电子鼻在危险爆炸物检测中的应用研究

利用由18个纳米氧化锌厚膜气敏传感器组成的阵列对硝铵、矿山炸药、苦味酸、2,4二硝基甲苯(DNT)这4种典型爆炸物样品进行了测量.采用动、静态相结合的采样方法考察了传感器阵列的检测能力,在动态实验中通过提取不同的特征值并利用主元分析(PCA)和聚类分析(CA)方法对数据进行了分析和识别.静态实验结果表明传感器阵列在不同浓度上对4种典型爆炸物均有不同程度的响应,该方法能检测到硝铵、矿山炸药、苦味酸的浓度低至3.34 μg/L,DNT为83.3 μg/L;动态实验结果表明提取极值为特征值对阵列进行PCA、CA分析,可使4种典型爆炸物在毫克级上能完全区分.以上结果说明电子鼻技术在危险爆炸物检测中是一种很有发展前途的实用技术.     

医用电子鼻传感器系统的发展

医用电子鼻是一种特殊的电子鼻系统,与通用电子鼻一样,传感器系统是它的核心。现有的气体传感器主要有金属氧化物半导体型、电化学型、导电聚合物型、石英微天平等几种,但将它们用于医用电子鼻都还有不足,因为医用电子鼻对传感器系统有更高的要求,它要求气体传感器谱度更广、检测限更低、灵敏度和稳定性更好。     

电子鼻在X射线检测仪中的应用技术研究

鉴于目前安检设备无法检测一些具有挥发性的有毒有害或易燃、易爆液态危险品。利用电子鼻气味识别的功能,将X射线检测技术与电子鼻气味识别技术有机的结合起来,分析了箱体容积内运动气体的流动特性,并确定电子鼻的位置分布及数量,实验表明:该方法对挥发性的有毒有害或易燃、易爆液态危险品检测的概率达到85%,电子鼻技术的应用克服X射线检测仪识别物质不全面的缺点,实现了对危险品的全面检测,提高了安检仪的性能。     

电子鼻在气体检测中的应用研究

优选对甲烷、丙烷及氢气交叉敏感的5只半导体传感器组成气体传感器阵列,建立实时数据采集系统,结合特征提取和模式识别算法,研制出了一种对3种可燃性气体进行实时检测的电子鼻系统。提出了双重神经网络定量分析多种未知气体的方法,即先利用第一重网络对气体进行定性识别,再应用第二重网络对识别出的气体进行定量分析。通过BP神经网络分析表明:该系统对3种气体的识别率达到了100%,定量分析的最大相对误差不超过9.4%。     

针对香蕉品质检测的专用电子鼻系统

研究开发了一套针对香蕉品质检测的专用电子鼻系统。针对香蕉品质变化过程中释放的特征气体选择了特定的气敏传感器阵列,利用传感器检测腔的环境控制优化模块来稳定气体传感器的工作环境,提高系统检测精度和稳定性。同时通过传感器阵列及气腔的小型化设计,实现系统的便携化,极大地提高了系统的实用性。系统采用数据预处理和BP神经网络的组合识别算法,对香蕉的不同品质状态进行了分类识别。实验结果表明,系统的识别率达到了100%。     

电子鼻技术应用研究进展

综述了电子鼻技术在烟草行业、食品工业、精细化工、医疗诊断、环境监测等领域中的应用研究进展.表明,电子鼻技术具有广阔的应用前景,体积小、价格低的便携式电子鼻系统的研究开发应该受到重视.     

电子鼻在棉织物异味检测中的应用研究

基于电子鼻传感器检测技术,对棉织物中5种异味整体性质的人工智能评价进行探究,根据传感器检测数据曲线和数据主成分分析(PCA)分析,结果表明:各传感器对不同异味成分的响应性不同,PCA分析法处理数据能够有效区分布样中不同的异味组分,为纺织品异味的快速、有效、客观检测评定奠定了一定的基础.     

可视嗅觉电子鼻设计及其对三甲胺的定量检测

设计了适合三甲胺检测的可视嗅觉电子鼻气体敏感单元.介绍了可视嗅觉气体检测装置中颜色传感器的选择原则和照明光源的设计方法.用所设计的可视嗅觉电子鼻系统对8种浓度的三甲胺气体进行了定量检测.主成分分析显示系统对其中7种与人类健康相关浓度的响应模式是线性可分的.系统对三甲胺的检测下限低于50×10-9,在8×10-6以下敏感...     

基于电子鼻技术的混合气体检测方法研究

对基于常规单一BP神经网络的电子鼻系统进行改进,提出一种基于Gabor原子神经网络的电子鼻系统,并以3种混合气体为实验对象,进行混合气体的定量分析研究.实验结果表明,应用Gabor原子神经网络的电子鼻系统的最大相对误差与单一BP神经网络相比得到减小,大大提高了定量分析精度.     

基于电子鼻的空气中可挥发有机物定量分析

采用6只不同掺杂的纳米ZnO气体传感器组成的电子鼻实现了空气中乙醇、丙酮、苯的定量分析。对比了多元线性回归(MLR)、主成分回归(PCR)、人工神经网络(ANN)等不同算法在本实验中的应用,其体积分数平均标准误差分别为16.71×10-6,34.183×10-6,7.242×10-6。基于非线性函数映射的ANN算法具有最佳定量精度。研究表明:电子鼻在可挥发有机物(VOCs)定量分析中有潜在的应用前景。