DOI
10.34229/KCA2522-9664.26.1.13
УДК 682.32+537.8
М.А. ПРІМІН
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України, Київ, Україна,
priminma@meta.ua
І.В. НЕДАЙВОДА
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України, Київ, Україна,
igorvlad63@meta.ua
АЛГОРИТМИ ТА РЕЗУЛЬТАТИ ЧИСЛОВОГО
МОДЕЛЮВАННЯ: КАЛІБРУВАННЯ БАГАТОКАНАЛЬНИХ
СКВІД-ГРАДІЄНТОМЕТРИЧНИХ СИСТЕМ
Анотація. Розроблено алгоритми вимірювань та побудовано числову модель оброблення даних для налаштування багатоканальної тензорної СКВІД-системи. Алгоритми вимірювань передбачають зміну орієнтації джерела магнітного сигналу або вимірювальних каналів у просторі. Розглянуто алгоритми вимірювань в однорідному магнітному полі системи котушок Гельмгольця. Запропоновано алгоритм, який передбачає, що розподіл значень просторових інваріантів магнітного сигналу використовують для оцінювання отриманих результатів. Це дає змогу оцінити в явному вигляді систематичні похибки аналізу магнітних сигналів. Наведено результати локалізації джерела магнітного поля, які свідчать про істотне підвищення точності у разі використання запропонованого алгоритму оброблення магнітних сигналів.
Ключові слова: СКВІД-сенсор, магнітометрична система, інформаційна технологія.
повний текст
СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ
- 1. The SQUID handbook. Clarke J., Braginski A.I. (Eds.). Vol. II. Wiley, 2004. 634 p. https://doi.org/10.1002/3527603646.
- 2. Magnetism in medicine. W. Andr, H. Nowak (Eds.). Wiley, 2007. 628 p. https://doi.org/10.1002/9783527610174.
- 3. Primin M., Nedayvoda I. Algorithms for the analytical solution of the magnetostatics inverse problem for the signal source of the dipole model. Cybernetics and Systems Analysis. 2023. Vol. 59, N 5. P. 821–831. https://doi.org/10.1007/s10559-023-00618-7.
- 4. Primin M., Nedayvoda I. Inverse problem solution algorithms in magnetocardiography: New analytical approaches and some results. International Journal of Applied Electromagnetics and Mechanics. 2009. Vol. 29, N 2. P. 65–81. https://doi.org/10.3233/JAE-2009-1001.
- 5. Primin M.A., Nedayvoda I.V. Method and algorithm for obtaining elements of the tensor of spatial derivatives of the magnetic induction vector in the problem of searching for magnetic anomalies. Cybernetics and Systems Analysis. 2019. Vol. 55, N 2. P. 336–346. https://doi.org/10.1007/s10559-019-00139-2.
- 6. Primin M.A., Nedayvoda I.V. Non-Contact analysis of magnetic fields of biological objects: Algorithms for data recording and processing. Cybernetics and Systems Analysis. 2020. Vol. 56, N 5. P. 848–862. https://doi.org/10.1007/s10559-020-00305-x.
- 7. Schiffler M., Queitsch M., Stolz R. et al. Calibration of SQUID vector magnetometers in full tensor gradiometry systems. Geophysical Journal International. 2014. Vol. 198, N 2. P. 954–964. https://doi.org/10.1093/gji/ggu173.
- 8. Keenan S.T., Clark D., Blay K.R., Leslie K., Foley C.P., Billings S. Calibration and testing of a HTS tensor gradiometer for underwater UXO detection. International Conference on Applied Superconductivity and Electromagnetic Devices. ASEMD 2011. (14–16 December 2022, Sydney, NSW, Australia). 2011. P. 135–137. https://doi.org/10.1109/ASEMD.2011.6145086.
- 9. Pang H., Luo S., Zhang Q., et al. Calibration of a fluxgate magnetometer array and its application in magnetic object localization. Measurement Science and Technology. 2013. Vol. 24, N 7. P. 1–8. https://doi.org/10.1088/0957-0233/24/7/075102.
- 10. Wang C., Qu X., Zhang X., Zhu W., Fang G. A fast calibration method for magnetometer array and the application of ferromagnetic target localization. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. 2017. Vol. 66, N 7. P. 1743–1750. https://doi.org/10.1109/TIM.2017.2668558.
- 11. Bracken R., Smith D., Brown P. Calibrating a tensor magnetic gradiometer using spin data. Scientific Investigations Report 2005-5045. U.S. Geological Survey, Reston, Virginia. 2005. P. 1–5. URL: http://pubs.usgs.gov/sir/2005/5045/.
