Например, Бобцов

Совершенствование алгоритма обработки данных от мультисенсорной системы в задачах определения показателей качества растительных масел

Аннотация:

Введение. Эффективное функционирование современных производственных систем невозможно без применения методов обработки и анализа, непрерывно формируемых в процессе эксплуатации данных. Ограничения, накладываемые на скорость и точность определения искомых показателей, приводят к необходимости оптимизации применяемых алгоритмов. Мультисенсорные системы, как правило, обладают избыточным количеством перекрестно-чувствительных сенсоров, при этом их сигналы могут применяться для определения различных схожих по физической природе показателей. Целью исследования является совершенствование алгоритма обработки многомерных данных от мультисенсорных систем. Метод. В составе разработанного алгоритма формирования информативных признаков применен метод главных компонент. Для построения регрессионных моделей использован метод регрессии частичных наименьших квадратов. Массив данных для проверки предложенного подхода получен в ходе потенциометрических измерений с использованием цифрового милливольтметра. Проведен эксперимент с использованием мультисенсорной системы типа «электронный язык», состоящей из 12 перекрестно-чувствительных потенциометрических сенсоров. В эксперименте в качестве анализируемых объектов выступали реальные образцы растительных масел. Основные результаты. Построены регрессионные модели для определения трех показателей качества растительных масел: перекисного числа, параанизидинового числа и общего содержания токоферолов. Результаты исследования сопоставлены с известными научными работами. Обсуждение. Сравнительный анализ позволил сделать вывод о том, что использование отобранных по предложенному алгоритму наиболее информативных источников позволяет значительно снизить среднеквадратичную ошибку прогнозирования. Полученные результаты могут применяться как в системах выявления отклонений производственных процессов на предприятиях «Индустрии 4.0», так и для экспресс-выявления фальсификатов продукции.

Ключевые слова:

Статьи в номере