Синтез структури універсального вимірювального каналу ультрафіолетових фотодіодів

Синтез структури універсального вимірювального каналу ультрафіолетових фотодіодів

ЗМІСТ

. Аналіз засобів і систем вимірювання сигналів фотодіодів

.1 Узагальнена структура засобів і систем вимірювання ультрафіолетового випромінювання

.2 Огляд відомих засобів і систем вимірювання сигналів фотодіодів

.3 Огляд фотодіодів для вимірювання ультрафіолетового випромінювання

.4. Методи обробки сигналів багатопараметричних сенсорів

.5 Аналіз технічного завдання та шляхи вдосконалення систем вимірювання ультрафіолетового випромінювання

. Синтез структури універсального вимірювального каналу ультрафіолетових фотодіодів

.1 Основні режими роботи каналу вимірювання сигналів фотодіодів

.2 Синтез узагальненої схеми вимірювального каналу системи

.3 Розроблення принципової схеми вимірювального каналу системи

.4 Отримання результатів вимірювання

.5 Конструкція вимірювального каналу системи

Список використаних джерел

1. АНАЛІЗ ЗАСОБІВ І СИСТЕМ ВИМІРЮВАННЯ СИГНАЛІВ ФОТОДІОДІВ

1.1 Узагальнена структура засобів і систем вимірювання ультрафіолетового випромінювання

Аналіз структур засобів та інформаційно-вимірювальних систем ультрафіолетового випромінювання широкого вжитку, що випускаються різними фірмами показав, що вони в основному мають подібні структури та відрізняються використанням різних компонентів та різним їх виконанням. Отримана в результаті аналізу узагальнена структурна схема таких засобів і систем представлена на рисунку 1.1. В її склад входять:

а)      сенсор ультрафіолетового випромінювання, найчастіше генераторного типу. Останнім часом як сенсори ультрафіолетового випромінювання використовують практично виключно фотодіоди, що працюють у фотогенераторному режимі. Цілий ряд фірм випускають такі фотодіоди як для ультрафіолетового випромінювання, так і для інших ділянок спектру;

б)      вимірювальна схема, що створює для фотодіодного сенсора відповідні умови роботи. Такі схеми бувають простими і складними, але переважна більшість створює для фотодіодних сенсорів режим короткого замикання, при якому такий сенсор має найбільш прийнятну спектральну характеристику. При переході, з метою підвищення точності вимірювання, до індивідуальної функції перетворення сенсора найчастіше саме налаштування вимірювальної схеми реалізують цей перехід;

в)      саме засіб вимірювання або вимірювальна система сприймає вихідний сигнал сенсора, перетворений вимірювальною схемою, та виконує функції отримання результату вимірювання, його індикації, корекції, передачі, накопичення. При цьому останнім часом аналогові засоби вимірювання ультрафіолетового випромінювання практично витіснені цифровими засобами на базі як широко вживаних, універсальних, так і спеціалізованих мікроконтролерів. Таке рішення дає змогу спростити схему, перевести апаратні затрати, які є постійними, в затрати на програмне забезпечення, які є разовими.

Рисунок 1.1 - Узагальнена структурна схема засобів і систем вимірювання ультрафіолетового випромінювання

1.2 Огляд відомих засобів і систем вимірювання сигналів фотодіодів

Для виявлення і вимірювання ультрафіолетового (УФ) випромінювання використовують засоби засновані на різних ефектах:

біологічних;

хімічних;

фізичних.

Біологічні засоби - сенсори на основі ДНК, бактерій або навіть клітин ссавців [1], також для УФ вимірювання використовується біологічний матеріал - мікроорганізми, які застосовуються у висушеному вигляді або у вигляді водної суспензії в УФ-прозорій посудині [2]. Відомо і використання бактеріофага Т7 в якості УФ-біосенсорів [3].

Засоби, що використовують хімічні процеси, називатися актинометрами. При цьому вимірюються хімічні зміни, що викликаються випромінюванням. Ці технології зазвичай представлені персональними УФ дозиметрами. Часто для УФ дозиметрів використовується термопластичний полісульфон (thermoplastic polysulfone). В основі цього явища - збільшення поглинання плівкою полісульфону, яка піддавалася впливу УФ випромінювання з довжиною хвилі 250-330 нм (УФ В). Збільшення поглинання, зростає зі збільшенням дози УФ, яке і вимірюють при довжині хвилі 330 нм. На практиці плівку полісульфону (40-50 мкм завтовшки) встановлюють в пластикові тримачі, який і піддається впливу УФ разом з людиною [4].

Прилади, що використовують фізичні принципи для УФ вимірювання, умовно діляться на радіометричні й фотоелектричні. У радіометричних приладах фіксується теплова дія випромінювання. Принцип дії теплових (неселективних) приймачів заснований на тому, що при підвищенні температури змінюється той чи інший параметр матеріалу приймача, наприклад: величина опору - в болометрі; поява термо-ЕРС, тобто напруги на кінцях приймача - в термостовбчиках; в піроелектричних приймачах змінюється величина спонтанної поляризації речовини.

Селективні приймачі випромінювання, до яких відносяться фотоелементи із замикаючим шаром і фотоопором, засновані на ефекті генерації електронів при поглинанні фотонів. Вони мають яскраво представлену залежність від довжини хвилі падаючого випромінювання і велику швидкодію [5].

В загальному, УФ вимірювачі поділяються на:

1.      УФ вимірювачі з відносною спектральною чутливістю близькою за формою до відносної ефективності бактерицидної, ерітемної і загарної дій УФ випромінювання.

2.      УФ вимірювачі з використанням селективного світлофільтрового виділення УФ зон по максимумам відносних ефективностій бактерицидної, ерітемної і загарної дій випромінювання.

.        Вимірювачі УФ-випромінення, принцип роботи яких заснований на комбінованих вимірах.

Крім того, УФ вимірювачі поділяються на:

Радіометри [6]- загальна назва ряду приладів, призначених для вимірювання енергетичних характеристик того чи іншого випромінювання.

Дозиметри [7]- прилад для вимірювання ефективної дози або потужності іонізуючого випромінювання за деякий проміжок часу.

Сенсором, сенсором (чутливим елементом дозиметра або радіометра), називають елемент потрібний для перетворення явищ, що викликаються іонізуючим випромінюваннями в електричний або інший сигнал, легко доступний для вимірювання.

Значна кількість промислових приладів для вимірювання рівня інтенсивності УФ з заявленими високими технічними параметрами виконана на фотодіодах. Їх типовим представником є УФ-вимірювач потужності випромінювання серії C9536 (рисунок 1.2) зі знімним давачем (сенсорною головкою) H9535 виробництва «Hamamatsu Photonics KK» [8].

Рисунок 1.2 - Зовнішній вигляд вимірювача C9536 зі знімним сенсором H9535 виробництва фірми «Hamamatsu Photonics KK» [8]

Знімна головка сенсора містить акумулятор для УФ-детектування і пам'ять для зберігання даних, що дозволяє проведення дистанційних вимірювань у важкодоступних місцях, наприклад, на стрічковому конвеєрі УФ печі.

Зовнішнє управління відбувається через інтерфейс RS-232C.

Особливістю радіометра C9536 є відсутність оптичного фільтра, що дозволяє стабільно працювати приладу при інтенсивному УФ випромінюванні. Конструктивно також забезпечений широкий кут падіння для випромінювача джерела, навіть без використання спеціальних дифузорів.

У приладі використовуються компоненти, які не піддаються значному старінню через вплив УФ випромінювання. Радіометр C9536 калібрується спільно з сенсором H9535. Точність вимірювань виробником не вказується.

Таблиця 1.1 - Значення параметрів вимірювача C9536 фірми «Hamamatsu Photonics KK»

Примітка. * В залежності від типу використовуваного сенсора.

Основою сенсорів Hamamatsu є кремнієвий УФ фотодіод S1226 (параметри вказано в таблиці 1.2), виробництва «Hamamatsu Photonics KK» [9], (ціна » 50$), з малою чутливістю до інфрачервоної зони випромінювання але відносно великим температурним коефіцієнтом (рисунок 1.3).

Таблиця 1.2 - Кремнієвий УФ фотодіод S1226 серії, виробництва фірми «Hamamatsu Photonics KK» [9]

Рисунок. 1.3 - Температурна характеристика чутливості фотодіода S1226 до температури

Інший прилад - UVTOUCH радіометр виробництва фірми «Sglux GmbH» [10] має сенсорний екран (Touch screen), функцію дозиметра і даталоггера (Data logger) - пристрій для запису даних у часі або в залежності від місця розташування), передача цифрового сигналу сенсора з використанням інтерфейсу CAN bus, калібрування за індивідуальним замовленням (рисунок 1.4, таблиця 1.3). Можливість використання різних сенсорів виробництва компанії «Sglux GmbH» (силікон карбідних фотосенсорів, стійких до УФ випромінювання, що відрізняються чутливістю і спектральними характеристиками).

Прилад забезпечує зберігання в пам'яті радіометра калібрувальних значень (до 1100000 виміряних значень). Робоча температура приладу 0 - 50 °С.

Рисунок 1.4 - Зовнішній вигляд радіометру UVTOUCH фірми «Sglux GmbH» [10]

У 2014 р на сайті виробника значилася заявлена вартість UVTOUCH радіометра без сенсора - 750 € [10]. UVTOUCH сенсор для UVTOUCH радіометра станом на 2014 рік, мав ціну - 495 €.

Таблиця 1.3 - Параметри сенсора UVTOUCH [11]

Перевага цифрового UVTOUCH сенсора в порівнянні з аналоговим сенсором є більший динамічний діапазон - 5, у порівнянні з 3, у випадку аналогового сенсора.

Фірмою «Sglux GmbH» пропонуються фотодіоди, які можуть використовуватися в якості сенсора для УФ вимірювача. Наприклад, силікон карбідний фотодіод, чутливий до ультрафіолету, SG01L-18ISO90 за ціною 111 €, з параметрами, вказаними в таблиці 1.4, та спектральною характеристикою, поданою на рисунку 1.5. .

Через малі значення темнового струму (фемтоампери) цього фотодіоду - існує можливість вимірювання УФ випромінювання з малою величиною інтенсивності. Також з даними силікон-карбідним фотодіодом можливі широкосмугові вимірювання без фільтрів або ж вузькосмугове вимірювання з фільтрами діапазонів випромінювання УФ А, УФ В, УФ С або вимірювання відповідно формі еритемной кривої.

Таблиця 1.4 - Параметри фотодіоду SG01L-18ISO90 [12]

Рисунок. 1.5 - Спектральна характеристика SiC фотодіода SG01L-18ISO90

Також існують інші фотодіоди фірми «Sglux GmbH» що виконані на інших основах, таких як GaN та AlGaN [13].

Наступне рішення представлено компанією «Dr. Gröbel UV-Elektronik GmbH »- радіометр RM-22 [14] (рисунок 1.6). Сенсор цього радіометра обладнаний пам'яттю, в якій зберігаються спектральні характеристики даного сенсора, а також дані його калібрування. В середині головки сенсора RM-22 розміщено сенсор температури для вимірювання температури ядра УФ сенсора і відображення цієї температури на екрані радіометра RM-22.

Рисунок. 1.6 - Зовнішній вигляд радіометра RM-22 та сенсорних головок RM-12, компанії «Dr. Gröbel UV-Elektronik GmbH » [14]

Очевидно, що додатковий температурний сенсор дозволяє внести корекцію в результати вимірювання радіометра RM-22 в залежності від температури сенсора. Вимірювальна головка забезпечена інтегрованим дифузором, який служить для косинусних поправок, які необхідні при неперпендикулярному напрямку випромінювання. Сигнал від сенсора подається в радіометр через екранований кабель, що зменшує шуми випромінювання завад.

Також фірма Apogee Instruments пропонує радіометр MU-200 [16] (рисунок 1.7, таблиця 1.6), ціна: 438 $, та сенсор до нього SU-100 [17], ціна: 174 $. Потрібно відмітити що для калібрування даного радіометра можливим є використання сайта (www.clearskycalculator.com) [16], який відображає значення взірцевої освітленості будь де на земній кулі.

Таблиця 1.5 - Основні характеристики сенсорної головки RM-12 [15]

Таблиця 1.6 - Основні характеристики радіометра MU-200.

Рисунок.1.7 - Зовнішній вигляд радіометр MU-200 [16]

1.3 Огляд фотодіодів для вимірювання ультрафіолетового випромінювання

Як показав проведений аналіз приладів та систем вимірювання ультрафіолетового випромінювання, існує багато різних систем із різною вартістю та різною точністю (точність пропорційна ціні). Переважно у вимірювальних каналах приладів домінує похибка сенсора, тому актуальною є потреба її детального аналізу. Не доцільним являється покращення інших блоків приладів та систем, поки домінує похибка сенсора.

Як було показано у публікації [40] існує декілька видів фотоелектричних сенсорів, серед яких: термо-сенсори, фотографічні сенсори, фотоемісійні сенсори, надпровідні сенсори, напівпровідникові сенсори. Всі вони відрізняються різними фізичними принципами, що лежать в основі їх роботи, характеристиками, межами застосувань, ціною. Серед розглянутих сенсорів, зважаючи на кількість переваг (зокрема: широкий робочий спектр, нечутливість до видимого випромінювання, добру лінійність, високу квантова ефективність, широкий динамічний діапазон, можливість виготовлення великих зображаючих матриць, малу ємність, малу чутливість до темнових струмів,) та відносно невелику ціну, напівпровідникові сенсори являються найкращими для використання при розробці радіометрів, портативних дозиметрів, для медичних установок, для виробничих вимірювань, у системах екологічного моніторингу тощо, як прості, дешеві і ефективні пристрої.

Проведемо огляд доступних на ринку напівпровідникових фотодіодів різних типів доступних на ринку лавинних фотодіодів (ЛФД, Si, InP, InAlAs та інших.), а також розглянемо параметри, які впливають на точність УФ фотодіодів.

Лавинне множення забезпечує внутрішнє підсилення, яке може збільшити чутливість попереднього підсилювача модуля лавинного фотодіода (ЛФД). Так як носії зарядів перетинають область лавинного високого поля, в наслідок того що вони отримують енергію від електричного поля, але й втрачають частину цієї енергії через розсіювання фононів [21]. При потужних полях, якщо отримана корисна енергія перевищує значення ударної іонізації порогової енергії, активний носій заряду може викликати ланцюг ударної іонізації, який в свою чергу викличе лавину нових носіїв зарядів. Проте швидкість розсіювання фононів, яка сильно залежать від температури, визначає кількість гарячих носіїв і, отже, може мати сильний вплив на приріст лавини і на напругу пробою. Це було одним з обмежень ЛФД через необхідність використання додаткової керуючої електроніки, необхідної для підтримки продуктивності ЛФД. Наприклад, ЛФД у модулях приймачів волоконно-оптичних комунікацій вимагає регулювання напруги їх зворотного зміщення для підтримки підсилення лавини. При повітряному дистанційному зондуванні системи диференційного поглинання світлової відстані та ранжування (LIDAR- Light Distance and Ranging), використовують для вимірювання кількості парів води в атмосфері. ЛФД встановлений на термоелектричному модулі, який підтримує температуру стабільною [22]. Інший важливий приклад, в якому стабільність підсилення має важливе значення, є системою лічення фотонів що використовує однофотоний лавинний фотодіод (ОФЛФД) (SPAD - single photon avalanche photodiode). ОФЛФД, зазвичай, зміщений по напрузі вище значення його пробивної напруги. Невелика зміна температури може призвести до зміни напруги пробою, що призведе до великої зміни ймовірності пробою.

Серед виробників ультрафіолетових фотодіодів можна виділити Hamamatsu [23], Sglux GmbH [24], LaserComponents[25], Ams AG [26]. Розглянемо основні фотодіоди та їхні характеристики, що пропонуються даними виробниками.

Фірмою Hamamatsu, пропонуються фотодіоди 2-х основних груп: фотодіоди на основі Si та ЛФД. Серед фотодіодів на основі Si пропонується більше 140 окремих фотодіодів та більше 20 фотодіодних матриць, які в свою чергу поділяються на Si <#"805668.files/image010.jpg">

Рисунок. 1.8 - Зовнішній вигляд термоелектрично охолоджувального УФ із вбудованим терморезистором S2592 <#"805668.files/image012.jpg">

Рисунок. 1.9 - Графік залежності опору терморезистора від температури фотодіода S2592 <#"805668.files/image013.jpg">

Рисунок. 1.10 - Схема стабілізації температурних параметрів роботи фотодіода S2592 <#"805668.files/image014.jpg">

Рисунок. 1.11 - Зовнішній вигляд ЛФД фотодіодів серії S12023 (а), графік залежності коефіцієнту підсилення від реверсивної (оберненої) напруги (б) фірми Hamamatsu [29].

Фірмою SgLux пропонується фотодіодів із різними параметрами та характеристиками [24]. Розглянемо основні з них.

Фотодіод на основі SiC (силікат вуглецю) - SG01M-18, (Ціна 49€) зовнішній вигляд якого показано на рисунку 1.12 [36]. Його характеристики наведено у додатку А, у таблиці А.3.

Рисунок. 1.12 - Зовнішній вигляд фотодіоду SG01M-18 (а), графік залежності спектральної чутливості від довжини хвили (б) фірми SgLux [36].

Фірмою LaserComponents пропонуються фотодіоди із різними параметрами та характеристиками [25]. Розглянемо основні з них.

ЛФД на основі Si - SAE230VS та SAE500VS, зовнішній вигляд якого показано на рисунку 1.13 [38]. Його характеристики наведено у додатку А, у таблиці А.4.

(а) (б)

Рисунок. 1.13 - Зовнішній вигляд ЛФД на основі Si - SAE230VS (а), графік залежності коефіцієнту підсилення від реверсивної (оберненої) напруги при різних значеннях температури (б) фірми LaserComponents [38]

У корпусі T6 даного фотодіоду також міститься термоелектричний охолоджувач та терморезистор, що необхідні для підтримки стабільної температури всередині корпусу фотодіода.

Наступний сенсор, що пропонується фірмою Dexterresearch - ST120 DUAL (рисунок 1.15), має додатковий термістор у корпусі сенсора [41].

Рисунок. 1.15 - Зовнішній вигляд сенсора ST120 DUAL фірми Dexterresearch.

На рисунку 1.15 видно місце кріплення термістора - сенсора температури для відповідної корекції результатів вимірювання. Однак зрозуміло, що вимірюване випромінювання нагріває власне кристали фотодіода, тому коригуюча поправка повинна обчислюватися згідно температури кристала. А температура термістора, розміщеного на корпусі на відстані декількох міліметрів від кристалів, цілком не обов’язково рівна температурі кристалів. Тим більше, що кристали мають малу товщину і масу, тому вимірюване випромінювання прогріває їх швидко і зміна температури кристалів буде доволі велика.

Тому, при побудові прецизійних систем вимірювання світлових величин фотодіоди необхідно вважати багатопараметричними сенсорами - точніше, двопараметричними, вихідний сигнал яких (струм короткого замикання) є функцією двох фізичних величин - освітленості та температури. Однак експлуатація багатопараметричних сенсорів, зокрема, оброблення їх вихідних сигналів, значно складніша, ніж традиційних однопараметричних. Тому розглянемо це питання детальніше.

1.4 Методи обробки сигналів багатопараметричних сенсорів

Останнім часом все більше розповсюдження отримують багатопараметричні сенсори [54], тобто сенсори, які мають змогу одночасно вимірювати кілька фізичних величин. Для традиційних сенсорів вихідний сигнал залежить в основному від однієї, вимірюваної, фізичної величини. Залежність вихідного сигналу не від вимірюваної фізичної величини вважають недоліком, який зумовлює похибку сенсора. В багатопараметричних сенсорах вихідний сигнал цілеспрямовано залежить від декількох фізичних величин. Їх виготовляють часто за тонкоплівковою та інтегральною технологією і використовують в хімічній промисловості, різноманітних системах безпеки, екологічному моніторингу та в інших областях. В цих галузях вони мають суттєві переваги - можливість вимірювання великої кількості фізичних величин, які часто не можна виміряти іншими сенсорами, простота, відносно мала ціна. Характеристика перетворення багатопараметричних сенсорів є поверхнею у межах зміни вхідних фізичних величин [55 56]:

Для обробки сигналив багатопараметричних сенсорів необхідно ідентифікувати (визначити) поверхню їх перетворення у кожній точці відповідно до значень фізичних величин, що сприймаються сенсором.

Розглянемо методи обробки сигналів багатопараметричних сенсорів. Аналіз методів розпізнавання вихідних сигналів багатопараметричних сенсорів здійснювався дослідниками на багатьох типах вхідних даних [87, 88, 91] та у специфічних предметних областях [89, 90].

Наприклад, Дерде та Массарт [87] проводять якісний аналіз методів класифікації популярних в загальній хімометрії, зокрема методів гнучкого незалежного моделювання аналогій класу (Soft Independent Modeling of Class Analogy) і дискримінантного лінійного аналізу за критеріями оптимальних границь рішень, областей перекриття, точності визначення, викидів. Основні висновки цих дослідників - вибір кращого методу розпізнавання залежить від сфери застосування; кращі результати дає використання змішаних підходів.

Найбільш повний аналіз методів розпізнавання вихідних сигналів багатопараметричних сенсорів здійснено в [88]. Автори проаналізували 23 методи розпізнавання, базовані на машинному навчанні, статистичних та нейромережевих підходах і порівняли їх кількісно та якісно. Їх висновки зводяться до того, що нейромережеві методи дають найкращі показники, проте вимагають довгого часу навчання та інтуїції експерта-дослідника для цілеспрямованого застосування.

Найпростішим методом є метод найближчого сусіда (Nearest Neighbor) [92], що базується на обчисленні Евклідової відстані. Метод не потребує фази навчання, розпізнавання нового патерна відбувається на основі мінімальної Евклідової відстані між новим патерном та кожним існуючим паттерном. Розвитком цього методу є методи локального К - найближчого сусіда (Local KNN) [124] та дискримінантного адаптивного найближчого сусіда (Discriminant adaptive nearest neighbor) [125].

Метод статистичного розпізнавання [93] - лінійний дискримінантний аналіз Махаланобіса (Mahalanobis Linear Discriminant Analysis), подібно до попереднього методу, базується на обчисленні відстані Махаланобіса між вектором патерна та усередненим вектором патерна такого ж класу. Розпізнавання нового патерну відповідає знаходженню мінімальної відстані Махаланобіса до найближчого усередненого патерна.

Метод лінійного дискримінантного аналізу Баєса (Bayes Linear Discriminant Analysis) базується на Баєс-стратегії мінімізації риску [92, 93]. Навчання здійснюється шляхом використання усередненого вектора для кожного класу задач і загальної коваріаційної матриці для позиціювання дискримінанту (зваженого вектора) і задоволення Баєсовського критерію. Класифікація нового патерна до певного класу базується на розмірі дискримінанту - скалярний добуток вектора нового патерну з кожним зваженим вектором. Класифікація здійснюється до класу, дискримінант якого має максимальне значення.

Метод аналізу головних компонентів (Principal component analysis, PCA) [119] вибирає матрицю А, яка зменшує середньоквадратичну відстань між початковими (вхідними) даними і тими, що відтворюються (реконструюються) із скорочених даних. В [120] показано, що така матриця А визначається з урахуванням власних векторів коваріантної матриці відповідно до m першого домінантного власного значення, де m - результуюча розмірність. Із дискримінантного аналізу (Discriminant analysis, DA) [114] відомо, що проекційними напрямками є ті, які підтримують максимальну відокремленість (розділеність) класів у результуючому просторі. Тут, для оцінки класу відокремленості (розділеності), був використаний критерій Фішера [121], а напрямки проекції обрані як результат, що отримано при рішенні проблеми знаходження власних значень - власних векторів (eigenvalue-eigenvector) [120].

Дискримінантний компонентний аналіз (Discriminant component analysis, DCA) є відносно новим методом [122], який перетворює вихідний простір в ортонормований простір таким чином, що для кожного напряму власне значення відображає степінь дискримінанти проекції у цьому напрямку, що досягається використанням ітераційного методу.

Метод нейронних мереж (Neural network) [94, 115] є частково параметричним класифікаційним методом. У роботі [111] розглянуто нейрону мережу прямого поширення, яка базується на стандартному персептроні [94, 117], із двома прихованими шарами, кожен з яких містить 10 нейронів. В якості активаційної функції використано логістичну функцію, вихідний шар містить один нейрон. Навчання кожної із мереж зупинялось ще до перенавчання (використано набір перехресної перевірки), або коли була досягнута необхідна точність (досягнуто мінімальне значення помилки тренування). Для навчання нейронних мереж було використано метод оптимізації, який має назву - реактивний пошук Табу (reactive Tabu search, RTS) [118]. Даний метод, на відміну від стандартних еволюційних методів, таких, як алгоритм зворотного розповсюдження (back-propagation) [94], дозволяє швидко вийти із локального оптимуму, попереджує циклічні повтори та є дуже надійним у формуванні початкової конфігурації, що призводить до більш ефективного навчання. Ще більш ефективним є метод Левенберга-Маркуарта, який реалізовано в пакеті MathCad.

Проведений аналіз продуктивності у [111] показав, що розглянуті методи мають майже однаковий рівень розпізнавання, але що стосується обчислювальних ресурсів, ці методи є дуже різними. Проведений у [111] аналіз показав, що розглянуті методи оброки сигналів багатопараметричних сенсорів незначно підвищують точність, вони складні у реалізації, вимагають багато обладнання, мають високу трудомісткість, малу надійність та високу ціну. Доцільно розробляти нові методи, які би покращили перелічені критерії. Перспективною технологією є використання нейронних мереж.

1.5 Аналіз технічного завдання та шляхи вдосконалення систем вимірювання ультрафіолетового випромінювання

Проведений вище аналіз стану вимірювань ультрафіолетового випромінювання показав, що:

1.      Найбільш перспективні сенсори ультрафіолетового випромінювання - напівпровідникові фотодіоди - мають великий розкид параметрів (до 25 … 30 %). Однак перехід до індивідуальної функції перетворення (стандартний метод підвищення точності вимірювання при великому розкиді параметрів одного з компонентів вимірювального каналу) не дає великого ефекту через великий температурний коефіцієнт вихідного струму фотодіодів (0,1 … 0,15 % / °С), що в діапазоні вимірювання 0 … 50 °С дасть похибку вимірювання до 7,5 %.

2.      Корекція температурної похибки напівпровідникових фотодіодів також не дає значного підвищення точності вимірювання ультрафіолетового випромінювання через те, що:

2.1.   температурний коефіцієнт функції перетворення напівпровідникових фотодіодів залежить від вимірюваної освітленості;

2.2.   корекцію треба вести за температурою самого кристалу напівпровідникових фотодіодів через те, що вимірюваний світловий потік нагріває саме кристал напівпровідникового фотодіода.

3.      Фірми-виробники інформаційно-вимірювальних систем на базі напівпровідникових фотодіодів помітили неефективність корекції температурної похибки сенсорів, тому багато з них віддають перевагу не корекції, а термостатуванню напівпровідникових фотодіодів. В такому випадку вказана в п. 2.1 даного переліку похибка від залежності температурного коефіцієнта функції перетворення напівпровідникових фотодіодів від вимірюваної освітленості не проявляє себе. Однак повністю проявляє себе температурна похибка від різниці температури кристалу напівпровідникових фотодіодів та температури термостатування (вказана в п. 2.2 даного переліку).

4.      Вимірювальні схеми приладів та інформаційно-вимірювальних систем вимірювання ультрафіолетового випромінювання (див. рисунок 1.1) на сьогодні підтримують дві тенденції:

4.1.   є спрощеними - не забезпечують режиму короткого замикання напівпровідникових фотодіодів (який вимагають такі сенсори). Часто в таких системах використовують вимірювання спаду напруги на низькоомному шунті, вважаючи, що інші складові похибки є більшими або співмірними з додатковою похибкою від невиконання вимог щодо режиму роботи напівпровідникових фотодіодів;

4.2.   є дуже складними (наприклад, див. Додаток А). Такі вимірювальні схеми забезпечують режим короткого замикання напівпровідникових фотодіодів, але вимагають значних постійних затрат на виготовлення приладів та інформаційно-вимірювальних систем вимірювання ультрафіолетового випромінювання.

5.      Методи оброблення сигналів напівпровідникових фотодіодів не є досконалими. Як було показано вище, для підвищення точності вимірювання ультрафіолетового випромінювання доцільно розглядати напівпровідникові фотодіоди як багатопараметричні (двопараметричні) сенсори. Існуючі методи розпізнавання їх сигналів не забезпечують стабільну роботу в умовах значних відхилень функції перетворення від номінальної.

6.      Нейромережеві методи розпізнавання вхідних фізичних величин багатопараметричних сенсорів є, ймовірно, найбільш пристосовані до оброблення сигналів напівпровідникових фотодіодів. Однак для побудови індивідуальної функції перетворення багатопараметричних сенсорів вони вимагають достатньо багатьох результатів визначення дійсної функції перетворення кожного сенсора.

.        Відомі методи підвищення точності вимірювання ультрафіолетового випромінювання шляхом переходу до індивідуальної функції перетворення напівпровідникових фотодіодів однозначно виключають можливість взаємозамінності сенсорів. А це створює значні незручності при експлуатації приладів та інформаційно-вимірювальних систем вимірювання ультрафіолетового випромінювання, а також при їх ремонті.

Таким чином, склалася ситуація, при якій виробники приладів та інформаційно-вимірювальних систем вимірювання ультрафіолетового випромінювання не вдосконалюють ці прилади та системи, посилаючись на недосконалість іншої частини вимірювального каналу - сенсорів (напівпровідникових фотодіодів). В свою чергу виробники напівпровідникових фотодіодів не розробляють нові методи корекції похибок напівпровідникових фотодіодів, бо недосконалість приладів та інформаційно-вимірювальних систем вимірювання ультрафіолетового випромінювання не приведе до значного підвищення точності вимірювання.

Метою даної дипломної роботи є розроблення високоякісного апаратного забезпечення приладів та інформаційно-вимірювальних систем вимірювання ультрафіолетового випромінювання за допомогою напівпровідникових фотодіодів та створення, на базі підходу до напівпровідникових фотодіодів як до багатопараметричних сенсорів, методів оброблення результатів вимірювання сигналів напівпровідникових фотодіодів, які забезпечили би одночасно високу точність вимірювання ультрафіолетового випромінювання за рахунок переходу до індивідуальних функцій перетворення напівпровідникових фотодіодів та взаємозамінність сенсорів.

Для цього слід:

1.      розробити вимірювальну схему для вимірювання ультрафіолетового випромінювання за допомогою напівпровідникових фотодіодів, яка була би одночасно значно простішою за існуючі;

2.      розробити структуру інформаційно-вимірювальної системи вимірювання ультрафіолетового випромінювання за допомогою напівпровідникових фотодіодів та її принципову схему;

.        розробити методику отримання результату вимірювання сигналу, яка базувалася би на підході до напівпровідникових фотодіодів як до багатопараметричних сенсорів;

.        створити метод значного скорочення кількості дійсно необхідних результатів визначення дійсного значення вихідного сигналу напівпровідникових фотодіодів (точок їх повірки) для відтворення індивідуальної функції перетворення напівпровідникових фотодіодів за рахунок нейромережевого прогнозу результатів не проведених повірок;

.        створити метод забезпечення взаємозамінності сенсорів (напівпровідникових фотодіодів) на основі розділення корекції похибок різних компонентів вимірювального каналу інформаційно-вимірювальних систем вимірювання ультрафіолетового випромінювання.

Вирішення перелічених вище задач дасть змогу досягнути мету даної дипломної роботи.

2. Синтез структури універсального вимірювального каналу ультрафіолетових фотодіодів

.1 Основні режими роботи каналу вимірювання сигналів фотодіодів

вимірювання ультрафіолетовий випромінювання сигнал

Як сенсор ультрафіолетового випромінювання, згідно проведеного в першому розділі огляду виберемо фотодіод типу ААА фірми Hamamatzu, Японія. Цей фотодіод відрізняється оптимальними співвідношеннями чутливості до ультрафіолетового випромінювання, потрібною спектральною характеристикою (рис. 1.1), відносно низьким рівнем шумів та невисокою ціною. Всі перелічені вище переваги фотодіода типу ААА проявляються при його роботі у режимі короткого замикання, який зручно реалізувати за допомогою відповідного ввімкнення операційного підсилювача. Відповідна схема подана на рисунку 2.1. Вихідну напругу  операційного підсилювача ОП1 можна знайти за формулою [34]

       ,                                     (2.1)

де  - струм фотодіода FD;

 - опір резистора R1.

Рисунок 2.1 - Реалізація режиму короткого замикання фотодіода за допомогою операційного підсилювача

Знак мінус перед дужками у формулі (2.1) означає, що полярність вихідної напруги при такому ввімкненні фотодіода буде протилежною від напруги на ньому, якщо він був би ввімкнений не у режимі короткого замикання, а у фотогенераторному режимі.

Основними недоліками фотодіода цього типу (а також всіх інших типів фотодіодів) можна віднести:

1.      великий початковий розкид параметрів, зокрема функції перетворення - залежності вихідного струму від освітленості;

2.      великий вплив температури на функцію перетворення. Слід відзначити, що залежність функції перетворення від температури є не тільки досить значною, а ще є і нелінійною функцією освітленості, тобто температурний коефіцієнт фотодіода не є сталою величиною, а залежить від освітленості фотодіода.

Вказана залежність температурного коефіцієнта фотодіодів від рівня освітленості не дає змоги отримати значне підвищення точності при переході до індивідуальної функції перетворення фотодіода. В цьому випадку для кожної робочої температури необхідна була би своя індивідуальна функція перетворення. Таким чином, фотодіод при роботі в достатньо широкому діапазоні температур стає багатопараметричним сенсором - його вихідний сигнал (струм короткого замикання) суттєво залежить від двох фізичних величин - освітленості та температури.

Якщо не розглядати фотодіод як багатопараметричний сенсор, то для підвищення точності визначення освітленості можна термостатувати фотодіод, як це показано на рисунку 2.2. Такий метод використовується виробниками інформаційно-вимірювальних систем ультрафіолетового випромінювання доволі широко. Однак в цьому випадку не вдасться добитися високої точності через те, що вимірюване ультрафіолетове випромінювання нагріває сам кристал фотодіода. Хоча фірма Hamamatsu, для підвищення точності вимірювання ультрафіолетового випромінювання, розміщує сенсор температури (термодіод) в корпусі самого фотодіода. Але таке розміщення, хоча і зменшує різницю температури між кристалом фотодіода та сенсором температури, проте не виключає наявності цієї різниці. При цьому така різниця носить випадковий характер, оскільки залежить від інтенсивності вимірюваного ультрафіолетового випромінювання та від умов охолодження корпуса фотодіода. Тому слід відзначити, що метод термостатування фотодіода має принциповий недолік.

Рис. 2.2. Метод корекції температурної похибки фотодіода шляхом термостатування

Іншим шляхом підвищення точності вимірювання ультрафіолетового випромінювання є корекція температури кристала фотодіода (рис. 2.3). Для усунення недоліку методу термостатування пропонується використати як сенсор температури сам фотодіод. В такому випадку різниця температур між кристалом і сенсором принципово відсутня. Треба також відзначити, що таке рішення є достатньо простим апаратно і дає малі постійні затрати при виробництві.

Але сам метод корекції є доволі складним. Це пов’язане з тим, що, як показано в першому розділі:

1.      температурний коефіцієнт струму короткого замикання фотодіодів ультрафіолетового випромінювання є великим, що вимагає високої точності корекції;

2.      температурний коефіцієнт струму короткого замикання фотодіодів ультрафіолетового випромінювання залежить від освітленості.

Ці дві обставини суттєво ускладнюють проведення корекції. Однак складність методу корекції визначає лише разові затрати на його розроблення.

Рис. 2.3. Метод корекції температурної похибки фотодіода шляхом вимірювання температури кристала фотодіода

Відповідно до переваг і недоліків розглянутих методів корекції впливу температури на фотодіод вибираємо за основу вимірювального каналу температури розроблюваної інформаційно-вимірювальної системи ультрафіолетового випромінювання другий метод.

Однак, слід відзначити, що, на відміну від вимірювального каналу освітленості, де фотодіод повинен працювати, по-перше, при відсутності світлового потоку (це досягається штатними засобами самого фотодіодного сенсора, при вимірюванні освітленості вимірюють також генерований в темновому режимі струм, тому фотодіодний сенсор оснащений відповідною шторкою), а, по-друге, при вимірюванні температури фотодіод повинен працювати в режимі без навантаження (неробочого ходу), а не в режимі короткого замикання. При цьому вимірюється напруга на фотодіоді при проходженні через нього заданого струму (рис. 2.4).

Рис. 2.4. Метод вимірювання температурної фотодіода шляхом вимірювання напруги на ньому при заданому струмі

Необхідно відзначити, що до стабілізатора струму в схемі рис. 2.4 ставляться жорсткі та доволі суперечливі вимоги:

1.      мале власне споживання енергії (вимога економії енергії через живлення інформаційно-вимірювальних систем від автономного джерела);

2.      мала вартість - стабілізатор входить в постійні затрати при випуску інформаційно-вимірювальних систем;

.        необхідність відносно високої стабільності вихідного струму - ця нестабільність струму веде до виникнення похибки вимірювання температури через зміну спаду напруги на динамічному опорі фотодіода. Ця буде значною бо що вимога економії енергії (через автономне живлення інформаційно-вимірювальної системи) змушує фотодіод працювати під час вимірювання температури при малому робочому струмі, коли динамічний опір фотодіода значно зростає. А збільшувати струм фотодіода, навіть знехтувавши ;

Однак спеціалізовані мікросхеми стабілізаторів струму не випускаються. А стабілізатори струму на дискретних елементах будуть досить складними і дорогими через те, що вони мають мати відносно високу точність і ввійдуть в ціну приладу як постійні затрати. Тому більш перспективною є схема рис. 2.5, де струм фотодіода при вимірюванні температури не стабілізується, а вимірюється і потім його дійсне значення (або відхилення від номінального значення) враховується при обробленні результатів вимірювання температури. Хоча такий метод вимірювання температури кристала фотодіода значно ускладнює оброблення результатів вимірювання, він є вигідним, бо алгоритм і програма визначення температури розробляються один раз при розробленні інформаційно-вимірювальної системи і затрати на цю розробку складають разові затрати.

Рис. 2.5. Метод вимірювання температурної фотодіода шляхом вимірювання його струму та напруги на ньому

.2 Синтез узагальненої схеми вимірювального каналу системи

При синтезі узагальненої структурної схеми вимірювальних каналів інформаційно-вимірювальної системи ультрафіолетового випромінювання необхідно враховувати, що для живлення всіх її елементів (як вимірювальних, так і обчислювального каналів системи) існує лише одне автономне джерело напруги. Як таке джерело найкраще використати батарею крона або відповідний акумулятор через те, що корпус приладу, який модернізується передбачає живлення саме від такої батареї.

Виходячи з необхідності створення для фотодіода режиму короткого замикання схема вимірювального каналу при вимірюванні освітленості (див. рис. 2.1) базується на інвертуючому режимі роботи операційного підсилювача. В такому разі останній мусить мати двополярну напругу живлення. Адже фотодіод в режимі короткого замикання вимагає, щоби операційний підсилювач мав додатну („плюсову”) напругу живлення (тобто вищу за “землю”, до якої підключений фотодіод). А на виході операційного підсилювача, що працює в інвертуючому режимі, буде від’ємна напруга (тобто нижча за “землю”, до якої підключений фотодіод). Останнє вимагає для операційного підсилювача джерела живлення відповідно від’ємної полярності.

Відповідно до поставлених вимог до напруги живлення операційних підсилювачів при одному автономному джерелі живлення необхідно забезпечити формування його “середню точку”. Таку “середню точку” можна сформувати (рисунок 2.6) за допомогою включеного по схемі повторювача напруги операційного підсилювача, вхід якого підключено до виходу подільника напруги R1, R2 [333].

Рисунок 2.6 - Схема формування “середньої точки”

Однак тоді, по мірі розряду автономного джерела (батареї або акумулятора), напруги живлення обох полярностей будуть мінятися. А у вимірювальному каналі, для переходу до цифрової обробки сигналу, необхідно використати аналого-цифровий перетворювач , напруга живлення якого повинна бути стабільна, що вимагає використання стабілізатора напруги. Тому використання поданої на рисунку 2.6 схеми формування “середньої точки” не доцільне.

Раціональнішим буде використання для формування як двополярної напруги живлення операційних підсилювачів, так і напруги живлення аналого-цифрового перетворювача, стабілізатора. Відповідна схема подана на рисунку 2.7. З рис. 2.7 видно, що до первинного автономного блока живлення напругою  (батарея “Крона” або можна використати відповідний акумулятор) живить стабілізатор 5 В. Вихідна напруга стабілізатора 5 В служить одночасно:

.        “уявною землею”  для операційних підсилювачів вимірювальної схеми;

.        напругою живлення аналого-цифрового перетворювача та мікроконтролера обробки даних (зокрема, корекції похибок фотодіода).

Конденсатори С1 і С2 служать для зменшення імпульсних завад в колі живлення, викликаних роботою мікроконтролера.

Рис. 2.7. Структурна схема живлення елементів вимірювального каналу інформаційно-вимірювальної системи ультрафіолетового випромінювання

Слід відзначити, що просте поєднання схем рис. 2.4 і рис. 2.6 не веде до рішення задачі синтезу структурної схеми інформаційно-вимірювальної системи через те, що тоді необхідно:

.        забезпечити перемикання струму стабілізатора  ;

.        вихідна напруга операційного підсилювача  (див. рис. 2.4) буде від’ємною відносно “уявної землі”  , що відповідає діапазону перетворення аналого-цифрового перетворювача (див. рис. 2.7), але вихідна напруга операційного підсилювача  (див. рис. 2.6) буде відносно “уявної землі”  додатною, що не відповідає діапазону перетворення аналого-цифрового перетворювача (див. рис. 2.7).

2.3 Розроблення принципової схеми вимірювального каналу системи

Необхідно зауважити, що, при синтезі принципової схеми інформаційно-вимірювальної системи ультрафіолетового випромінювання, в першу чергу слід врахувати необхідність узгодження рівня вихідних напруг вимірювальних каналів (операційних підсилювачів), а також можливість такого підключення входів операційних підсилювачів до фотодіода, яке дасть можливість простого перемикання фотодіода з режиму короткого замикання в режим холостого ходу, а також можливість вимірювання струму фотодіода для врахування залежності від нього спадів напруги  та  . Найпростішим методом такого узгодження рівнів напруг є використання подільників напруги на постійних резисторах. Використання таких подільників зменшує чутливість вимірювальних каналів, але при виборі як аналого-цифрового перетворювача сучасного багаторозрядного перетворювача чутливість вимірювальних каналів буде достатньою.

Принципова схема вимірювального каналу інформаційно-вимірювальної системи ультрафіолетового випромінювання, синтезована згідно сформульованих вище вимог, представлена на рис. 2.8. Вимірювальний канал освітленості (що створює режим короткого замикання для фотодіода ) складається з:

.        операційного підсилювача , що працює в інвертуючому режимі, охопленого зворотнім зв’язком (резистор  );

.        подільника напруги (резистори  і  ), що узгоджує рівні сигналів, які поступають на вихід .

Через те, що під час вимірювання освітленості, тобто режиму короткого замикання фотодіода , напруга на виході операційного підсилювача  нижча, ніж напруга “уявної землі”  . Тоді діод  запертий і резистор  на коефіцієнт передачі операційного підсилювача  не впливає.

При роботі вимірювального каналу температури фотодіод  затемнений (на нього не потрапляє ультрафіолетове випромінювання) і знаходиться в режимі неробочого ходу. Сам вимірювальний канал містить операційний підсилювач , що працює в неінвертуючому режимі. Великий вхідний опір підсилювача  в цьому режимі не дає можливості подільнику на резисторах  і  навантажувати фотодіод . В режимі вимірювання температури напруга на виході підсилювача  перевищує напругу “уявної землі”  . Тому подільник напруги (резистори  і  ) узгоджує рівні сигналів, які поступають на вихід  (напруга на виході  має бути завжди нижча, ніж напруга “уявної землі” ).

Рис. 2.8. Принципова схема вимірювального каналу інформаційно-вимірювальної системи ультрафіолетового випромінювання

Перемикання режимів роботи (неробочий хід - коротке замикання) фотодіода  в схемі рис. 2.8 виконується з допомогою електронного ключа  . При знаходженні ключа  в лівому по схемі положенні неінвертуючий вхід операційного підсилювача  підключено до „уявної” землі  , сам операційний підсилювач  працює в нормальному режимі підсилення. Зокрема, напруга на фотодіоді  не перевищує зміщення операційного підсилювача  (декілька десятків мкВ), тобто реалізується режим короткого замикання фотодіода . При знаходженні ключа  в правому по схемі положенні операційний підсилювач  знаходиться в режимі насичення за рахунок того, що напруга живлення  значно перевищує суму напруги “уявної землі”  та спаду напруги  на фотодіоді , тобто  . Тому вихідна напруга операційного підсилювача  наближається до напруги живлення 9 В. Тоді діод  переходить в стан провідності та через фотодіод  протікає робочий струм. Оба операційні підсилювачі  і  вибрані такого типу, які мають на вході польові транзистори з  переходом. Тому операційний підсилювач  не втрачає високого вхідного опору навіть при насиченні. Таким чином, якщо ключ  знаходиться в правому положенні то реалізується режим холостого ходу фотодіода .

На всіх виходах  ввімкнено конденсатори фільтрів  , що служать для зменшення рівня завад нормального виду, які виникають при дії електромагнітних полів на фотодіод .

2.4 Отримання результатів вимірювання

За результатами аналого-цифрового перетворення напруги на виході  запропонованої у попередньому параграфі вимірювальної схеми, струм короткого замикання  фотодіода  можна визначити за формулою

  .                                              (2.2)

де  - опори відповідних резисторів.

Перетворивши (2.2), отримаємо

        .                                     (2.3)

Далі за струмом короткого замикання  фотодіода  та його індивідуальною функцією перетворення можна отримати результат вимірювання - освітленість фотодіода  .

При вимірюванні температури фотодіод  затемнений і знаходиться в режимі неробочого ходу. Вимірювальний канал температури містить:

.        Канал вимірювання спаду напруги на фотодіоді  , що складається з операційного підсилювача  , який працює в неінвертуючому режимі, та резисторного подільника  . В неінвертуючий режим операційний підсилювач  переводиться шляхом перемикання перемикача  в праве положення. Тоді напруга  на вході  перевищує напругу  , тому  насичений - напруга на його виході наближається до напруги живлення  . Великий вхідний опір операційного підсилювача  в неінвертуючому режимі не дає подільнику  навантажувати фотодіод  .

.        Схему задання струму через фотодіод  , що складається з резисторів  , насиченого операційного підсилювача  та резисторного подільника  . Через те, що перемикач  при вимірюванні температури знаходиться в правому положенні,  відкритий, струм  резистора  теж проходить через фотодіод  . Струм  буде становити

        .                                              (2.4)

В свою чергу, за законом Ома, можна визначити струм  за формулою

        ,                                     (2.5)

а також струм  за формулою

      ,                                     (2.6)

де  - напруга насичення операційного підсилювача  ,  ;

 - спад напруги на діоді  в стані провідності, .

Слід відзначити, що як значення напруги  насичення операційного підсилювача  , так і значення спаду напруги  на діоді  , по-перше, відомі доволі приблизно, а по-друге - мають значні температурні коефіцієнти. Тому в процесі експлуатації проектованої інформаційно-вимірювальної системи необхідно визначати поточні значення . Визначити струм  можна за вихідними напругами  і  вимірювальної схеми рис. 2.8. Згідно рис. 2.8, можна записати

,                                     (2.7)

а також

.                                     (2.8)

Перетворивши (2.7) і (2.8) та підставивши їх у (2.6), отримаємо

        .                           (2.9)

В (2.5) входить також невідоме значення . Тому для визначення  введемо вимірювальний канал, створений подільником на резисторах . Напругу на лівому виводі  можна визначити як суму напруги “уявної землі”  , спаду напруги на фотодіоді  та спаду напруги на діоді  . Ця напруга буде більшою напруги “уявної землі”  , тобто буде вищою від діапазону перетворення аналого-цифрового перетворювача (останній живиться від ). Тому подільник на  узгоджує напруги на лівому виводі резистора  з допустимою напругою . Тоді напругу на резисторі  можна визначити як

           .                  (2.10)

Звідси струм  резистора  можна визначити як

         .                           (2.11)

Формули (2.2) … (2.11) визначають всі співвідношення у вимірювальній схемі проектованої інформаційно-вимірювальної системи ультрафіолетового випромінювання. Як видно з принципової схеми системи (Додаток Б), вона значно простіша за схему-прототип (Додаток А), а також споживає значно менше енергії, що важливо для систем з автономним живленням. Крім того, проектована інформаційно-вимірювальна система може забезпечити значно кращі метрологічні параметри, зокрема, вищу точність вимірювання рівня освітленості ультрафіолетовим випромінюванням та взаємозамінність сенсорів - фотодіодів. Однак для досягнення такого результату слід розробити відповідні методи підвищення точності та забезпечення взаємозамінності.

2.5 Конструкція вимірювального каналу системи

Конструктивно вимірювальний канал розроблюваної інформаційно-вимірювальної системи представляє собою малогабаритну двосторонню друковану плату з металізацією отворів. Для її конструювання спочатку необхідно вибрати елементну базу, що буде використовуватися у вимірювальному каналі.

Головним елементом вимірювального каналу інформаційно-вимірювальної системи є сенсор - ультрафіолетовий фотодіод типу ААА фірми Hamamatsu. В зв’язку з тим, що генеровані цим фотодіодом сигнали мають низький рівень, відстань між виводами фотодіода і входами операційних підсилювачів (а також іншими елементами вимірювального каналу, що підключаються до нього) повинна бути мінімальною. Для забезпечення механічної стійкості відстань між корпусом фотодіода та друкованою платою також повинна бути мінімальною. Тому використаємо двостороннє розміщення елементів на друкованій платі - з однієї сторони розмістимо сенсор (фотодіод), а з іншої - операційні підсилювачі та резистори вимірювальної схеми.

Як операційні підсилювачі доцільно використати мікросхему, яка містить два підсилювачі в одному корпусі. Це підтверджується тим, що неінвертуючий вхід одного підсилювача та інвертуючий вхід другого підсилювача підключені до сенсора, також напруги живлення обох підсилювачів підключено до одних і тих же виводів мікросхеми. Вибираємо мікросхему типу ОР177 фірми Analog Devices.

Як резистори схеми немає необхідності використовувати резистори високої точності - відхилення їх опору від номінального значення все одно будуть враховані при калібруванні вимірювального каналу. Однак їх температурна та часова зміна вплине на зростання похибки вимірювання на протязі міжкалібрувального інтервалу. Тому вибираємо резистори низької точності (дешеві), але серії, яка має малий температурний коефіцієнт та часовий дрейф. Такими є прецизійні металоплівкові резистори серії С2-29. Їх типи, що мають мале допустиме відхилення опору від номіналу доволі дорогі, але ті екземпляри, що мають велике допустиме відхилення опору від номіналу відносно дешеві. Однак сам резиситивний матеріал для всіх типів однаковий. Таким чином можна вирішити суперечність між технічними та вартісними показниками вимірювального каналу.

Форму друкованої плати вимірювального каналу вибираємо відповідною до форми корпуса сенсора ультрафіолетового випромінювання - плата повинна бути кругла, з діаметром, рівним внутрішньому діаметру корпуса сенсора (68 мм). Фотодіод повинен бути розміщений в центрі друкованої плати. Решта деталей розміщені навколо фотодіода. Креслення друкованої плати вимірювального каналу приведено в Додатку.

3. Дослідження схеми вимірювального каналу

.1 Розрахунок елементів принципової схеми вимірювального каналу

Вихідними даними до розрахунку параметрів елементів схеми проектованих вимірювальних каналів є:

1.      діапазон вихідних струмів фотодіода під час вимірювання освітленості. Для фотодіодів типу ААА фірми Hamamatsu при зміні освітленості від нуля до максимуму вихідний струм змінюється від нуля до 10 мкА;

2.      діапазон зміни спаду напруги на фотодіоді від приблизно 0,5 В (при проходженні робочого струму 0,5 мА та температурі близько 20°С) до приблизно 0,8 В (при проходженні робочого струму 1 мА та температурі близько 36°С);

.        діапазон перетворення в код напруги аналого-цифрового перетворювача - від 0,1 В до 2,5 В. Мінімальна напруга 0,1 В визначається тим, що при нижчих вхідних напругах у сигма-дельта аналого-цифрових перетворювачах часом проявляється зона підвищеної нелінійності.

На першому етапі розрахунку параметрів елементів схеми вимірювального каналу визначимо необхідний коефіцієнт передачі окремих каналів вимірюваних величин:

1.      Канал вимірювання струму короткого замикання. Узагальнена схема каналу подана на рисунку 2.1, у схемі принциповій вимірювального каналу інформаційно-вимірювальної системи ультрафіолетового випромінювання (рисунок 2.8) в канал вимірювання струму короткого замикання фотодіода  входять наступні елементи - операційний підсилювач  , резистори  та конденсатор  . Для початку визначимо межі коефіцієнта передачі каналу вимірювання струму короткого замикання. Вихідну напругу  операційного підсилювача  модна визначити згідно (2.1). А вихідну напругу  каналу вимірювання струму короткого замикання фотодіода  можна визначити як

               .                  (3.1)

де  - вихідний струм фотодіода ;

 - опори відповідних резисторів.

Слід відзначити, що вихідна напруга  операційного підсилювача  може, згідно схем рисунків 2.1 і 2.8, змінюватися     від нуля відносно „уявної” землі (+5 В відносно землі аналого-цифрового перетворювача) при нульовому вихідному струмі фотодіода  ; до значення  відносно „уявної” землі ( В відносно землі аналого-цифрового перетворювача) при зміні вихідного струму фотодіода  в межах лінійності виходу операційного підсилювача  . Значення добутку  не повинно перевищувати 2,5 В, для того, щоби не заходити в область насичення операційного підсилювача  . В такому випадку, для того, щоби узгодити вихідну напругу операційного підсилювача  з вхідною напругою аналого-цифрового перетворювача коефіцієнт поділу подільника  повинен бути не менше двох. Вибирати його більше трьох - недоцільно через втрату чутливості. В цих крайніх випадках напруги на виході операційного підсилювача  та на виході подільника  відносно землі аналого-цифрового перетворювача будуть відповідати вказаним в таблиці 3.1.

Таблиця 3.1 - Напруги в точках схеми рисунка 2.8 при різних коефіцієнтах поділу подільника

2.      Канал вимірювання спаду напруги на фотодіоді  . Узагальнена схема каналу подана на рисунку 2.5, у схемі принциповій вимірювального каналу інформаційно-вимірювальної системи ультрафіолетового випромінювання (рисунок 2.8) в канал вимірювання спаду напруги на фотодіоді  входять наступні елементи - операційний підсилювач  , резистори  та конденсатор  . Операційний підсилювач  працює в режимі повторювача напруги (коефіцієнт підсилення одиниця) і забезпечує великий вхідний опір відносно фотодіода  . Визначимо напруги в схемі при коефіцієнтах поділу подільника  два і три, аналогічно до того, як це зроблено в п. 1. Результати приведено в таблиці 3.2.

Таблиця 3.2 - Напруги в точках схеми рисунка 2.8 при різних коефіцієнтах поділу подільника

З таблиці 3.2 видно, що варіант з коефіцієнтом поділу два не задовольняє вимоги вимірювальної схеми - напруга на виході подільника перевищує діапазон перетворення аналого-цифрового перетворювача. В той же час варіант з коефіцієнтом поділу три повністю задовольняє всі вимоги.

3.      Канал вимірювання струму через фотодіод  . Узагальнена схема каналу подана на рисунку 2.5, у схемі принциповій вимірювального каналу інформаційно-вимірювальної системи ультрафіолетового випромінювання (рисунок 2.8) в канал вимірювання струму через фотодіод  входять наступні елементи - резистори  задання струму, подільник напруги на резисторах  та конденсатор  . При переході з режиму вимірювання струму короткого замикання у режим неробочого ходу фотодіода  перемикається перемикач  , операційний підсилювач  переходить в режим насичення (напруга на виході зростає майже до 9 В) і через фотодіод  починає протікати струм резисторів  . Струм через резистор  відносно малий, адже значення опору цього резистора визначає коефіцієнт передачі вимірювальної схеми в режимі вимірювання струму короткого замикання (див. п. 1). А опір резистора  можна розрахувати виходячи з необхідності задати через фотодіод  струм близький до 1 мА при напрузі насичення операційного підсилювача  рівній +9 В (гіпотетичний граничний випадок, коли напруга насичення операційного підсилювача рівна напрузі його живлення). За законом Ома можна записати

        ,                  (3.2)

де  - напруга живлення операційного підсилювача;

 - спад напруги на фотодіоді  ;

 - спад напруги на діоді  .

Визначимо напруги в схемі при коефіцієнтах поділу подільника  два і три, аналогічно до того, як це зроблено в п. 1. Результати приведено в таблиці 3.3.

Таблиця 3.3 - Напруги в точках схеми рисунка 2.8 при різних коефіцієнтах поділу подільника

З таблиці 3.3 видно, що варіант з коефіцієнтом поділу два не задовольняє вимоги вимірювальної схеми - напруга на виході подільника перевищує діапазон перетворення аналого-цифрового перетворювача. В той же час варіант з коефіцієнтом поділу три повністю задовольняє всі вимоги.

Таким чином, вибираємо коефіцієнт поділу всіх подільників рівний трьом і уніфікуємо їх. Вибираємо таким чином резистори  та  .

Конденсатори  виконують роль фільтра, тому вибираємо їх як найбільшої ємності при мінімальних габаритах. Такими є безкорпусні конденсатори поверхневого монтажу типу SMD-Cp-4-105, вибираємо  . В такому випадку коефіцієнт поділу змінної складової, практично рівний коефіцієнту фільтрації, можна приблизно оцінити за формулою

 ,        (3.3)

де  - коефіцієнт фільтрації;

 - реактивний опір конденсатора фільтра;

 - частота завади.

Як видно з (3.3), коефіцієнт фільтрації, тобто зменшення амплітуди завади, досягає 23, тобто перевищує 20 дБ. Таке зменшення амплітуди завади не дає змоги заваді заводити вхідний підсилювач аналого-цифрового перетворювача в насичення і є в даному випадку достатнім.

3.2 Дослідження принципової схеми вимірювального каналу

Метою дослідження принципової схеми вимірювального каналу є доказ відповідності формул оброблення результату, виведених в другому розділі, дійсним значенням напруг і струмів у схемі вимірювального каналу. Дослідження принципової схеми вимірювального каналу проведемо за допомогою електронного імітатора Electronic Workbench EWB-5.12.

Для початку дослідимо канал вимірювання струму короткого замикання. Для цього складемо в середовищі Electronic Workbench EWB-5.12 принципову схему каналу вимірювання струму короткого замикання, що подана на рисунку 3.1.

Для дослідження задамо струми, генеровані фотодіодом 0, 5 і 10 мкА. В результаті отримаємо на виході напруги 1,340 В, 1,005 В; 0,6702 В відповідно, які внесемо в таблицю 3.4. Підставивши ці значення напруг у (2.3), отримаємо значення поданого на вхід схеми значення струму. Віднявши, отримаємо абсолютну похибку, яку запишемо у відповідний стовпчик таблиці 3.4.

Таблиця 3.4 - Результати моделювання каналу вимірювання струму схеми рисунка 2.8

Як видно з результатів порівняння, отриманих в таблиці 3.4, похибка має мультиплікативний характер, її можна пояснити обмеженим вхідним опором вольтметрів при великому вихідному опорі подільника напруги. Однак похибка практично не перевищує 0,1 %, крім того, при налаштуванні схеми за допомогою взірцевих засобів, ця похибка буде частково врахована. Тому цією похибкою, порівняно з похибками взірцевих фотосенсорів (близько 1 %), можна нехтувати. Це означає, що відповідний канал схеми рисунка 2.8 є правильним, а відповідні формули оброблення результатів вимірювання коректними.

Далі дослідимо канал вимірювання спаду напруги на фотодіоді. Для цього складемо в середовищі Electronic Workbench EWB-5.12 принципову схему каналу вимірювання спаду напруги на фотодіоді, що подана на рисунку 3.2.

Рисунок 3.1 - Принципова схема каналу вимірювання струму короткого замикання

Рисунок 3.2 - Принципова схема каналу вимірювання спаду напруги на фотодіоді

Для дослідження задамо спади напруги на фотодіоді рівними 0,5 В, 0,6 В, 0,7 В і 0,8 В. В результаті отримаємо на виході напруги, які внесемо в таблицю 3.5. Порівнявши подані значення напруг з отриманими обчисленими значеннями та віднявши, отримаємо абсолютну похибку каналу вимірювання спаду напруги на фотодіоді.

Таблиця 3.5 - Результати моделювання каналу вимірювання спаду напруги на фотодіоді схеми рисунка 2.8

Як видно з результатів порівняння, отриманих в таблиці 3.5, похибка має адитивний характер, її також можна пояснити обмеженим вхідним опором вольтметрів при великому вихідному опорі подільника напруги. Адитивний характер похибки можна пояснити доволі вузькими межами зміни напруги на фотодіоді. Однак похибка практично не перевищує 0,1 %, крім того, при налаштуванні схеми за допомогою взірцевих засобів, ця похибка буде частково врахована. Тому цією похибкою, порівняно з похибками взірцевих фотосенсорів (близько 1 %), можна нехтувати. Це означає, що відповідний канал схеми рисунка 2.8 є правильним, а відповідні формули оброблення результатів вимірювання коректними.

СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ

1.  Biological sensors for solar ultraviolet radiation. Yagura T, Makita K, Yamamoto H, Menck CF, Schuch AP. Sensors (Basel). 2011;11(4):4277-94. Epub 2011 Apr 12.

2.      Journal of Photochemistry and Photobiology B: Biology Volume 53, Issues 1-3, 1 November 1999, Pp. 1-6.

3.      G. Ronto, S. Gaspar <http://www.researchgate.net/researcher/38955338_S_Gaspar/>, A. Berces <http://www.researchgate.net/researcher/38254563_A_Berces/>. Phage T7 in biological UV dose measurement. Journal of Photochemistry and Photobiology B Biology <http://www.researchgate.net/journal/1011-1344_Journal_of_Photochemistry_and_Photobiology_B_Biology>. DOI:10.1016/1011-1344(92)85030-X. 03/1992; 12(3), pp. 285-94.

.        E. B. Podgorsak. Radiation oncology physics: a handbook for teachers and students. Vienna: International Atomic Energy Agency, 2005. ISBN 92-0-107304-6. 696p.

.        Полупроводниковые фотоприемники: Ультрафиолетовый, видимый и ближний инфракрасный диапазоны спектра / И.Д. Анисимова, И.М. Викулин, Ф.А. Заитов, Ш.Д. Курмашев; Под ред. В.И.Стафеева. M.: Радио и связь, 1984. 216с.

.        <http://ru.wikipedia.org/wiki/Радиометр>

.        <http://ru.wikipedia.org/wiki/Дозиметр>

.        <http://jp.hamamatsu.com/products/sensor-etd/pd011/C9536/index_en.html>

. <http://www.hamamatsu.com/jp/en/product/category/3100/4001/4103/S1226-18BU/index.html>

.        <http://www.sglux.com/products_of_sglux_SiC_photodio.22.0.html?&tx_ttproducts_pi1%5Bcat%5D=10>

.        <http://www.sglux.com/uploads/tx_ttproducts/datasheet/UV-Surface-D_02.pdf>

.        <http://www.sglux.com/uploads/tx_ttproducts/datasheet/SG01L-18ISO90_01.pdf>

.        http://www.sglux.com/Products.2.0.html?&tx_ttproducts_pi1[cat]=7 <http://www.sglux.com/Products.2.0.html?&tx_ttproducts_pi1%5bcat%5d=7>

.        <http://www.uv-groebel.com/pmr_rm22.php>

.        <http://www.uv-groebel.com/ps1_rm11s.php>

.        <http://www.apogeeinstruments.co.uk/compare/50/48/49>

.        <http://www.apogeeinstruments.co.uk/uv-sensor-su-100/>

.        <http://www.gigahertz-optik.de/207-1-X1sub4sub.html>

.        <http://www.gigahertz-optik.de/files/radiometer_dse_x1-4.pdf>

.        <http://www.cureuv.com/spdiuv-control-4c-uv-radiometer.html>

.        Jingjing Xie, Jo Shien Ng, and Chee Hing Tan, ”An InGaAs/AlAsSb Avalanche Photodiode With a Small Temperature Coefficient of Breakdown”, IEEE Photonics Journal. Vol. 5, No. 4, August 2013. DOI: 10.1109/JPHOT.2013.2272776. pp. 6800706-6800706.

.        T. F. Refaat and H. E. Elsayed-Ali, “Advanced atmospheric water vapor DIAL detection system,” Nat. Aeronaut. Space Admin., Langley Res. Center, Hampton, VA, USA, NASA 210 301, Jun. 2000.

.        http://www.hamamatsu.com/

.        http://www.sglux.com/

.        http://www.lasercomponents.com/

.        <http://www.ams.com/eng/Products>

.        http://www.hamamatsu.com/resources/pdf/ssd/s1226_series_kspd1034e08.pdf

.        <http://www.hamamatsu.com/resources/pdf/ssd/s2592-03_etc_kspd1003e07.pdf>

.        <http://www.hamamatsu.com/resources/pdf/ssd/s4111-16r_etc_kmpd1002e07.pdf>

.        <http://www.hamamatsu.com/resources/pdf/ssd/s4349_kmpd1007e02.pdf>

.        <http://www.hamamatsu.com/resources/pdf/ssd/s5980_etc_kpin1012e04.pdf>

.        <http://www.hamamatsu.com/jp/en/product/category/3100/4003/index.html>

.        <http://www.hamamatsu.com/resources/pdf/ssd/s12023-02_etc_kapd1007e11.pdf>

.        <http://www.hamamatsu.com/resources/pdf/ssd/g8931-04_kapd1018e03.pdf>

.        <http://www.hamamatsu.com/resources/pdf/ssd/s8550-02_kapd1031e01.pdf>

.        <http://www.sglux.com/uploads/tx_ttproducts/datasheet/SG01M-18_01.pdf>

.        <http://www.sglux.com/uploads/tx_ttproducts/datasheet/SG01XL-5ISO90_01.pdf>

. <http://www.lasercomponents.com/fileadmin/user_upload/home/Datasheets/lcd/sae-series_red-enhanced.pdf>

. <http://www.lasercomponents.com/fileadmin/user_upload/home/Datasheets/lcd/ig17-series.pdf>

.        О. Рощупкін. Сучасний стан і перспективи розвитку детекторів ультрафіолетового випромінювання. Науковий вісник Чернівецького університету. 2009. Випуск 438. Фізика. Електроніка.- С.122-132.

.        http://www.dexterresearch.com <http://www.dexterresearch.com>

.        A. Taner, J. Brignell, “Virtual instrumentation and intelligent sensors”, Sensors and Actuators A: Physical, Vol. 61, No. 1-3. 1997, pp. 427-430.

.        Mihiar Ayoubi, Rolf Isermann and Jiirgen Huber, “Identification And Supervision Of A Thermal Works With Locally Distributed Dynamics Plant Based On Multi-Layer Perceptron Net” Proceedings of the 34th Conference on Decision & Control New Orleans, LA - December 1995. pp. 1825-1830.

.        Isermann Rolf. Fault-Diagnosis Systems / Springer Berlin Heidelberg. 2006. ISBN: 978-3-540-24112-6. 475 p.

.        Eykhoff, P. System identification. John Wiley, London, 1974.

.        Isermann, R., Lachmann, K.-H.. and Matko. D. Adaptive control systems. Prentice Hall International UK, London, 1992.

.        Ljung, L. System identification - theory for the user. Prentice Hall, Englewood Cliffs, 1987.

.        Isermann, R. Mechatronic systems -fundamentals. Springer, London, 2003.

.        E. Brignell, “Digital compensation of sensors”, Scientific Instruments. Vol. 20, N 9, 1987. Pp. 1097-1102.

50.    McCluney, Ross. 1994. Introduction to Radiometry & Photometry. Norwood, MA: Artech House.

51.    http://www.ifac-control.org/

52.            IFIP. Proc. of the IF IP 9th World Computer Congress, Paris, France, September 19-23. Elsevier, 1983;

53.    Profos, P. and Pfeifeij, T. Handbuch der industriellen Messtechnik. Oldenbourg, Munchen, 1992.

.        Turchenko I. Simulation Modelling of Neural Control System for Coal Mine Ventilation / Turchenko I., Kochan V., Sachenko A. // Proceedings of the 4th International Conference on Neural Networks and Artificial Intelligence (ICNNAI`2006). - 2006. - Brest (Belarus). - P. 93-98.

.        Turchenko V. Estimation of Computational Complexity of Sensor Accuracy Improvement Algorithm Based on Neural Networks / Turchenko V., Kochan V., Sachenko A. // Ed. G.Dorffner, H.Bischof, and K.Hornik // Lecture Notes in Computing Science, Springer-Verlag. - 2001. - No. 2130. - P. 743-748.

.        Auge J., Dierks K., Eichelbaum F., Hauptmann P. High-speed multi-parameter data acquisition and web-based remote access to resonant sensors and sensor arrays // Sensors and Actuators B. - 2003. - Vol. 95, No. 1-3. - Pp. 32 - 38.

57.    Hohmann, H. Automatische Überwachung und Fehlerdiagnose an Werkzeugmaschinen. PhD thesis, Technische Hochschule, Darmstadt, 1987.

58.    Bakiotis, C., Raymond, J., and Rault, A. Parameter and discriminiant analysis for jet engine mechanical state diagnosis. In Proc. of The 1979 IEEE Conf on Decision & Control, Fort Lauderdale, USA, 1979.

59.    Isermann, R. Methoden zur Fehlererkennung für die Überwachung technischer Prozesse. Regelungstechnische Praxis, (9 & 10):321-325 & 363-368, 1980.

.        Isermann, R. Parameter-adaptive control algorithms - a tutorial. Automatica,18(5):513-528, 1982.

.        Isermann, R. Process fault detection on modeling and estimation methods - a survey. Automatica, 20(4):387-404, 1984.

.        Filbert, D. and Metzger, L. Quality test of systems by parameter estimation. In Proc. 9th IMEKO-Congress, Berlin, Germany, May 1982.

.        Filbert, D. Fault diagnosis in nonlinear electromechanical systems by continuous-time parameter estimation. ISA Trans., 24(3):23-27, 1985.

.        Eykhoff, P. System identification. John Wiley, London, 1974.

.        Haber, R. and Unbehauen, H. Structure identification of nonlinear dynamic systems - a survey on input/output approaches. Automatica, 26(4):651-677, 1990.

.        Isermann, R. Identifikation dynamischer Systeme. Springer, Berlin, 1992.

.        Isermann, R., Lachmann, K.-H. and Matko, D. Adaptive control systems. Prentice Hall International UK, London, 1992.

.        Lachmann, K.-H. Parameteradaptive Regelalgorithmen für bestimmte Klassen nichtlinearer Prozesse mit eindeutigen Nichtlinearitäten. volume Fortschr.-Ber. VDI Reihe 8. 66. VDI Verlag. Düsseldorf, 1983.

.        Lachmann, K.-H. Parameteradaptive Regelalgorithmen für bestimmte Klassen nichtlinearer Prozesse mit eindeutigen Nichtlinearitäten. volume Fortschr.-Ber. VDI Reihe. 8. 66. VDI Verlag. Düsseldorf, 1983.

70.    Rivera-Mejia, J.; Carrillo-Romero, M.; Herrera-Ruiz, G., "Self-compensation to build reconfigurable measurement systems," Instrumentation & Measurement Magazine, IEEE, vol.16, no.2, doi: 10.1109/MIM.2013.6495675, April 2013, pp.10,19

.        G. Van der Horn and J. L. Huijsing, Integrated Smart Sensors Design and Calibration, Norwell, MA, USA: Kluwer Academic Publisher, ISBN 0-7923-8004-5,1998.

.        J. Schoukens, J. G. Nemeth, G. Vandersteen, R. Pintelon and P. Crama, "Linearization of nonlinear dynamics systems," IEEE Trans. Instrum. Meas., vol. 53, no. 4, pp. 1245-1248, Aug. 2004.

.        M. J. Rivera, R. G. Herrera, M. M. Chacon, P. Acosta and R. M. Carrillo, "Improved progressive polynomial algorithm for self- adjustment and optimal response in intelligent sensors," Sensors, vol. 8, pp. 7410-7427, Nov. 2008.

.        M. J. Rivera, R. M. Carrillo, and R. G. Herrera, "Quantitative evaluation of self-compensation algorithms applied in intelligent sensors," Proc 2010 IEEE International Instrumentation and Measurement Technology Conference, Austin, TX, USA. ISSN-1091- 5281/ ISBN 978-1-4244-2833-5. pp. 3-6, May 2010.

.        Derde M. P. Supervised pattern recognition: the ideal method? / Derde M. P., Massart D. L. // Analytica Chimica Acta. - 1986. - Vol. 191. - P. 1-

.        Michie D. Machine Learning, Neural and Statistical Classification / Michie D., Spiegelhalter D.J., Taylor C.C. - New York: Ellis Horwood, 1994.

.        Lavine B. K. Source Identification of Underground Fuel Spills by Pattern Recognition Analysis of High-Speed Gas Chromatograms / Lavine B. K., Mayfield H., Kromann P. R., Faruque A. // Analytical Chemistry. - 1995. - Vol. 67 (21). - P. 3846-3852.

.        Werther W. Classification of mass spectra: A comparison of yes/no classification methods for the recognition of simple structural properties / Werther W., Lohninger H., Stancl F. and Varmuza K. // Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. - 1994. - Vol. 22, No. 1. - P. 63-76.

.        Turchenko I. Accurate Recognition of Multi-Sensor Output Signal Using Modular Neural Networks / Turchenko I., Kochan V., Sachenko A. // International Journal of Information Technology and Intelligent Computing. - 2007. - Vol. 2, No. 1. - P. 27- 47.

.        Tou J. T. Pattern Recognition Principles / Tou J. T., Gonzalez R. C. - Reading, MA: Addison-Wesley, 1974.

.        Duda R. O. Pattern Classification and Scene Analysis / Duda R. O., Hart P. E. - New York: Wiley, 1973.

.        Bishop C. M. Neural Networks for Pattern Recognition / Bishop C. M. - New York: Oxford University Press, 1995.

.        Chtioui Y. Reduction of the size of the learning data in a probabilistic neural network by hierarchical clustering. Application to the discrimination of seeds by artificial vision / Chtioui Y., Bertrand D., Barba D. // Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. - 1996. - Vol. 35, No. 2. - P. 175-186.

.        Specht D. F. Probabilistic neural networks / Specht D. F. // Neural Networks. - 1990. - Vol. 3, No. 1. - P. 109-118.

.        Kohonen T. Self-organizing maps / Kohonen T. - 2nd edition. - Berlin, Springer- Verlag, 1997. - 501 P.

.        Shaffer R. E. A comparison study of chemical sensor array pattern recognition algorithms / Shaffer R. E., Rose-Pehrsson S. L., McGill A.R. // Analytica Chimica Acta. - 1999. - Vol. 384, No. 3. - P. 305-317.

.        Turchenko V. Estimation of Computational Complexity of Sensor Accuracy Improvement Algorithm Based on Neural Networks / Turchenko V., Kochan V., Sachenko A. // Ed. G.Dorffner, H.Bischof, and K.Hornik // Lecture Notes in Computing Science, Springer-Verlag. - 2001. - No. 2130. - P. 743-748.

.        Bangalore A. S. Automated Detection of Trichloroethylene by Fourier Transform Infrared Remote Sensing Measurements / Bangalore A. S., Small G. W., Combs R. J., Knapp R. B, Kroutil R. T. // Analytical Chemistry. - 1997. - Vol. 69, No. 2. - P. 118-129.

.        Daqi G. An electronic nose and modular radial basis function network classifiers for recognizing multiple fragrant materials / Daqi G., Shuyan W., Yan J. // Sensors and Actuators B. - 2004. - Vol. 97, No. 2-3. - P. 391-401.

.        Zhang H. Improving pattern recognition of electronic nose data with time-delay neural networks / Zhang H., Balaban M., Principe J. // Sensors and Actuators B. - 2003. - Vol. 96, No. 1-2. - P. 385-389.

.        Llobet E. Building parsimonious fuzzy ARTMAP models by variable selection with a cascaded genetic algorithm: application to multisensor systems for gas analysis / Llobet E., Brezmes J., Gualdrón O., Vilanova X., Correig X. // Sensors and Actuators B. - 2004. - Vol. 99, No. 2-3. - P. 267-272.

.        Ortega A. An intelligent detector based on temperature modulation of a gas sensor with a digital signal processor / Ortega A., Marco S., Perera A., Sundic T., Pardo A., Samitier J. // Sensors and Actuators B. - 2001. - Vol. 78, No. 1-3. - P. 32-39.

.        Guo D. Application of artificial neural network technique to the formulation design of dielectric ceramics / Guo D., Wang Y., Nan C., Li L., Xia J. // Sensors and Actuators A. - 2002. - Vol. 102, No. 1-2. - P. 93-98.

.        Luo D. Application of ANN with extracted parameters from an electronic nose in cigarette brand identification / Luo D., Hosseini G., Stewart J. // Sensors and Actuators B. - 2004. - Vol. 99, No. 2-3. - P. 253-257.

.        Martin M. Application of artificial neural networks to calculate the partial gas concentrations in a mixture / Martín M., Santos J., Agapito J. // Sensors and Actuators B. - 2001. - Vol. 77, No. 1-2. - P. 468-471.

96.    Srivastava A.K. Detection of volatile organic compounds (VOCs) using SnO2 gassensor array and artificial neural network / Srivastava A.K. // Sensors and Actuators B. - 2003. - Vol. 96, No. 1-2. - P. 24-37.

97.    Capone S. Analysis of CO and CH4 gas mixtures by using a micromachined sensor array / Capone S., Siciliano P., Bârsan N., Weimar U., Vasanelli L. // Sensors and Actuators B: Chemical. - 2001. - Vol. 78, No. 1-3. - P. 40-48.

.        Hahn S. Investigation of CO/CH4 mixture measured with differently doped SnO2 sensors / Hahn S., Barsan N., Weimar U. // Sensors and Actuators B. - 2001. - Vol. 78, No. 1-3. - P. 64-68.

.        M. Bicego, G. Tessari, G. Tecchiolli, and M. Bettinelli, “A comparative analysis of basic pattern recognition techniques for the development of small size electronic nose,” Sens. Actuators B, vol. 85, pp. 137-144, 2002.

100.  M.C. Lonergan, E.J. Severin, B.J. Doleman, S.A. Beaber, R.H. Grubbs, N.S. Lewis, Array-based vapor sensing using chemically sensitive carbon black-polymer resistors, Chem. Mater. 8 (1996) 1198-1312.

101.  B.J. Doleman, M.C. Lonergan, E.J. Severin, T.P. Vaid, N.S. Lewis, Quantitative study of the resolving power of arrays of carbon black- polymer composites in various vapor-sensing tasks, Anal. Chem. 70 (1998) 4177-4190.

.        S. Theodoridis, K. Koutroumbas, Pattern Recognition, Academic Press, New York, 1999.

.        J. Hertz, A. Krogh, R.G. Palmer, Introduction to the Theory of Neural Computation, Addison-Wesley, Reading, MA, 1991.

.        D. Pantazopoulos, P. Karakitsos, A. Pouliakis, A. Iokim-Liossi, M.A. Dimopoulos, Static cytometry and neural networks in the discrimination of lower urinary system lesions, Urology 51 (1998) 946-950.

.        F. Rosenblatt, Principle of Neurodynamics: Perceptions and the Theory of Brain Mechanisms, Spartan, Washington, DC, 1962.

.        R. Battiti, G. Tecchiolli, Training neural nets with the reactive Tabu search, IEEE Trans. Neural Network 6 (5) (1995) 1185-1200.

.        I.T. Jollife, Principal Component Analysis, Springer, New York, 1986.

108.  K. Fukunaga, Introduction to Statistical Pattern Recognition, 2nd Edition, Academic Press, New York, 1990.

109.          R.A. Fisher, The use of multiple measurements in taxonomic problems, Ann. Eugen. 7 (1936) 179-188. Re-printed on Contributions to Mathematical Statistics, Wiley, New York, 1950.

110.  W. Zhao, Discriminant component analysis for face recognition, in: IEEE Proceedings of International Conference on Pattern Recognition, Barcelona, 2000.

.        L. Devroye, L. Gyorfi, G. Lugosi, A Probabilistic Theory of Pattern Recognition, Springer, New York, 1996.

.        D. Wettschereck, T.G. Dietterich, Locally adaptive nearest neighbor algorithms, Adv. Neural Inform. Process. Syst. 6 (1994) 184-191.

.        T. Hastie, R. Tibshirani, Discriminant adaptive nearest neighbor classification, IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 18 (6) (1996) 607-616.

114.  <http://www.neuricam.com/Neuricam/Products/totem.htm>.

.        Артюков. И. Детекторы ультрафиолетового излучения // Фотоника, т. 5. 2008. с.26 - 33.

.        P.Bykovyy, V.Kochan, Y.Kinakh, A.Sachenko, O.Roshchupkin, S.Aksoy, G.Markowsky. Data communication crypto protocol for security systems sensor networks. IEEE international workshop on intelligent data acquisition and advanced computing systems: technology and applications 21-23 September 2009, Rende (Cosenza), Italy. p. 375-379.

.        V. Dorosh, O. Roshchupkin, I. Turchenko, V. Kochan, A. Sachenko. Identification method of multisensor conversion characteristics based on neural networks. // Proceedings of the International Conference TCSET’2010 X-th International Conference “Modern problems of radio engineering, telecommunications and computer science”- Lviv-Slavsko, Ukraine, 2010. - CD, A.314.

.        Рощупкін О.Ю., Дорош В. І., д. т. н. Саченко А. О., к. т. н. Кочан В. В., к. т. н. Турченко. І. В. Нейромережевий метод обробки даних калібрування багатопараметричних сенсорів // Материалы XI международной научно-практической. конференции «Современные информационные и электронные технологии» (СИЭТ-2010). - Одесса, 2010. - С.43.

.        Рощупкін О.Ю., Кочан В.В., Саченко А.О., (Україна); Патент на корисну модель № 53188 України, видано 27.09.10, бюлетень № 18; заявлено 06.04.2010, заявка № u201003999; Багатомодульна система відображення інформації з самоідентифікацією вузлів.

.        Рощупкін О.Ю., Кочан В.В., Саченко А.О., (Україна); Патент на винахід № 97173, зареєстровано 10.01.2012, бюлетень № 1. Заявлено 06.04.10, заявка № а201003905; Багатомодульна система відображення інформації з самоідентифікацією вузлів.

.        О. Рощупкін. Сучасний стан і перспективи розвитку детекторів ультрафіолетового випромінювання. Науковий вісник Чернівецького університету. 2009. Випуск 438. Фізика. Електроніка.- С.122-132.

.        О. Рощупкін. Сенсори ультрафіолетового випромінювання інформаційно -вимірювальних систем. Сучасний стан і перспективи розвитку. // Матеріали IV міжнародної науковій конференції молодих вчених «Комп'ютерні науки та інженерія 2010». (CSE-2010). - Львів, 2010. - С. 318-319.

.        О. Рощупкін. Використання нейронних мереж у 8-розрядних мікроконтролерах. // Матеріали міжнародної науково-технічної конференції молодих учених та студентів «Актуальні задачі сучасних технологій», 21-22 грудня 2010 року Тернопіль. - С. 99.

.        O. Roshchupkin, A. Sachenko, V. Kochan. Neural Processing of Multisensor Signals at the 8-bit Microcontroller. // Proceedings of the 6th IEEE International Workshop on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications (IDAACS-2011). - Prague (Czech Republic), 2011. - pp. 383-387.

.        І.В. Турченко, О.Ю. Рощупкін, В.В. Кочан. Нейромережевий метод ідентифікації характеристики перетворення мультисенсора. Науковий вісник ЧНУ. Том №2, випуск №3. Комп’ютерні системи та компоненти. - Чернівці: ЧНУ 2011. - С. 36-41.

.        Рощупкін О. Ю., Кочан В. В., Саченко А. О. Патент України на винахід № 103802. Зареєстровано 25.11.2013. Заявка № a201113840; Заявлено 24.11.2011. Спосіб ідентифікації індивідуальної функції перетворення багатопараметричного сенсора.

.        Рощупкін О. Ю., Кочан В. В., Саченко А. О. Патент України на корисну модель № 71181, зареестровано 10.07.2012. Заявлено 28.11.11, заявка № u201113963; Спосіб ідентифікації індивідуальної функції перетворення багатопараметричного сенсора.

.        Г.І Воробець, С.Л Воропаєва, Р.Д. Гуржуй, Ю.Г. Добровольський, М.А. Кузь, С.В. Мельничук, Р.В. Рогов, О.Ю. Рощупкін, Б.Г. Шабашкевич, В.Г. Юрьєв. Оптимізація апаратно - програмного забезпечення системи контролю параметрів ультра-фіолетового випромінювання // Матеріали 1-ї Всеукраїнської науково-практичної конференції “Фізико - технологічні проблеми радіотехніки пристроїв, засобів телекомунікацій, нано- та мікроелектроніки”, 13-15 жовтня - Чернівці, Чернівецький національний університет імені Юрія Федьковича, 2011 - С. 69-71.

.        Oleksiy Roshchupkin, Radislav Smid, Volodymyr Kochan, Anatoly Sachenko. Reducing the Calibration Points of Multisensors. // Proceedings of the 9th IEEE International Multi-Conference on Systems, Signals and Devices (SSD’2012). - Chemnitz (Germany), March 20 - 23, 2012. - Digital Object Identifier : 10.1109/SSD.2012.6197987., Pp. 1-6.

.        І.Д. Яковлєва, М.А. Кузь, О.Ю. Рощупкін, Ю.О. Галін, В.В. Сидорчук, О.О. Пшеничний. Апаратна реалізація модуля збору та обробки інформації телеметричного дослідницького комплексу. // Матеріали III-ї Міжнародної науково-практичної конференції «Інформаційні технології та захист інформації» (20 - 21 квітня 2012 року). Харків. 2012 - С. 194.

.        І.Д. Яковлєва, М.А. Кузь, О.Ю. Рощупкін, Ю.О. Галін, В.В. Сидорчук, О.О. Пшеничний. Апаратна реалізація модуля збору та обробки інформації телеметричного дослідницького комплексу. Тематичний збірник «Системи обробки інформації». Випуск 4 (102), том 1, с. 92-96.

.        Р. Ю. Юсипчук, А. О. Саченко, О. Ю. Рощупкін. Дослідження адаптивної нейро-нечіткої системи логічного виведення для багатопараметричного сенсора в інтелектуальному контролері. // Матеріали другої міжнародної наукової конференції студентів та молодих вчених “Сучасні Інформаційні Технології 2012”, 26 - 27 квітня 2012 р. Інститут комп'ютерних систем. - Одеса: ОНПУ, 2012. - С.7.

.        Кочан О., Васильків Н., Кочан В., Рощупкін О. Дослідження невиключеної похибки неоднорідності термоелектричного перетворювача з керованим профілем температурного поля. // Збірник праць ІХ Міжнародної науково-технічної конференції “Методи і засоби вимірювань фізичних величин” - “Температура - 2012”. 25-28 вересня 2012 року Національний університет «Львівська політехніка» Львів - с. 150-152.

.        Pavliuk D.D., Sachenko A.S., Madani K., Roshchupkin O.Y. Improved genetic algorithm for neural networks training with parallelization. // Матеріали 2-ї Всеукраїнської науково-практичної конференції “Фізико - технологічні проблеми радіотехніки пристроїв, засобів телекомунікацій, нано- та мікроелектроніки”, 25-27 жовтня - Чернівці, Чернівецький національний університет імені Юрія Федьковича, 2012 - с. 148.

.        О.Ю. Рощупкін, А.О. Саченко, В.В. Кочан Прецизійна інформаційно-вимірювальна система ультрафіолетового випромінювання Науковий вісник Чернівецького університету. Комп’ютерні системи та компоненти. 2012. Т. 3. Вип. 2. с. 97-100.

.        Roshchupkin Oleksiy, Radislav Smid, Volodymyr Kochan, Anatoly Sachenko. Multisensors Signal Processing Using Microcontroller and Neural Networks Identification. // Sensors & Transducers Journal, Vol.24, No.8, 2013, pp. 1-6.

.        А.Ю. Рощупкин, А.В. Никорак, А.А. Саченко. Усовершенствованная подсистема стабилизации и маневрирования мобильного балансирующего робота. // Материалы международной научно-практической. конференции «Современные информационные и электронные технологии» (СИЭТ-2013). 27 - 31 травня - Одесса, 2013. С. 172 - 173.

.        Nataliya Roshchupkina, Radislav Smid, Oleksiy Roshchupkin, Anatoly Sachenko, Volodymyr Kochan. Multisensors Signal Processing Using ANFIS. // Proceedings of the 7th IEEE International Workshop on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications (IDAACS-2013). - Berlin (Germany), 2013. ISBN: 978-1-4799-1426-5. pp. 315 - 318.

.        Turchenko I. Neural-based Control of Mine Ventilation Networks / Turchenko I., Kochan V., Sachenko A. // Proceedings of the 4th IEEE International Workshop of Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Application (IDAACS’07). - 2007. - Dortmund (Germany). - P. 219-224.

.        Turchenko I. Neural-Based Recognition of Multi-Parameter Sensor Signal Described by Mathematical Model / Turchenko I., Kochan V., Sachenko A. // International Scientific Journal of Computing. - 2004. - Vol. 3., Issue 2. - P. 140-147.

.        Turchenko I. Neural-Network Based Method of Control Influence Forming for Section of Mine Ventilation Network / Turchenko I., Kochan V., Sachenko A. //Proceedings of the 5th International Conference on Neural Networks and Artificial Intelligence (ICNNAI'08). - 2008. - Minsk (Belarus). - P. 343 - 350.

.        Turchenko I. Recognition of MPS Output Signal Described by Different Mathematical Models / Turchenko I., Kochan V., Sachenko A. // Proceedings of the 2005 IEEE International Workshop of Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Application (IDAACS’05). - 2005. - Sofia (Bulgaria). - P. 89-94.

.        Turchenko I. Recognition of Multi-Sensor Output Signal Using Modular Neural Networks Approach / Turchenko I., Kochan V., Sachenko A. // Proceedings of the International Conference “Modern Problems of Radio-Engineering, Telecommunications and Computer Science” TCSET’2006. - 2006. - Lviv-Slavsko (Ukraine). - P. 155-158.

.        Turchenko I. Simulation Modeling of Multi-Parameter Sensor Signal Identification Using Neural Networks / Turchenko I. // Proceedings of the Second IEEE International Conference on Intelligent Systems. - 2004. - Varna (Bulgaria). - Vol. 3. - P. 48-53.

.        Turchenko I. Simulation Modeling of Neural Control System for Section of Mine Ventilation Network / Turchenko I., Kochan V., Sachenko A. // Computing. - 2006. - Vol. 5, Issue 2. - P. 106-116.

.        Turchenko I. Simulation Modeling of Neural-Based Method of Multi-Sensor Output Signal Recognition / Turchenko I., Kochan V., Sachenko A., Kochan R., Stepanenko A., Daponte P., Grimaldi D. // Proceedings of the 2006 IEEE Instrumentation and Measurement Technology Conference (IMTC/06). - 2006. - Sorrento (Italy). - P. 1530-1535.