电子鼻传感器

<正> 电子鼻是利用气体传感器阵列的响应图案来识别气味的电子系统,它可以在几小时、几天甚至数月的时间内连续地、实时地监测特定位置的气味状况。 电子鼻主要由气味取样操作器、气体传感器阵列和信号处理系统三种功能器件组成。电子鼻识别气味的主要机理是在阵列中的每个传感器对被测气体都有不同的灵敏度,例如,     

基于气体传感器阵列的电子鼻对混合气体定量识别的研究

阐述了电子鼻的结构,并根据传感器阵列响应信号特性,推导出气体传感器阵列的响应矩阵及其对混合气体的响应;论述了前馈神经网络在电子鼻中的应用原理。最后,利用自制的实验装置对所建立的电子鼻进行性能测试。实验结果证明气体传感器阵列和神经网络模式识别技术所组成的电子鼻完全可以完成对混合气体浓度的识别。     

遗传算法在智能气体检测装置中的应用研究

当今国内外对智能气体检测装置的研究异常活跃,它涉及传感器融合技术、计算机技术和应用数学以及各具体领域的一门综合性技术.其中最重要最难的因素是传感器特征提取技术和计算机特征数据融合技术,使智能气体检测装置能快速准确的识别不同气味.然而,目前尚无令人满意的方法.本文中研制了适用于传感器阵列反应的试验装置,在获得传感器与溶液气体反应的整个过程的数据的基础上,提取了传感器与溶液气体反应的特征值,利用遗传算法提出了一种新方法称为"遗传特征参数法"它能较好的识别不同溶液的气味.该方法也可用于解决其它模式识别问题.     

基于传感器阵列结合GA-BP算法对VOC的识别研究

为提高空气中挥发性有机物(VOC)检测可靠性，提出了一种基于气敏传感器阵列结合遗传算法(GA)优化反向传播(BP)神经网络算法的VOC检测模型。选用多个气体传感器组建阵列对VOC混合气体样本进行响应测试，使用主成分分析(PCA)对响应数据进行数据降维及初步分类探索，使用构建的GA-BP神经网络算法模型在PCA探索性分析的基础上进行定性及定量识别，并与BP神经网络识别结果进行对比。结果表明：遗传算法优化后的BP神经网络多元分类和回归模型性能优良且稳定，气体分类识别准确率达96%,浓度回归预测均方根误差为1.8×10^-2,平均相对误差为5.2%,平均训练耗时分别降至1.5 s和1.12 s,效果显著优于BP神经网络算法模型。这些研究结果进一步拓展了GA-BP算法结合气敏传感器在挥发性有机物检测识别中的应用前景。     

基于传感器阵列瞬态响应信号分析的气体识别关键技术研究

气体识别关键技术是对气体进行检测的一种技术手段,通过模拟生物嗅觉功能,能够保证气体检测具有较高的效率性和准确性。气体识别技术在公共安全检测、食品质量控制、环境保护等方面发挥了日益重要的作用,这就促进了该技术手段的不断进化和提升。基于传感器阵列瞬态信号分析的气体识别技术,注重对多个气体传感器之间相互独立的特性进行应用,通过瞬态响应曲线对气体有效特征进行提取,以实现对气体特点的识别。基于传感器阵列瞬态响应信号分析的气体识别,侧重于信号的获取、特征提取、模式识别等内容,从而采取定性分析与定量分析相结合的方法,对气体进行较为准确的识别。     

电子鼻鼻腔结构对嗅觉能力影响的数值模拟

为了研究电子鼻鼻腔结构和传感器阵列的布置对电子鼻工作性能的影响,利用ANSYS Workbench中Fluent模块,对电子鼻不同鼻腔结构气体传输过程中的流体特性进行了数值模拟,分析不同鼻腔结构和传感器阵列的位置对传感器敏感元件处的气味浓度分布情况,讨论了如何提高传感器敏感元件处气味浓度,以便提高电子鼻的嗅觉能力。结果表明:电子鼻鼻腔结构和传感器位置对电子鼻嗅觉能力均有影响;利用ANSYS对电子鼻鼻腔结构进行优化设计的方法是有效、可行的。      

人工神经网络在气体分析系统中的应用

为了研究人工神经网络在气体分析系统中的应用,选择了识别CH4和CO的传感器阵列及用于网络模型训练的样本。实验分析确定了信号预处理方法,选取合适的网络模型并创新性的对用于气体种类识别的BP算法进行改进,并研究网络结构和参数的变化对气体分析系统性能的影响,实验结果证明气体传感器阵列与BP算法相结合进行气体成分分析具有一定的可行性,若能进一步调整及完善气体传感器阵列的硬件测量电路,则可开发出用于现实复杂环境的多气体分析系统。     

气体识别自组织神经网络

本文主要对气体识别进行了介绍以及自组织神经网络在气体识别中的应用。通过对人工嗅觉系统的定义、原理以及基本组成部分的描述,介绍了各种类型的气体传感器,最后重点介绍了神经网络中的BP神经网络、RBF神经网络和自组织神经网络,以及神经网络在气体识别中的应用,并结合MATLAB说明其实际应用。     

基于STC89C516RD+单片机的手持式电子鼻的设计

文章实现了一种手持式的电子鼻,可用于识别与检测不同种类的气体/气味.此电子鼻系统以单片机为核心,控制各种功能模块与电子器件,实现了数据采集、存储、无线传输三大功能.通过单片机与掌上电脑(PDA)进行数据交换,此电子鼻系统具有比较强的分析能力,可以应用于多种实际场合.     

基于支持向量机的医用电子鼻分类器研究

电子鼻主要是一种传感器阵列,具有专一性,能够结合相关的模式来对算法系统进行识别,专门用于识别单一的成分或是其他复杂成分中的气体。医用电子鼻主要用于疾病的诊断,它是根据患者的创口顶空气体以及呼出的气体来进行判断,观察其与正常人是否具有差异。如果与常人的不同,那么可能患上相应的疾病。很多疾病是可以通过特定的气味判断出来的,例如糖尿病会产生一种丙酮具有的甜味,胃病会有口臭发生,还有很多与肝脏等内部器官相关的疾病都会产生一系列的气味。而电子鼻能够有效地对这些气味进行分辨,判断出具体的疾病类型,以对症下药。本文主要对基于支持向量的医用电子鼻分类器进行了分析和研究,希望对疾病的检测和判断起到一定的作用。     

Micro-controller based air pressure monitoring instrumentation system using optical fibers as sensor

This paper describes a micro-controller based instrumentation system to monitor air pressure using optical fiber sensors. The principle of macrobending is used to develop the sensor system. The instrumentation system consists of a laser source, a beam splitter, two multi mode optical fibers, two Light Dependent Resistance (LDR) based timer circuits and a AT89S8252 micro-controller. The beam splitter is used to divide the laser beam into two parts and then these two beams are launched into two multi mode fibers. One of the multi mode fibers is used as the sensor fiber and the other one is used as the reference fiber. The use of the reference fiber is to eliminate the environmental effects while measuring the air pressure magnitude. The laser beams from the sensor and reference fibers are applied to two identical LDR based timer circuits. The LDR based timer circuits are interfaced to a micro-controller through its counter pins. The micro-controller samples the frequencies of the timer circuits using its counter-0 and counter-1 and the counter values are then processed to provide the measure of air pressure magnitude.     

一种新型MEMS加速度传感器的研制

针对传统机械类传感器体积比较大、耗电量高、长期监测稳定性差的不足,研发出一种新颖的基于MEMS（微机械加工）技术的无线传感器。分析了加速度传感器的检测原理,设计了信号检测模块、微控制器模块及无线收发模块等硬件集成电路,并进行了软件实现。设计实验系统对所研发的加速度传感器动态特性进行了研究,实验结果表明：该传感器在不同的加速度输入输出反复实验中,具有良好的线性响应,线性拟合度在0.999%F.S以上,重复稳定性好,动态响应快,适用于结构的低频振动测试。     

基于MEMS传感器的集装箱吊具位姿检测应用

针对现有的集装箱吊具位姿检测中存在的装卸效率低、成本高的问题,研究了基于MEMS传感器的集装箱吊具位姿检测系统。系统以LSM303DLHC、L3GD20传感器为数据采集模块,以STM32F303为微控制器,以上位机界面为实时动态监控,重点分析了基于梯度下降法的姿态融合算法。通过实验数据对比和监控跟踪界面分析,文中所研究的系统实时性好、精度较高、界面友好,并在相关课题中得到了充分验证,是一款值得推广的集装箱吊具位姿检测系统。     

宿舍智能防火防盗报警系统

针对目前宿舍防火防盗报警系统现状以及所存在的主要问题,提出了一种基于RS485总线的宿舍智能防火防盗报警系统。系统采用烟雾传感器,红外传感器和热释电传感器作为检测元件,以Philips公司生产的32位ARM7TDMI—SCPU的微控制器LPC2103作为主机部分的处理器,STC89C52作为从机部分的处理器,利用MAX485收发器芯片完成了智能报警系统的设计,实现了低误报率,增强了系统的可靠性。     

基于网络的智能精密压力传感器原理与应用

基于网络的压力传感器是由压敏电阻传感器、A／D转换器、微处理器、存储器和接口电路构成的，它能实现各传感器之间、传感器与系统之间的数据交换和资源共享。本文介绍PPT系列、PPTR系列网络化智能精密压力传感器的工作原理与典型应用。     

基于ZigBee技术的矿井工作面移动式瓦斯监测

结合单片机和ZigBee技术简述了采用MC9S08GT60及MC13192搭建ZigBee平台进行矿井下瓦斯浓度监测的应用,给出了原理分析、系统设计和实际开发方案.     

基于Michelson干涉解调技术的光纤光栅传感系统

介绍了一种基于Michelson干涉解调技术的光纤光栅传感系统,将包含被测应变信息的FBG波长信号转变成相位信号,通过单片机系统检测相位的变化,得到被测应变的大小.系统可检测静态应变和动态应变,具有高分辨力、大测量范围等特点.     

基于GPRS远程温度采集网络的设计

利用DS18B20单总线温度传感器、PTR2000数传模块、GPRS传输模块GR64和AT89LV51微控制器构建的远程温度采集网络,具有无线传感器网络的一些特征和功能,能够较好实现分布式系统的无线温度采集和监控,实验结果表明,系统具有适应性强、传输速度快、可靠性高的特点。     

基于茶园旱情监测系统的WSN网关设计

无线传感器网络（WSN）的研究与开发是目前信息领域的一个热点,其应用涉及农业在内的众多领域。针对山地茶园的旱情监测,设计并实现一种以S3C2410为核心的WSN网关,通过外扩多个功能模块构建了硬件平台,利用Boot-loader,Linux内核和JFFS2文件系统移植搭建了软件平台。网关与汇聚节点之间采用串口方式进行通信,通过开发以太网应用程序和利用PPP协议,实现了网关与远程终端之间的以太网有线通信和GPRS无线通信。对以太网和GPRS的连接及远程传输的可靠性进行了测试试验。结果表明,当GPRS远程传输的间隔时间在4 s以上时,采用TCP/IP模式进行数据传输的丢包率不超过0.2%。     

一种基于无线传感器网络的生物信息检测系统节点电源设计

针对电源系统需要为系统中微处理器、传感器、信号调理电路、无线通讯模块等提供工作电源的目的,提出一种生物信息检测系统中无线传感器网络（WSN）节点的电源设计方案。除了通过内部3.7 V锂电池,振动产生的机械能也可以用来提供能量。系统工作过程中能自动对供电方式进行选择,并完成对锂电池的充电任务。节点采用带有8051内校的CC2430无线射频芯片,通过有效的动态电源管理和唤醒休眠机制的软件设计,针对生物信息检测系统实现了一种低功耗的能量自供给的无线传感器节点电源设计。