Keywords
sensors
optical converters
neural networks
How to Cite
Abstract
we studied multilayer neural network-enabled calibration of optical gas sensor systems. Such systems use fiberoptic converters so their properties can be nonlinear and nonmonotonic. We used real-world data to show the proposed calibration method’s applicability. The neural network-based approach offers a higher quality of the calibration, and a multilayer neural network doe not need a training dataset to estimate the optical properties.
References
Emets S. V. et al. Processing Calibration Results for Measuring Transducers with an Integrated Sensor. Journal of Physics: Conference Series. 2020;1582:012026.
Данилов А. А. Метрологическое обеспечение измерительных систем. 3-е изд., перераб. и доп. СПб.: Политехника-Сервис, 2014. 189 с.
Ординарцева Н. П., Баранов А. А., Рыбаков И. М. Нормативно-методологическое обеспечение калибровки измерительных систем. Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль. 2017;4:22–27.
Шипицын А. Г., Попов А. Е. Алгоритм калибровки эталонных измерительных преобразователей давления. Вестник ЮУрГУ. Серия: Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника. 2010;22:53–56.
Лобачев Ю. А. Разработка технологии получения и очистки гидридных газов непосредственно в технологических процессах полупроводниковой микроэлектроники: Дисс. ... канд. техн. наук. 2002. 133 с.
Применение промышленных газов в электронике. Режим доступа: https://dpairgas.com.ua/?p=1480.
Сидоров А. И. Сенсорная фотоника: Учеб. пособие. СПб: Университет ИТМО, 2019. 96 с.
Патент РФ 2262684. Оптический абсорбционный газоанализатор.
Замятин Н. В., Смирнов Г. В. Нейросетевые компьютерные системы и их применение. Изд-во ТУСУР. 2021. 278 с.
Anders U., Korn O. Model Selection in Neural Networks. Neural Networks. 1999;12(2):309–323.
Mueller M., Graf P., Meyer J., Pentina A., Brunner D., Perez-Cruz F., Huglin Chr., Emmenegger L.Integration and Calibration of NDIR CO2 Low-Cost Sensors, and Their Operation in a Sensor Network Covering Switzerland. Atmospheric Measurement Techniques. Preprint. Discussion started: 18 November 2019. DOI: https://doi.org/10.5194/amt-2019-408.