基于混合阵列的气敏电子鼻系统研究及其在气体定量分析中的应用

摘要

电子鼻，又称人工嗅觉，是对人类嗅觉的模拟，其基本工作原理是模仿人类对气味的识别机制而设计的一种智能电子仪器系统。电子鼻系统已经广泛应用于畜禽养殖环境信息监测领域和食品质量安全控制等方面，电子鼻技术的研究主要集中在传感器理论研究、传感器阵列设计以及模式识别算法的优化。
　　本文结合项目需要及实验室研究，探讨了金属氧化物半导体气敏传感器、碳纳米管传感器以及聚苯胺纳米纤维传感器的气敏原理和研究状况;制作了多壁碳纳米管气敏传感器和聚苯胺纳米纤维气敏传感器，并与金属氧化物半导体气敏传感器组成混合阵列;设计了一套完整的电子鼻系统，研究了该传感器阵列在电子鼻系统中对混合气体的定性定量分析中的应用。定性定量分析主要是通过模式识别算法实现，主要包括数据的预处理和降维、BP神经网络、模糊自适应共振理论(Fuzzy ART)神经网络。
　　气体的定性识别选用了线性判别式分析(LDA)方法结合BP神经网络进行识别，实验结果表明LDA方法结合BP神经网络进行识别准确率可以达到100％。气体的定量分析是建立在一个基于Fuzzy ART神经网络的浓度模糊估计器之上，首先使用特征选择方法对数据降维，之后进行Fuzzy ART神经网络识别。实验结果表明:对训练好的模糊浓度器进行测试，对于训练过的气体浓度值，定量分析结果正确率为100％，对于测试气体浓度，而且在训练范围内的浓度，氨气单体气体的测试正确率达到了96.7％以上，乙醇气体的测试正确率达到了95.8％以上，混合气体的正确率达到了95.8％以上。
　　基于混合阵列的气敏电子鼻系统，由于不同种类的气敏传感器对高浓度或者低浓度气体的灵敏度存在差异，因此在混合气体的定量分析方面发挥了其优越性，可以显著提高定量分析的准确度。

目录

声明

致谢

摘要

1 绪论

1．1 电子鼻技术

1．1．1 概述

1．1．2 国内外研究进展

1．2 本课题的研究意义和目的

1．2．1 研究意义和目的

1．2．2 研究内容

2 电子鼻系统组成

2．1 电子鼻系统组成

2．2 气敏传感器研究

2．2．1 导电聚合物类传感器

2．2．2 碳纳米管气敏传感器的研究

2．2．3 金属氧化物半导体气敏传感器

2．3 模式识别算法设计

2．3．1 模式识别概述

2．3．2 特征降维方法

2．3．3 BP神经网络定性识别算法

2．3．4 基于模糊自适应共振理论(Fuzzy ART)的定量分析算法

3 电子鼻系统设计

3．1 总体设计

3．2 气敏传感器阵列设计

3．2．1 多壁碳纳米管气敏传感器的制备

3．2．2 聚苯胺纳米纤维气敏传感器的制备

3．2．3 气敏传感器阵列设计

3．3 系统硬件设计

3．3．1 数据采集电路

3．3．2 气室温度控制

3．3．3 气路控制

3．3．4 相关器件及模块电路

3．4 系统软件设计

3．4．1 单片机程序设计

3．4．2 数据接收软件

3．4．3 模式识别系统设计

4 实验方法与实验结果

4．1 实验气体配置

4．1．1 氨气的配置

4．1．2 乙醇气体的配置

4．2 实验方法

4．2．1 实验前的准备

4．2．2 实验步骤

4．3 实验数据处理与实验结果

4．3．1 数据预处理

4．3．2 特征提取与降维

4．3．3 定性识别

4．3．4 定量分析

4．4 实验总结与讨论

5 总结与展望

5．1 总结

5．2 展望

参考文献

在学期间所取得的科研成果