Sensores de estado sólido para gases contaminantes integrados en un sistema de redes neuronales

  1. Martín Barreales, Miguel Angel
unter der Leitung von:
  1. José Pedro Santos Blanco Doktorvater/Doktormutter

Universität der Verteidigung: Universidad Complutense de Madrid

Fecha de defensa: 28 von April von 2000

Gericht:
  1. Juan Andrés de Agapito Serrano Präsident
  2. Antonio Hernández Cachero Sekretär
  3. Francisco Javier Gutiérrez Monreal Vocal
  4. Francisco Javier López Aligué Vocal
  5. Francis Mentil Vocal

Art: Dissertation

Teseo: 76104 DIALNET

Zusammenfassung

El objetivo final de este trabajo de Tesis Doctoral es la obtención de un sistema electrónico, portátil a ser posible, que pueda detectar y medir la presencia de dos gases contaminantes como son el monóxido de carbono (CO) y el dióxido de nitrógeno (NO2) enun rango más o menos amplio en torno a los primeros niveles de alarma de contaminación urbana para ambos gases, Como elemento sensible del sistema electrónico se va a emplear un conjunto multisensor o "array" de sensores compuesto por sensores de estado sólido del mismo tipo, más concretamente sensores de óxido de estaño (SnO2). Esto es debdio a que estos sensores son fáciles de adquirir, bastante estables y en general presentan una eleada sensibilidad, además de que su tecnología es bastante conocida y más barata que otros sensores, aunque presentan ciertas desventajas que pueden ser superadas utilizando un conjunto o "array" de estos sensores. Para obtener una respuesta global, lo más heterogénea posible para proporcionar la máxima información de la fase gaseosa, se van a variar la temperaturas de calefacción de los sensores individuales de tal forma que junto al criterio de máxima sensibilidad y la máxima velocidad de respuesta del sistema, se obtenga una respuesta global lo más variada posible. Con objeto de proporcionar una respuesta sobre la deteccióno medida de los gases CO y NO2, partiendo del conjunto de respuestas individuales de los sensores que forman el "array", se va utilizar una técnica de reconocimiento de patrones (PARC). La técnica utilizada que presenta los mejores resultados en la detección y medida de las concentraciones de los gases, es la técnica de redes neuronales artificiales (ANN). La aplicación del algoritmo, que respresenta a la red neuronal utilizada y que es optimizada mediante un aprendizaje supervisado, se realiza mediante un microprocesador que trata con las resitencias corespondientes a los sensores del "array", y p