特征选择在电子鼻系统阵列优化中的应用

阵列优化是优化电子鼻系统性能的重要方法之一,其通过特征选择来确定阵列中合适的传感器数目和种类,进而优化传感器阵列。特征选择一般有搜索性和非搜索性两类方法。实验采用广义顺序前进算法、标准遗传算法、模拟退火算法和随机搜索算法4种搜索性特征选择算法,实现了可燃性液体检测实验中的阵列优化。比较了这4种算法的搜索策略,同时,还对搜索性特征选择算法中常用的5种类别可分性准则进行了比较。结果表明:广义顺序前进算法在本实验条件下具有较优的搜索效率;而基于类内类间距离的准则J3更能准确反映特征集的类别可分离性。     

一种基于隐变量模型的聚类算法用于气体传感器阵列数据的模式识别

聚类分析方法是一种无需先验信息即能探索数据内在分类结构信息的模式识别方法,已经被广泛应用到气体传感器阵列的模式识别研究中.该文提出了基于隐变量模型的聚类算法对两组金属氧化物半导体(MOS)传感器阵列数据进行模式识别.数据处理结果表明,该方法能准确的对两组传感器阵列数据中对应不同气体物质的样本进行分类识别.     

基于气体传感器阵列和非线性信号分析技术的龙井茶品质检测方法研究

本文研究了一种基于传感器阵列信号分析的龙井茶品质检测技术,采用多气体传感器阵列构建检测平台,实验检测不同储存时间的龙井茶样品,并对传感器阵列信号开展信号分析。为了进一步优化传感器阵列检测龙井茶品质的准确性,对传感器阵列参数优化,得到优化之后的阵列,优化后的传感器阵列具有更高的准确性。采用载荷分析（Loadings）、归一化处理进行数据的预处理。实验采用模糊c均值聚类（FCM）、k近邻函数（KNN）和概率神经网络（PNN）三种方法对传感器阵列检测信息进行了模式识别,以评估所构建系统的检测精度。结果表明三种方法的识别正确率分别为90.83%,90%和93.3%。结果表明KNN和PNN针对气体传感器阵列检测龙井茶品质领域均呈现了较好的模式识别结果。以上结果证明该系统具有较好的检测精度,随机共振系统输出相关系数曲线可以较好的区分不同茶叶样品,并且依托互相关系数特征峰值构建了其品质分析模型。     

乳制品电子鼻分类中传感器阵列的一种优化方法

利用13个TGS系列的金属氧化物气敏传感器组成的阵列对3种乳制品进行了测量。提取每个传感器响应值的方差为特征值,借鉴逐步判别分析的思想,依据Wilks统计量最小的原则,逐步引入对分类有用的变量,实现了对传感器阵列的优化。对阵列优化前后的数据,用主成分分析(PCA)和Fisher判别分析(FDA)的方法进行对比研究。结果表明:使用优化后的传感器阵列,不仅主成分分析能将不同种类的乳制品很好的区分开;而且用Fisher方法时,交叉确认正确率也得到提高。因此,所给出的阵列优化方法是有效的。     

食醋分类中气体传感器阵列的一种优化方法

利用13只气体传感器、1只温度传感器和1只湿度传感器构成的初始测试系统,对3种不同品种的食醋进行测试。运用小波包的三尺度分解来提取测试结果的分析特征向量,并借助主成分分析(PCA)技术,对传感器阵列进行了优化,得到由5只传感器构成的优化阵列。利用RBF神经网络,对原阵列和优化后阵列的鉴别效果进行比较,结果表明:优化后传感器阵列能将3种不同品种的食醋成功区分开,并且鉴别效果也得到明显改善。     

自确认金属氧化物半导体气体传感器阵列及其应用研究

金属氧化物半导体(MOS)气体传感器阵列是机器嗅觉系统中获取目标气体信息的重要装置.由于气敏元件的材料特性,MOS气体传感器阵列在工作过程中不可避免地会发生突发故障及外界干扰,导致机器嗅觉系统的检测与分析性能下降.为了提升机器嗅觉系统的可靠性,在总结以往研究成果的基础上,提出了自确认MOS气体传感器阵列.该气体传感器阵列结合自确认传感器技术,能够实现自身的多故障检测与隔离、故障识别、故障恢复及测量质量评估等自确认功能.本文分别探讨了自确认MOS传感器阵列的硬件架构、功能模型及其关键技术.最后,介绍了一种面向大气环境污染气体监测的自确认MOS传感器阵列,实现了其异常状态监测与测量质量评估并对其有效性进行了验证.     

基于温度调制的气体传感器动态信号识别研究

利用4只掺杂Pt的SnO2微热板气体传感器组成传感器阵列来识别三种不同的工业气体（ CO, CH4和C2 H5 OH）,传感器加热分别采用了三角波、正弦波、锯齿波和脉冲波四种温度调制模式。然后将得到的传感器动态响应信号进行短时傅里叶变换（ STFT）提取特征信息,并结合主成分分析（ PCA）方法将特征信息进行降维处理,发现调制周期对气体种类影响较小。最后利用决策树识别三种不同的气体,识别准确率较高。实验结果证明了该算法的正确性和可行性。     

用于带式输送机自检托辊的能量收集器设计

带式输送机自检托辊将无线传感器节点安装在托辊内部,用于采集并无线传输温度与振动信号,为煤矿带式输送机托辊健康检测提供了一种新的思路。针对密闭托辊内无线传感器节点的能量供给问题,设计了一种基于Halbach永磁体阵列的能量收集器。介绍了能量收集器的结构设计,根据无线传感器节点实际能耗及能量管理电路效率分析了供能需求;采用COMSOL Multiphysics 5.5对能量收集器进行有限元分析,验证了Halbach永磁体阵列用于小型旋转体能量收集器时较常规永磁体阵列具有明显优势,并分析了气隙厚度、永磁体厚度、转子速度对能量收集器发电性能的影响,得出通过减小气隙厚度、增大永磁体厚度、提高转子速度等方式可有效提高能量收集器感应电压的结论;基于能量收集器供能需求分析、安装空间要求及有限元分析结果,优化了能量收集器参数,并制作了样机进行试验,结果表明:在5r/s托辊转速下,能量收集器感应电压有效值为4.77V,最大功率为171.33mW,功率密度为6.78mW/cm~3,满足无线传感器节点能耗需求(165.722mW)。     

Adaboost集成BP神经网络在传感器阵列检测系统中的应用

针对目前常见的多元有害气体检测问题,设计并搭建了一种基于传感器阵列和集成 BP神经网络相结合的传感器阵列检测系统。在该系统中采用集成BP神经网络对传感器阵列的三种混合有害气体的响应信号进行回归分析。为了提高集成BP神经网络的预测准确性,又利用Adaboost算法对集成BP神经网络进行了优化。结果显示：该系统能够准确地检测气体组分,通过Adaboost算法对集成BP神经网络优化后,预测的平均相对误差小于2%,能够有效解决气体传感器的交叉敏感问题,提高传感器的选择性。     

电子鼻动态模式信息采集电路设计

动态检测技术在电子鼻中的应用是国内外电子鼻研究的一个前沿热点,实现动态检测的关键是能使电子鼻的环境参数能动态变化的硬件电路.为了满足动态测量的需要,设计了能对半导体氧化物气体传感器阵列进行动态加热的自动温控模块和气体传感器的信号拾取模块,以便满足动态测量的需要,把该动态加热电路应用到电子鼻实验系统中,对三种不同的饮料样本在不同的条件下进行反复实验,识别的准确率均达到100%.     

A sensor array optimization method for electronic noses with sub-arrays

Sensor array configuration needs to be optimized in developing an application-specific instrument of electronic noses. Currently, sensor array optimization is commonly done by feature selection techniques. These methods could solve how to optimize a sensor array. However, they could not figure out what are the unique functions that each sensor plays in the optimized sensor array. The method proposed in this paper could solve this problem by sensor clustering and dividing the whole sample classification mission into several small recognition tasks. A measurement with a six Taguchi Gas Sensors (TGS sensor hereinafter) sensors array to classify 11 gas sorts was used in the data validation. The sensor array was optimized to three sensors with the proposed method. Each sensor in the optimized array had unique functions to solve different recognition tasks. TGS2600 had the unique functions to discriminate butanone and acetaldehyde. TGS2602 had the unique functions to discriminate benzene and cyclohexane, methanol and ethanol. TGS813 had the unique functions to discriminate cyclohexane and pentane. The combination of TGS2600 and TGS2602 had the unique functions to discriminate acetone and butanone, acetone and acetaldehyde. The proposed method might be a new generation of sensor array optimization methods.     

Multi-objective optimization of sensor array using genetic algorithm

A multi-objective optimization method using genetic algorithm was proposed for sensor array optimization. Based on information theory, selectivity and diversity were used as the criteria for constructing two objective functions. A statistic measurement of resolving power, general resolution factor, and visual inspection were used to evaluate the optimization results with the aid of principal component analysis. In each Pareto set, most nondominated solutions had better statistics than the combination using all potential sensors. Also the principal component plots showed that different vapor classes were generally better separated after optimization. The experiment results indicated that the proposed method could successfully identify a set of Pareto optimal solutions of small size; and most optimized sensor arrays provided input with improved quality, i.e. better separation of target analytes. The running time for implementing the multi-objective optimization was satisfactory.     

无线传感器网络动态节点选择优化策略

无线传感器网络的能耗和有效覆盖率是衡量其性能的两个重要指标.无线传感器网络动态节点选择优化策略通过合理配置各无线传感器节点状态,平衡网络能耗和有效覆盖率,提高网络能效性,延长网络寿命.提出一种结合了Hopfield网络与遗传算法的动态节点选择优化策略,简称为HN-GA.该策略通过遗传算法实现全局搜索,采用Hopfield网络缩小遗传算法的搜索范围,保证遗传算法中每个基因对应待选解的有效性,并针对动态节点选择优化提出一种基于无线传感器网络能耗、寿命和有效覆盖率的综合指标.仿真实验表明,HN-GA算法能有效完成无线传感器网络动态节点选择优化,并在确保网络有效覆盖率的前提下,通过动态配置各无线传感器节点状态,降低网络能耗,延长网络寿命.与遗传算法和Hopfield网络相比,HN-GA算法不仅全局搜索能力强,且收敛速度快、耗时少.     

Artificial intelligence methods for selection of an optimized sensor array for identification of volatile organic compounds

We have investigated two artificial intelligence (AI)-based approaches for the optimum selection of a sensor array for the identification of volatile organic compounds (VOCs). The array consists of quartz crystal microbalances (QCMs), each coated with a different polymeric material. The first approach uses a decision tree classification algorithm to determine the minimum number of features that are required to classify the training data correctly. The second approach employs the hill-climb search algorithm to search the feature space for the optimal minimum feature set that maximizes the performance of a neural network classifier. We also examined the value of simple statistical procedures that could be integrated into the search algorithm in order to reduce computation time. The strengths and limitations of each approach are discussed.     

基于WSNs节点权重的网关接入异构网络研究

在无线传感器网络(WSNs)中,虽然现有网关节点的设计已经将多网融合的传输方式引入进来,但很少有综合考虑整个网关节点的性能,包括吞吐量、丢包率、耗电量和成本开销等,并且少有深入探讨多网选择切换方法。针对此现状,引入传感器节点权重的概念,从不同权重的传感器节点需要不同的传输策略出发,以数据上传互联网为目的,提出了一种网关接入异构网络的框架,并在此框架中综合考虑吞吐量、耗电量和接入所需费用3个方面,提出了一种多目标优化的模型,之后给出启发式的近似算法。实验结果表明:在保证传感器网络中数据可靠传输和能耗稳定的前提下,提高了数据传输效率,并适当降低了网关接入异构网络的成本,为网关接入异构网络传输数据提供了一种可靠的方案。     

微型磁通门的优化分析与性能测试

对铁芯结构的改进有利于满足微型磁通门传感器降低功耗的要求,但不同的拓扑结构所取得的效果不同,为此对铁芯结构进行了优化分析,并采用MEMS工艺制备了不同铁芯结构的微型磁通门进行性能测试与对比验证.测试结果表明,优化后的多孔铁芯结构能更好的降低微型磁通门传感器的功耗与噪声,提高灵敏度,改善器件的整体性能.     

嗅觉神经网络在电子鼻识别多品牌绿茶中的应用研究

生物模式识别机理引入人工嗅觉系统将提高其仿生化程度,并被认为是有前途的传感阵列信息处理方法。本文尝试将一种嗅觉神经网络应用到电子鼻检测和识别多种品牌的绿茶气味。通过包含8个MOS型气敏传感器的自制电子鼻仪器,测量了来着不同地方的5种不同品牌的绿茶样品,在传感阵列信号稳态部分提取特征向量,并使用雷达图考察指纹图谱异同,验证传感阵列及特征提取方法的有效性。采用生物相似性学习算法训练该神经网络,考察了样本训练次数和识别率的关系,发现经过4～7次训练,该网络对这5种绿茶的识别率平均值都在97%以上。     

宽温区工作压力传感器热力学研究

介绍了硅-蓝宝石压力传感器的钛合金-蓝宝石复合弹性膜片在宽温区工作时温度变化材料不匹配引起的结构热应力,对弹性膜片的受热情况进行了分析,对不同结构形式传感器热稳定性影响程度进行了对比,利用P型掺杂硅温度特性减少结构热应力影响、降低传感器的热零点漂移.通过膜片结构选择和设计、材料选择、工艺优化和控制等可以使硅-蓝宝石压力传感器在-55~350℃宽温度范围内工作时热漂移不大于0.015%FS/℃,提高了宽温区工作时传感器的热稳定性.     

一种新颖的LEACH簇头选举算法

针对低能耗是无线传感器网络协议设计实现的关键问题.对簇头选举算法的随机选举机制进行增加一定确定性因子,使得网络能耗降低.仿真结果表明,改进方案第一节点死亡时间延长了21.9%,最后节点死亡时间延长了40.35%