茶香气电子鼻系统中气敏传感器阵列筛选方法研究

摘要

电子鼻是当前较为先进的气味检测仪器，通过气敏传感器可以对一种或多种气体进行综合判断。目前，电子鼻技术在食品药品的加工过程监测以及品质鉴定等方面得到了广泛的应用。由于茶香气的组成成分较为复杂，尽管很多人在算法层面进行了多种尝试，但检测效果依然不尽人意。明确检测过程中的实验参数，筛选更具针对性的气敏传感器阵列是解决该问题的关键所在。本文确定了基于相关系数及区分性能值的气敏传感器剔除方法，在此基础上根据聚类分析及区分性能值的气敏传感器阵列筛选方法，分别筛选出了针对绿茶（炒青绿茶、烘青绿茶）、红茶、乌龙茶三大茶类的气敏传感器阵列。 构建以STM32为核心的电子鼻硬件系统，并在软件中集成了基于均值和最大方差时刻响应值的PCA、LDA模式识别算法。采用中位值平均滤波法对采集的数据进行滤波处理。除此之外，通过实验对比确定了茶香气检测过程中的最佳实验参数。 基于茶香气的组成成分，筛选了15种金属氧化物气敏传感器，通过相关性分析找到其中存在的冗余传感器组合。在此基础上结合区分性能值，剔除冗余传感器组合中区分性能值差的一个，完成对冗余气敏传感器的剔除。 基于聚类分析及区分性能值的气敏传感器阵列筛选方法，通过聚类分析明确各传感器的独立性，筛选时从区分性能值最大的传感器开始，逐步选取独立性大的气敏传感器，最终筛选得到最佳的气敏传感器阵列。 基于相关系数及区分性能值的冗余气敏传感器剔除方法和基于聚类分析及区分性能值的气敏传感器阵列的筛选方法，筛选出了针对红茶(Lb)、乌龙茶(Lo)、炒青绿茶(Lf)以及烘青绿茶(Lh)的气敏传感器阵列。在随机森林及四种基本模式识别方法下，使用气敏传感器阵列检测其对应的茶香气，区分准确率可达到98％以上。通过交叉实验进一步验证了当传感器阵列的针对性越强时，传感器的检测效果越好。

目录

声明

致谢

摘要

第1章绪论

1．1课题来源

1．2概述

1．2．1电子鼻系统简介

1．1．2茶香气的研究意义

1．3茶香气组成成分的研究现状

1．3电子鼻系统研究现状

1．4电子鼻技术的应用及发展

1．5拟解决的关键问题

1．6本文主要研究内容和组织框架

第2章茶香气电子鼻系统构建

2．1引言

2．2茶香气电子鼻硬件系统的构建

2．3茶香气电子鼻软件系统的构建

2．3．1传感器数据信号采集

2．3．2基于中位值平均滤波法的信号滤波

2．3．3传感器数据信号分析

2．4茶香气检测过程参数确定

2．5本章小节

第3章基于相关性分析及区分性能值的冗余传感器剔除

3．1引言

3．2基于茶香气组成成分的气敏传感器筛选

3．3气敏传感器相关性分析

3．4基于相关系数及区分性能值的冗余传感器剔除

3．5气敏传感器剔除方法试验验证

3．6本章小结

第4章基于聚类分析及区分性能值的气敏传感器阵列筛选

4．1引言

4．2基于聚类分析的传感器独立性研究

4．2．1基于极差标准化的欧式距离聚类分析

4．2．2传感器的独立性分析

4．3基于聚合系数及区分性能值的传感器阵列筛选

4．4气敏传感器阵列筛选方法试验验证

4．5本章小结

第5章不同茶类的传感器阵列筛选及应用

5．1引言

5．2绿茶气敏传感器阵列的筛选及应用

5．2．1炒青绿茶及烘青绿茶气敏传感器阵列的筛选

5．2．2炒青绿茶及烘青绿茶气敏传感器阵列的应用

5．3红茶气敏传感器阵列的筛选及应用

5．3．1红茶气敏传感器阵列筛选

5．3．2红茶气敏传感器阵列的应用

5．4乌龙茶气敏传感器阵列的筛选及应用

5．4．1乌龙茶气敏传感器阵列的筛选

5．4．2乌龙茶气敏传感器阵列的应用

5．5不同传感器阵列之间的交互验证

5．6本章小结

6．1总结

6．2展望

参考文献