Page 37 - Demo
P. 37
חוברת תקצירים הנדסת חשמל ואלקטרוניקה | מסיימי תשפ״ג
זיהוי גז רב-ספקטרלי מבוסס על ניתוח מקור פס רחב באמצעות למידת מכונה מס' פרויקט 06-EEE
מאת: לינוי דהן; linoyda5@gmail.com בני לוי; benilevi2020@gmail.com
בהנחיית: ד"ר אשר פרץ
מכללה אקדמית להנדסה ע"ש סמי שמעון, מחלקת חשמל, קמפוס אשדוד
זיהום האוויר הולך וגדל עם צמיחת התעשייה, ולו השפעות ישירות ועקיפות על הסביבה ובני אדם. ניטור פליטות גזים הפך להיות חשוב כדי לפעול להקטנת זיהום האוויר ולצמצם את השפעותיו המזיקות. תהליך זה דורש מכשיר מהיר ואמין לזיהוי בזמן אמת. טכניקות חישה המבוססות על ספקטרוסקופיית בליעה מציעות יציבות מצוינת, סלקטיביות ורגישות. עיבוד הנתונים על ידי למידת מכונה יאפשר זיהוי אוטומטי לסיווג הגז וריכוזו. אנו משתמשים במערכת זיהוי אופטית רב-ספקטרלית שפותחה על ידי חברת -Emerson" "Spectronix אשר איתה אנו עובדים בשיתוף פעולה במסגרת פרויקט זה . מבצעים מדידות באמצעות מערכת זו של גזים מסוג NH3 ו- H2S, בתנאי שדה שונים כמו מרחקי גלאי/מקור, טמפרטורה ועוד. אנו מיישמים עיבוד מקדים וניתוח הנתונים מבחינת רעש והפרעות(אלקטרוניקה, מזהמים אחרים ועוד),ביצוע סינון וניקוי הרעש באמצעות מסנן דיגיטלי בשם ”Savitzky–Golay“ וכותבים אלגוריתם התאמה מבוסס למידת מכונה בעזרת MATLAB תוך שימוש ב- ”Siamese neural network” שהינה רשת עצבית מלאכותית אשר בעזרתה ניתן לזהות את סוג הגז וריכוזו. בהמשך יוצגו שלבי המערכת ואופן פעולתה, כוללים פירוט על כל שלב והאלגוריתמים המשולבים בה, ותוצאות הבדיקות והניסויים עליהם יתבססו המסקנות
לפרויקט זה.
37
