Вимірювання температури за перехідним процесом

Abstract

Бакалаврська кваліфікаційна робота присвячена аналізу методів вимірювання температури та дослідженню можливості застосування нейронних мереж для визначення значення температури за перехідним процесом. У роботі проведено аналітичний огляд сучасних методів вимірювання температури, а також реалізованих на їх основі контактних та безконтактних засобів, розглянуто їх характеристики та особливості. Розглянуто математичну модель перехідного температурного процесу під час занурення сенсора у середовище із вищою температурою. Проведено аналіз різних структур нейронних мереж а також сфери їх застосування. Розроблено структурну схему системи вимірювання температури за перехідним процесом із використанням нейронної мережі. Створено програмно-математичну модель навчання нейронної мережі та дослідження похибки функції перетворення нейронної мережі. Розроблено програмно-математичну модель перехідного температурного процесу, із використанням якої формуються дані для навчання нейронної мережі. Проведено дослідження залежності похибки функції перетворення нейронної мережі від параметрів системи вимірювання температури за перехідним процесом.The bachelor's qualification work is devoted to the analysis of temperature measurement methods and the study of the possibility of using neural networks to determine the temperature value by transient process. The work provides an analytical review of modern methods of temperature meas-urement, as well as contact and non-contact means implemented on their basis, and considers their characteristics and features. The mathematical model of the transient temperature process during the immersion of the sensor in a higher temperature envi-ronment is considered. The analysis of different structures of neural networks and their applications is carried out. A structural diagram of a transient temperature measure-ment system using a neural network was developed. A software and mathematical model for training a neural network and studying the error of the neural network trans-formation function was created. A software and mathematical model of the transient temperature process has been developed, which is used to generate data for training the neural network. The dependence of the error of the neural network transformation func-tion on the parameters of the transient temperature measurement system is investigated.