm biến lựa chọn dải đo chúng [45, 46, 47, 48, 49] Cảm biến Dải đo khí CO Dải đo khí NH3 Dải đo khí H2S (ppm) (ppm) (ppm) MQ7 50→4000 MQ135 10→100 10→200 MQ136 10→100 1→200 TGS 2600 1→100 13 TGS 2602 1→30 0,1→3 TGS 2444 1→300 0,3→3 SP3AQ2 3→30 1→10 Một cấu trúc định hình cho ANN ứng dụng cụ thể với thông số liệt kê bảng 3.2: Bảng 3.2 Bộ thông số cấu trúc ANN STT Thông số Xác định Loại mạng Truyền thẳng lớp Số đầu vào Tùy vào toán cụ thể Số nơ-ron lớp Số nơ-ron lớp ẩn N, xác định luyện mạng Hàm truyền nơ-ron lớp ẩn a1 = tansig (IW1p1+b1) Hàm truyền nơ-ron lớp a2 = purelin (LW2a1+b2) Tập trọng số nơ-ron lớp ẩn N, xác định luyện mạng Lượng bù nơ-ron lớp ẩn N, xác định luyện mạng Tập trọng số nơ-ron lớp N, xác định luyện mạng 10 Lượng bù nơ-ron lớp N, xác định luyện mạng Các mạng MLP luận án huấn luyện theo phương pháp học có hướng dẫn (supervised learning) với số liệu gồm mẫu Thuật toán học lựa chọn thuật tốn kinh điển Leveberg – Marquadrt [3, 7] tích hợp thư viện Neural Networks Toolbox Matlab Hàm mục tiêu thuật toán học hàm tổng sai số ngõ mạng số liệu học, định nghĩa bởi: p (3.1)  häc   yi  di i 1 với p – số mẫu, di – giá trị đầu đích cần đạt mẫu thứ i, yi – giá trị đầu thực tế từ mạng 3.2 Bù sai số yếu tố ảnh hưởng 3.2.1 Xấp xỉ đường đặc tính phụ thuộc nhiệt độ, độ ẩm cảm biến Trên hình 3.4 thể đường đặc tính biểu diễn ảnh hưởng nhiệt độ độ ẩm đo nồng độ khí CO cảm biến MQ7, Hình 3.4 Biểu đồ biến thiên theo nhiệt độ độ ẩm cảm biến MQ7 [46] Kết xấp xỉ đường đặc tính dùng mạng MLP ta đường biểu diễn phụ thuộc đầu cảm biến vào nhiệt độ độ ẩm RH=33% (hình 3.5a) độ ẩm RH=85% (hình 3.5b) 14 a) b) Hình 3.5 Xấp xỉ đặc tính phụ thuộc đầu cảm biến MQ7 vào nhiệt độ độ ẩm: a) đường có RH=33%; b) đường có RH=85% 3.2.2 Tính tốn bù sai số Sau dùng mạng MLP xấp xỉ đặc tính phụ thuộc đầu cảm biến với dải nhiệt độ thay đổi độ ẩm hai nồng độ RH= 33% (40%) RH=85% phần tính tốn bù Kịch mơ thể hình 3.10 Đặt giá trị nồng độ khí chuẩn (ở điều kiện tiêu chuẩn có nhiệt độ t=20oC, độ ẩm RH=65%), sau khảo sát với giá trị nhiệt độ độ ẩm khác Vout điểm giá trị ppm = const 20 ̊C, 65% t1 t2 t3 t Hình 3.10 Kịch cho tốn mơ  Trường hợp 2: Trong khoảng thời gian từ 0÷t1, mơ với nồng độ khí điều kiện tiêu chuẩn t=20oC, RH=65%;  Trường hợp 3, 4, , 9: khoảng thời gian từ t1÷t2, mơ nồng độ khí, độ ẩm RH%=35%, cho nhiệt độ thay đổi, tăng từ 20 ÷ 50oC bước thay đổi 5oC, có trường hợp; 15  Trường hợp 10, 11, , 15: khoảng thời gian từ t2÷t3 nồng độ khí, nhiệt độ ToC=50oC, độ ẩm thay đổi RH tăng 35÷85% bước thay đổi 10%, có trường hợp Kết mơ đo nồng độ khí CO cảm biến MQ7 hình 3.11 cho thấy: trục hồnh thể 15 trường hợp mô tương ứng 15 trường hợp hình 3.10, trục tung thể giá trị Meassure Vout giá trị điện áp đo chưa bù, No_Correctedout nồng độ khí (ppm) thu chưa bù Correctedout nồng độ khí (ppm) thu thực bù Cụ thể đo nồng độ khí có giá trị 100(ppm) với nhiệt độ độ ẩm biến thiên điện áp đầu bị biến thiên Dải biến đổi điện áp lớn từ ≈1.5 ÷ 2(V), tương ứng với biến thiên nồng độ khí lớn từ 92÷118(ppm) Sau bù, giá trị nồng độ đạt ≈100,05(ppm) so với giá trị đặt =100(ppm), tương ứng với sai số tương đối đạt ≈0.05% Hình 3.13 Kết bù sai số đo Hình 3.11 Kết bù sai số đo nồng nồng độ khí H2S 50 ppm độ khí CO 100 ppm Trên hình 3.13 biểu diễn kết bù sai số đo nồng độ khí H2S 50(ppm) Từ hình vẽ cho thấy: dải biến đổi điện áp đầu thay đổi từ ≈1.6÷1.9(V), tương ứng nồng độ từ 40÷90(ppm) chưa bù Khi bù, giá trị nồng độ đo 49,95(ppm), tương ứng với sai số tương đối đạt ≈0.1% Nhận xét: Các kết mô bù sai số cảm biến yếu tố ảnh hưởng môi trường đo nhiệt độ độ ẩm với sai số nhỏ đạt 0.01% sai số lớn đạt 0,1%, sai số lý tưởng cho dòng cảm biến bán dẫn 16 3.3 Loại trừ tính phản ứng đa khí cảm biến 3.3.1 Thiết kế ANN Luận án xây dựng số liệu mẫu với thành phần khí có nồng độ khác nhau, bao gồm 7710 mẫu chia thành hai tập mẫu con: 66 mẫu để học 7644 mẫu để kiểm tra mơ hình Trong 66 mẫu để học, tổ hợp 11 giá trị nồng độ khí NH3 từ 2÷20(ppm) với bước thay đổi 2(ppm) giá trị nồng độ khí H2S từ 1÷3(ppm) với bước thay đổi 0,5(ppm) Các mẫu có dạng PPM i1 , PPMi , Sensi1 , Sensi  , 7644 mẫu để kiểm tra, tổ hợp 182 giá trị nồng độ khí NH3 từ 2÷20(ppm) với bước thay đổi 0,1(ppm) 42 giá trị nồng độ khí H2S từ 1÷3(ppm) với bước thay đổi 0,07(ppm) Bộ số liệu mẫu sử dụng để tính hàm truyền đạt ngược mạng MLP huấn luyện để ứng với véc tơ đầu vào xi  Sensi1 , Sensi  , i số cảm biến (i=3,4) đáp ứng đầu di  PPM i1 , PPM i  , i số khí cần ước lượng (i=2) Q trình học mẫu số liệu học hội tụ, kiểm tra khả khái quát hóa số liệu mẫu kiểm tra 3.3.2 Kết mô dùng cảm biến MQ136, TGS2602 SP3AQ2  Mạng có cấu trúc 3x3x2, tương ứng đầu vào từ cảm biến, nơ-ron ẩn đầu ra: Hình 3.18 Kết ước lượng nồng độ Hình 3.19 Kết ước lượng nồng độ NH3 với cấu trúc mạng 3x3x2 H2S với cấu trúc 3x3x2 3.3.3 Dùng cảm biến MQ136, TGS2602, TGS2444 SP3AQ2 Trên hình 3.24, kết ước lượng nồng độ thành phần khí NH3 có sai số lớn 0,10(ppm) sai số trung bình 0,02(ppm) Trên hình 3.25, kết ước lượng nồng độ thành phần khí H2S có sai số lớn 0,129(ppm) sai số trung bình 0,016(ppm) 17 Hình 3.24 Kết ước lượng nồng độ Hình 3.25 Kết ước lượng nồng độ NH3 với cấu trúc mạng 4x3x2 H2S với cấu trúc mạng 4x3x2 3.4 Điều chỉnh đặc tính độ nhạy cảm biến 3.4.1 Kết mơ Đặc tính độ nhạy cảm biến MQ135 hình 3.30 đặc tính theo hệ tọa độ loga Hình 3.30 Đặc tính cảm biến MQ135 [38] Ta biểu diễn lại (3.1): log( ppm) 3,9510  log  Rs R0   2,7757 (3.1) Sau chọn điểm đặc tính sau: MQ135_CO_Log = [10 20 50 100 130 160 200 108.846 104.643 98.799 88.933 87.774 86.332 84.663] Kết mô xấp xỉ đặc tính hai phương pháp, dùng phương pháp tuyến tính hóa đoạn, hai dùng mạng MLP: Kết xấp xỉ đường đặc tính biết điểm phương pháp xấp xỉ tuyến tính xấp xỉ mạng MLP thể hình 3.31a Có thể nhận thấy, phương pháp xấp xỉ tuyến tính có khả tái tạo đặc tính theo đường gấp khúc, khơng hồn tồn phù hợp với 18 chất vật lý cảm biến Do dùng phương pháp này, để tăng độ xác, ta cần có nhiều điểm đo mẫu chuẩn ban đầu (lớn 7), mà điều áp dụng vào điểm đo thực nghiệm khó khăn Tuy nhiên với phương pháp sử dụng mạng MLP cho phép tạo thành đặc tính trơn, đơn trị, biến thiên đồng biến qua xác điểm đo mẫu Trên hình 3.31b mạng MLP chuẩn hóa điện áp đầu cảm biến (đã chuẩn hóa đầu Vout=0÷5V)  Sai số cực đại: 4.4611(ppm) Hình 3.31a Xấp xỉ đặc tính cảm biến MQ135 đo khí CO Hình 3.31b Mạng MLP điều chỉnh điện áp đầu cảm biến Hình 3.31c Đặc tính cảm biến MQ135 sau tuyến tính hóa Trên hình 3.31c kết so sánh phương pháp tuyến tính hóa đặc tính cảm biến MQ135 mạng MLP (Vout corrected) phương pháp tuyến tính hóa lý tưởng (Ideal linear) Đường Vout uncorrected đường đặc tính ban đầu cảm biến chưa tuyến tính hóa chuẩn hóa Sai lệch đặc tính tạo MLP so với đặc tính tuyến tính lý tưởng:  Sai số trung bình: 1.8278(ppm)  Sai số cực đại: 4.4611(ppm) 19 3.4.2 Nhận xét Dựa vào kết mô ứng dụng mạng MLP để điều chỉnh đặc tính Vout=f(ppm) cho số loại cảm biến bán dẫn, phần xấp xỉ lại đường đặc tính có dạng gần với dạng đường cong lý thuyết cảm biến, điều chứng minh tính khả thi sử dụng MLP, mạng có cấu trúc đơn giản mạng nơ-ron có lớp ẩn, số nơ-ron lớp ẩn để xấp xỉ đường cong cảm biến với số hữu hạn từ 3, 4, …7 điểm cho trước, từ tuyến tính hóa đặc tính cảm biến dạng đường thẳng với sai số đạt nhỏ 3.6 Phối hợp ba chức bù nhiệt độ, độ ẩm, loại trừ tính đa khí tuyến tính hóa đặc tính đầu cảm biến  Tiến hành tính tốn, mơ số trường hợp với số liệu học chung gồm trường hợp nồng độ hai thành phần khí thay đổi: NH3 từ 0÷20(ppm) với bước thay đổi 2ppm (tổng cộng 11 trường hợp), H2S nhận giá trị {0; 1; 1,5; 2,0; 2,5; 3} (6 trường hợp), điều kiện nhiệt độ độ ẩm cố định với T=20oC, RH=65%, tổng hợp có 66 mẫu số liệu học  Thử nghiệm với số liệu: nồng độ NH3 biến thiên từ 2÷20(ppm) với bước thay đổi 0.1ppm (tổng cộng 182 trường hợp), nồng độ H2S biến thiên từ 1÷3(ppm) với bước 0,05ppm (42 trường hợp), điều kiện nhiệt độ biến thiên ngẫu nhiên nhỏ khoảng từ T=30÷35oC độ ẩm biến thiên ngẫu nhiên khoảng RH=40÷50(%), tổng hợp có 7644 mẫu số liệu kiểm tra Hình 3.41 Kết ước lượng thành phần Hình 3.42 Các kết ước lượng thành NH3 chưa bù ba cảm biến phần NH3 bù ba cảm biến trường hợp nhiệt độ biến thiên từ 30 ÷ trường hợp nhiệt độ biến thiên từ 30 ÷ 35oC, độ ẩm từ 45 ÷ 50% 35oC, độ ẩm từ 45 ÷ 50% Kết mơ thể hình 3.41, đó: Trục hồnh thể mẫu số liệu kiểm tra, trục tung thể đường Origianal NH3 ppm nồng độ khí NH3 20 mẫu, đường Estimated NH3 ppm nồng độ ước lượng không thực bù sai số yếu tố ảnh hưởng, đường Error NH3 ppm sai số thể tồn tập số liệu mẫu Ta nhận thấy, chưa bù với mức biến thiên nồng độ NH3 khoảng từ 0÷20(ppm) sai số ước lượng lớn Trung bình sai số 4,7(ppm), sai số lớn 12,4(ppm) Đối với thành phần khí H2S, kết thể hình 3.43, nhận thấy chưa bù sai số lớn, với giá trị trung bình sai số 1,0(ppm) sai số lớn ≈ 3(ppm) Hình 3.43 Các kết ước lượng thành Hình 3.44 Các kết ước lượng thành phần H2S chưa bù ba cảm biến phần H2S bù ba cảm biến T=30÷35oC, RH=45÷ 50% T=30÷35oC, RH=45÷ 50% Sau tiến hành bù sai số nhiệt độ độ ẩm, kết thu thể hình 3.42 hình 3.44 cho hai thành phần khí NH3 H2S tương ứng Đối với thành phần khí NH3 sau bù nhiệt độ độ ẩm sai số ước lượng giảm đáng kể, trung bình sai số 0,3(ppm), sai số lớn 1,6(ppm) Đối với thành phần khí H2S, kết thể hình 3.44, giá trị trung bình sai số 0,08(ppm) sai số lớn 0,3(ppm) 3.7 Kết luận chương Chương thực mô ứng dụng nâng cao chất lượng cảm biến bán dẫn đo nồng độ khí H2S, NH3 CO với tất cấu trúc đề xuất chương Việc kiểm tra cấu trúc đề xuất mơ cho phép đánh giá tính đắn sở lý luận đặt ra, kết cụ thể sau:  Bù sai số chuyển đổi sơ cấp gây yếu tố ảnh hưởng môi trường đo nhiệt độ độ ẩm với sai số nhỏ ≈ 0.05%, cảm biến với giải pháp ANN bù yếu tố ảnh hưởng nhiệt độ độ ẩm môi trường gây có độ xác cao hoạt động môi trường thực tế 21  Khắc phục tính phản ứng đa khí cảm biến sử dụng ba bốn cảm biến có khả vừa phát vừa ước lượng xác nồng độ khí thành phần đạt sai số tuyệt đối dao động từ 0.09÷0.2(ppm)  Điều chỉnh đặc tính có hữu hạn điểm làm việc cảm biến với độ xác cao, cảm biến có đặc tính chuẩn hóa tuyến tính hóa thuận lợi cho người sử dụng q trình tích hợp vào thiết bị đo, hệ hậu xử lý đơn giản xác  Tính khả thi hai phương án tổng hợp vừa bù sai số nhiệt độ, độ ẩm với tuyến tính hóa đặc tính cảm biến đạt sai số đo tuyệt đối 37,6(ppm); sai số đo tương đối 3,76% đo nồng độ CO 1000(ppm) Vừa bù nhiệt độ, độ ẩm, loại trừ tính phản ứng đa khí tuyến tính hóa đặc tính cảm biến đo nồng độ khí NH3 trung bình sai số đạt 0,3(ppm), sai số lớn 1,6(ppm) Với khí H2S giá trị trung bình sai số đạt 0,08(ppm) sai số lớn 0,3(ppm) Chương XÂY DỰNG HỆ THỐNG THỰC NGHIỆM ỨNG DỤNG ANN BÙ SAI SỐ ẢNH HƯỞNG CỦA CẢM BIẾN 4.1 Đặt vấn đề Do điều kiện thực tế lấy mẫu nồng độ chất khí Viện Đo lường Quốc gia Cục tiêu chuẩn đo lường chất lượng Hải Phòng hạn chế, số lượng loại chất khí khơng nhiều loại khí có nồng độ nhất, việc pha lỗng để có nhiều nồng độ khí khác chưa có thiết bị đạt tiêu chuẩn Do mơ hình thực nghiệm tiến hành với cảm biến MQ136 đo nồng độ khí H2S cho tốn bù sai số yếu tố ảnh hưởng nhiệt độ độ ẩm 4.2 Kết triển khai Hình 4.2 Thiết bị chế tạo Q trình mơ thực nghiệm cho ứng dụng bù ảnh hưởng nhiệt độ độ ẩm có kịch sau: Dùng khí chuẩn có nồng độ 10ppm để thực ứng dụng bù, giữ nguyên giá trị nồng độ khí, sau thay đổi giá trị nhiệt độ độ ẩm:  Trường hợp 1: Đặt giá trị độ ẩm RH=33%, nhiệt độ biến thiên từ (20÷50)oC Các giá trị nhiệt độ dùng để khảo sát sau: 20, 30, 35 50OC  Trường hợp 2: Tăng giá trị độ ẩm lên RH=85%, nhiệt độ biến thiên từ (20÷50)oC Các kết đạt thể bảng 4.1÷4.3 22 Bảng 4.1 Kết mô thực nghiệm đo nồng độ khí H2S chưa bù với nhiệt độ thay đổi (20÷50)oC độ ẩm RH=33% Nhiệt độ Nồng độ Kết mô Sai số Kết thực Sai số (0C) H 2S tương đối nghiệm tương đối chuẩn chưa bù (%) chưa bù (%) (ppm) (ppm) (ppm) 20 10 10.02 0.22 10.2 30 10 10.2 11.34 13.4 35 10 10.45 4.5 11.73 17.3 50 10 11.01 10,1 12.26 22.6 Bảng 4.2 Kết mô thực nghiệm đo nồng độ khí H2S chưa bù với nhiệt độ thay đổi (20÷50)oC độ ẩm RH=85% Nhiệt độ Nồng độ Kết mô Sai số Kết thực Sai số (0C) H 2S tương đối nghiệm tương đối chuẩn chưa bù (%) chưa bù (%) (ppm) (ppm) (ppm) 20 10 10.4 11.4 14 30 10 12.64 11.02 10.2 16.4 35 50 10 10 11.50 12.01 15 20.1 13.21 14.26 32.1 42.6 Bảng 4.3 Kết mô thực nghiệm đo khí H2S bù Nhiệt độ Nồng độ Kết mô Sai số Kết thực Sai số (0C) H 2S tương đối nghiệm tương đối chuẩn bù (%) bù (%) (ppm) (ppm) (ppm) 20 10 10.001 0.01 10.25 2.5 30 10 10.002 0.02 10.251 2.51 35 10 10.003 0.03 10.253 2.53 50 10 10.005 0.04 10.255 2.55 Kết cho nhiệt độ biến thiên từ (20÷50)oC giá trị độ ẩm RH=33% đo chưa ứng dụng bù, ta thấy sai số lớn so với tín hiệu đặt, sai số ≈ 0.22% max ≈ 10.1% Kết ANN bù chất lượng phép đo cải thiện rõ rệt, sai số giảm xuống ≈ 0.01 % 4.3 Kết luận chương Chương 4, xây dựng thành cơng mơ hình thực nghiệm ứng dụng ANN nâng cao chất lượng cảm biến bán dẫn MQ136 đo nồng độ khí H 2S Bộ số liệu có sau huấn luyện off line - ANN cài đặt vào vi xử lý mơ hình, làm sáng tỏ thêm tính khả thi cho giải pháp nâng cao chất lượng cho cảm biến bán dẫn đo nồng độ khí ứng dụng mạng MLP 23 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN Luận án đạt kết định hướng tìm kiếm giải pháp công cụ khác để giải ứng dụng nâng cao chất lượng cảm biến đo lường chất khí Những kết đạt Nghiên cứu số vấn đề lý luận mô phỏng, kiểm nghiệm thực tế nhằm ứng dụng ANN để nâng cao chất lượng cảm biến bán dẫn đo nồng độ khí H2S, NH3 CO mơi trường cơng nghiệp cụ thể ứng dụng sau:  Xây dựng cấu trúc cảm biến ứng dụng mạng ANN để bù sai số yếu tố ảnh hưởng, ANN có cấu trúc đơn giản có đầu vào nhiệt độ (so với ANN đầu vào nhiệt độ độ ẩm cơng trình khác), số nơ-ron lớp ẩn thấp nơron để xấp xỉ xác đặc tính ảnh hưởng nhiệt độ độ ẩm tới kết đo, từ làm sở cho ứng dụng bù, phần bù dùng phương pháp nội suy tuyến tính tính tốn, đóng góp khác biệt với cơng trình khác sử dụng ANN Đồng thời sai số đạt nhỏ (sai số ≈0.05%÷0.1%) nhỏ 37÷59 lần so với sai số (3.7% 5.9%) cơng trình [33] đối tượng phương pháp  Xây dựng cấu trúc cảm biến ứng dụng mạng ANN có cấu trúc đơn giản 44-2, dùng tối thiểu tối đa cảm biến có khả phân biệt ước lượng xác nồng độ khí thành phần NH3 H2S  Xây dựng cấu trúc cảm biến ứng dụng mạng ANN chuẩn hóa lại sau tuyến tính hóa đặc tính cảm biến với sai số lớn ≈0.02%  Ngoài đóng góp xây dựng cấu trúc cảm biến tích hợp nhiều chức vừa bù sai số nhiệt độ độ ẩm vừa khắc phục tính đa khí vừa điều chỉnh đặc tính cảm biến hệ thống  Khi áp dụng ANN để chế tạo cảm biến thực tế, vấn đề sai số yếu tố ảnh hưởng nhiệt độ độ ẩm bù hiệu quả, sai số chưa bù thực nghiệm nhỏ ≈2% với trường hợp độ ẩm 33% lớn 32.6% ứng với độ ẩm 85%, sau ứng dụng ANN vào bù sai số thực nghiệm giảm xuống ≈2.5% Hướng phát triển Luận án phát triển hướng sau:  Ứng dụng giải pháp nâng cao chất lượng cảm biến sử dụng loại mạng nơ-ron khác mạng MLP  Nghiên cứu nâng cao chất lượng loại cảm biến bán dẫn khác  Kết luận án đạt phát triển tiếp theo: - Về khoa học: Để hoàn thiện giải pháp nâng cao chất lượng cho cảm biến đo nồng độ khí loại bán dẫn nói riêng cảm biến khí nói chung môi trường công nghiệp cần phát triển thêm giải pháp nâng cao khác như: bù sai số ngẫu nhiên, bù sai số hệ thống… - Về thực nghiệm: Tiến hành thực nghiệm với hai giải pháp điều chỉnh đặc tính loại trừ tính đa khí cảm biến 24 ... nguồn khí thải gây ô nhiễm môi trường không khí nhiều Trong loại khí độc hại phải kể tới: Khí CO (nguồn khí thải từ lò than, động tơ, xe máy…), khí H2S khí NH3 (nguồn khí thải sản xuất nông nghiệp) ... biến giải pháp nâng cao chất lượng cảm biến bán dẫn đo nồng độ khí  Tổng quan cơng trình nghiên cứu nâng cao chất lượng cảm biến khí liên quan, rõ vấn dề giải vấn đề tồn hướng nghiên cứu  Xác định... thống đo nồng độ khí Các nghiên cứu lý thuyết chương tiền đề sở lý luận cho chương xây dựng cấu trúc hệ thống để nâng cao chất lượng cảm biến Chương ỨNG DỤNG MẠNG NƠ -RON NHÂN TẠO NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG