ОПТИМИЗАЦИЯ СОГЛАСОВАННОСТИ БЮДЖЕТА ПОГРЕШНОСТИ И СЛОЖНОСТИ РЕАЛИЗАЦИИ СЕНСОРНЫХ СЕТЕЙ С ЦЕЛЬЮ КОМПЕНСАЦИИ ДИНАМИЧЕСКОЙ НЕЛИНЕЙНОСТИ ДАТЧИКОВ

摘要

Область применения современных датчиков достаточно широка: промышленные предприятия, транспортные средства, гражданское строительство, экологические и биомедицинские исследования. Современные микроэлектронные технологии позволяют совмещать в одной сенсорной микросборке не только чувствительные элементы и устройства нормализации формы сигнала, но и коммуникационные модули (проводные и беспроводные) и средства первичной компьютерной обработки сенсорных сигналов. За последние годы широкое распространение получили распределенные беспроводные сенсорные сети с функциями встроенного интеллекта, адаптации, влияния данных и самодиагностики. При выборе датчиков с оптимальными характеристиками учитываются стоимость, уровень энергопотребления, уровень нелинейных искажений, динамические характеристики. Т. к. в большинстве случаев динамические характеристики нелинейны и не могут быть точно определены до проведения эксперимента, то при оценке бюджета погрешности и компенсации результатов измерения в сенсорных сетях можно использовать машины опорных векторов (SVR). Существенным недостатком метода SVR является большой объем необходимых ресурсов памяти. В качестве простого альтернативного решения можно использовать 8-разрядные и 16-разрядные микроконтроллеры, на основе которых можно сформировать адаптивные интерфейсы между сенсорными модулями и транссиверами. В таких системах измерения компенсация производится с использованием многокритериальной (векторной) оптимизации (МОО). Погрешность компенсации оценивается по среднему квадратическому отклонению. Быстрой сходимости решения можно добиться на основе использования генетических алгоритмов (GAs).