霉变小麦的电子鼻区分及其传感器阵列选择优化

采用电子鼻区分不同霉变程度的扬麦23号样品,连续检测不同霉变程度小麦样品,并记录检测数据。将检测数据耦合到双稳态随机共振系统,调解系统参数诱发产生共振,依据系统输出信噪比特征值建立小麦霉变程度预测模型。为了提高电子鼻对霉变小麦样品区分效果,进行了电子鼻传感器负荷加载分析,对电子鼻传感器阵列进行了优化研究,结果表明传感器阵列优化可有效提高电子鼻检测小麦霉变程度的准确度。采用华麦6号样品构建验证实验,结果证明所建立的方法具有较好的应用意义,并具有普遍意义上的适用性。     

基于电子鼻的气敏传感器及其阵列

电子鼻是模拟动物的嗅觉系统设计研制的一种智能电子仪器,是利用气敏传感器阵列的响应图谱来识别气味的电子系统。本文从应用的角度出发,对电子鼻系统中常用气敏传感器的工作原理、适用范围和优、缺点进行了比较,指出了电子鼻系统中选择气敏传感器及其阵列的一些注意事项,为电子鼻特别是便携式电子鼻的研制提供参考。     

电子鼻传感器阵列优化与谷物霉变程度的检测

研制一套适合对谷物霉变进行检测的电子鼻系统,对6个霉变程度的稻谷进行了检测.主成份(PCA)分析结果显示6个霉变程度的稻谷是可以区分的,对前三个主成分的载荷因子进行分析去掉冗余传感器,PCA分析结果显示去掉冗余传感器并不影响分类结果.最后用BP神经网络对所得的数据进行模式识别,30组测试样本对霉变菌落总数的预测结果平均相对误差为1.010 30,最大相对误差为3.942 57.实验结果表明系统对稻谷霉变程度的检测具有很高的分析精度.     

发展中的电子鼻技术

介绍了电子鼻的概念和研究意义,详细地阐述了电子鼻的系统组成及其关键技术,最后对电子鼻的应用和前景做了总结。     

基于集成气敏传感器阵列的电子鼻系统环境响应特性分析

基于集成气敏传感器阵列和多传感器信息融合技术的电子鼻系统 ,可用于气体 /气味的定性定量识别 .在实际应用中 ,被识别样本的浓度、样本环境的温度和湿度参数等都对电子鼻系统的响应特性有较大的影响 .本文分别利用纯净空气及乙醇或葡萄酒作为载气及分析样本 ,对电子鼻系统响应特性与气敏传感器工作温度以及样本温度、环境湿度、样本浓度间的依赖关系进行了实验分析 ,并分别给出了它们间依赖关系的实验结果 .     

基于电子鼻技术的烟叶霉变自动检测设备的研发与应用

为实现烟叶霉害的快速鉴别,根据对正常烟叶、霉变烟叶的响应差异筛选气敏材料,从而研制一套包含16阵列传感器的手持电子鼻检测设备。最后,与人工检测进行对比测试,测试结果表明,该设备可以有效实现对烟叶霉变的判别,缩短检测时间,节约人力物力消耗。进一步完善后,该设备具有较为广阔的推广应用前景。     

基于随机共振的气敏传感器阵列信号的识别研究

6只不同的碳纳米管气敏传感器用来识别甲醛、苯、甲苯、二甲苯4种挥发性有机物(VOC),传感器的响应输出在外加噪声的情况下通过单个阈值检测器,出现了阈上随机共振,使得传感器阵列采集的气体信号得到了增强.对不同种类的气体,最大互相关系数不同,而且对每类气体这个最大互相关系数是恒定的,因此能准确地用来代表不同种类的气体.实验结果表明基于随机共振的最大互相关系数法可以作为传感器阵列信号识别的一种新的算法,且准确度高.该方法在利用随机共振提高系统性能方面有很大的应用前景.     

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.     

基于阈上随机共振的混合气体识别研究

在深入分析阈值随机共振系统模型的基础上,提出了一种基于最大互相关系数的方法来进行混合气体的分类识别。实验结果表明,该分类方法准确可行,为分类识别提供了一种新的思路和方法。     

纳米碳管气体放电气敏传感器中随机共振现象的研究

在对某些非线性动力学系统中,存在着随机共振现象,它不是通过消除噪声而是利用噪声来达到检测微弱信号的目的,随机共振是非线性动力系统中的普遍现象,它向人们展示了噪声在非线性体系中的积极作用.本文对纳米碳管气体放电气敏传感器中的随机共振现象进行了研究,利用纳米碳管电极作为气敏传感器阳极,在以空气为目标气体的传感器检测系统中观察到二重随机共振现象.提取放电周期脉冲信号,利用高斯白噪声调制放电周期脉冲信号,输出信噪比的仿真结果与实际观察到的二重随机共振现象一致.     

电子鼻传感器阵列优化及其在醋的分类中的应用

利用6个TGS系列气敏传感器阵列对醋进行了检测。按照Wilks统计量最小的原则对传感器阵列进行了优化,得到了由4个传感器组成的用于检测醋的种类的最佳传感器阵列。对阵列优化前后的数据,用PCA、LDA进行对比研究,结果表明,优化后的阵列可以更好地对醋鉴别分类。因此,所给出的优化方法是有效的。     

电子鼻及其在各领域的最新研究进展

电子鼻是由多个性能彼此重叠的气敏传感器和适当的模式识别算法组成的具有识别单一和复杂气体能力的装置。本文介绍了电子鼻的基本原理及主要组成部分;综述了电子鼻近年来在食品、环境、农业、医学、公共安全等领域的研究进展;最后展望了其未来发展趋势。     

基于金属氧化物传感器阵列的小麦霉变程度检测

研制了一套由8个金属氧化物传感器组成、用于检测小麦霉变的电子鼻系统.使用该电子鼻对不同霉变程度和掺入不同百分比含量霉麦的小麦样品进行检测.通过方差分析和主成分分析优化传感器阵列并去掉冗余传感器,对优化后的数据进行主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA),其中PCA的前两个主成分对两类实验结果分析的总贡献率为98.30％和99.27％,LDA前两个判别因子对两类实验结果分析的总贡献率为99.68％和93.30％,且由得分图可知两种方法均能很好地区分不同的小麦样品.利用BP神经网络建立预测模型,对样品菌落总数和掺入样品中霉麦的百分比进行预测.两种预测模型的预测值和测量值之间的相关系数分别为0.91和0.94,表明预测模型具有较好预测性能.     

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。     

基于多BP子网络的电子鼻信息融合技术

针对电子鼻技术的应用中,利用常规BP(back-propagation)网络难以对复杂的混合气味进行识别这一问题,介绍了一种采用多BP网络联合进行电子鼻多传感器数据融合处理的新方法。利用这一方法并结合气体传感器阵列在不同温度条件下的响应信号,对不同品牌的葡萄酒样本进行定性识别,仿真验证结果表明该方法的识别准确率达到100%。     

基于集成气体传感器阵列的电子鼻系统

介绍一种基于集成气体传感器阵列的电子鼻系统硬件实现方法。描述了系统的一般组成,重点介绍了所采用的集成气体传感器及其信号拾取方法。该系统可实现对检测气体的自动数据采集、微机传送,具有高的灵敏性和可靠性。另外,对采用的集成气体传感器系列,该电子鼻系统具有一定的通用性。利用该系统对五种葡萄酒进行了检测,结果表明:该电子鼻系统可有效地用于葡萄酒的定性识别,识别准确率达到100%。     

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...     

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%。     

电子鼻检测爆炸物的研究进展

电子鼻的类型繁多,主要介绍了离子迁移检测器、分子链荧光检测器、光纤传感器、MIME型化学传感器、聚合物薄膜传感器、声表面波传感器、微机电系统.对于不同原理的检测器达到的不同的检测爆炸物效果做了简单介绍.