基于電子鼻系統(tǒng)的混合氣體的定性分析和定量估計.pdf

1、電子鼻是模擬動物嗅覺器官開發(fā)的利用氣敏傳感器陣列的響應來識別氣體的電子系統(tǒng)，由化學傳感器陣列和模式識別系統(tǒng)組成，利用傳感器的部分專一性和系統(tǒng)的模式識別功能，可以用來檢測氣體。
　　 模式識別是機器針對模式分類進行環(huán)境觀察、從背景中分離出有效模式、并做出充分合理決策的學習的過程。作為電子鼻系統(tǒng)的“大腦”，模式識別算法的好壞直接影響電子鼻系統(tǒng)檢測氣體能力的優(yōu)劣。對于氣體的識別，功能上講主要包括定性分析和定量檢測兩大方面。針對氣體的定

2、性分析和定量檢測，本文設計了一個電子鼻實驗系統(tǒng)和一個混合神經(jīng)網(wǎng)絡算法，通過一套完善的實驗方案獲取數(shù)據(jù)，用數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，使其在定性分析和定量檢測上都能達到較高精度。
　　 本文旨在訓練一個具有定性分析氣體性質(zhì)和定量估計氣體濃度能力的神經(jīng)網(wǎng)絡，故以此為基礎展開了一系列的研究，包括：(1)傳感器陣列采集系統(tǒng)的開發(fā)，系統(tǒng)包括氣體配置，7個不同型號的金屬氧化物半導體傳感器組成的傳感器陣列，模擬信號檢測電路，AD采樣電路，信號轉換

3、電路和自行開發(fā)的PC數(shù)據(jù)接收和保存軟件。(2)智能識別系統(tǒng)的建立，包括數(shù)據(jù)處理和神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練。數(shù)據(jù)處理指的是減基線、歸一化的預處理和特征提取與降維，其中特征降維研究了主成分分析(PCA)、線性判別式分析(LDA)和通過類間方差和類內(nèi)方差均值的比值大小來選擇特征的方法(特征選擇方法)；神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練包括用于定性識別的BP神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練和用于建立模糊估計器進行定量分析的Fuzzy ART神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練。
　　 對比使用PCA、LD

4、A以及特征選擇方法對數(shù)據(jù)進行降維和特征提取，無論是對于氨氣、乙醇氣體單體，還是對于兩者的混合氣體，LDA降維后的分類效果都是最理想的，經(jīng)過LDA處理的數(shù)據(jù)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入，訓練后網(wǎng)絡的識別正確率能達到100％，而其他兩種方法只有84.3％和95.4％。每種氣體都要獨立地建立一個模糊濃度估計器，每個估計器通過Fuzzy ART神經(jīng)網(wǎng)絡學習得到的權值向量建立模糊系統(tǒng)，解模糊后得出估計的濃度值，不僅對訓練的濃度值有100％的正確估計，對