气体传感器阵列的研究

阐述了用ＢＰ算法处理阵列式气体传感器信号的方法。实验结果证明,神经网络方法具有非线性逼近能力强、识别率较高等特点,是实现智能化检测的很有前途的方法。     

基于BP算法的传感器单气体定量识别

气体的定性识别与定量分析一直是气体检测领域的主要难点,也是气体传感器应用中的研究热点.文中在对多个气体传感器进行气体定性分析和实时数据采集基础上,通过BP网络分析方法,实现了气体的定量识别,然后对训练前后气体浓度的误差进行对比分析,仿真结果表明:平均相对误差均控制在1％以内,最大相对误差控制在2％以内,提高了对气体浓度的预测精度.     

二元混合气体识别中传感器阵列优化方法研究

用于混合气体识别的电子鼻系统中,气体传感器阵列直接决定了识别效果、算法复杂性和硬件成本。为了研究阵列优化方法,以甲烷和乙烯二元混合气体为识别对象,将方差分析法和主成分分析法相结合用于气体传感器阵列的筛选优化,对比了优化前和优化后的传感器阵列对二元混合气体的识别效果。该阵列优化方法能够最大限度地简化传感器阵列,优化后的传感器阵列在保持识别精度的同时,传感器数量更少、软硬件成本降低、网络收敛速度更快。     

多组份气体定量检测研究

本文介绍了一种基于气体传感器阵列的采用神经网络模式识别方法的多组份气体定量分析装置的设计及其初步的实验结果,以及对这种方法的改进。并讨论了采用这种方法进行多组份气体定量分析的可行性。     

气体传感器阵列智能测试系统

介绍了可以进行多种动态测试、具有自动进样装置的气体传感器阵列智能测试系统。系统根据金属氧化物传感器阵列的气敏响应特性，通过计算机的实时控制，实现气体的自动进样和传感器响应信号的数据采集等过程，从而提高了测试的重复性和可靠性。     

基于神经网络的气体传感器故障诊断

该文介绍了一种基于人工神经网络进行了气体传感器故障检测的新方法，文中利用单个气体传感器的输出信息为气体传感器建立了动态非线性神经网络气体传感器输出模型，并利用该模型进行在线故障检测，实际使用证明该模型具有良好的收敛性和稳定性，完全能满足对气体传感器故障在线检测的需要。     

基于自适应遗传BP算法的混合气体定量检测研究

针对混合气体检测问题,利用误差反向传播(BP)算法和遗传算法,提出了用自适应遗传算法优化BP神经网络的方法来实现定量检测.即利用遗传算法的全局搜索能力,对神经网络连接权值和阈值进行优化,再以优化后的初值作为BP神经网络的初始连接权值和阈值,最后用附加“动量项”的误差反向传播算法训练BP网络.设计了一个结构为7×18 ×3的3层BP网络用于一组含有5个样本的混合气体识别试验.结果表明:将自适应遗传神经网络算法应用于混合气体定量识别的训练中,收敛速度比附加“动量项”BP算法要快,而且学习精度更高,识别效率也提高了2/3.     

气体传感器阵列测试系统

介绍一个实用的气体传感器阵列测试系统的硬件和软件。该系统根据半导体气体传感器的特性，用多种波形产生电路给气体传感器加热，使该系统能够检测到一些通常方法检测不到的本质特性，为测试多传感器的性质提供了一个很好的工作平台。     

陶瓷微热板阵列式可燃气体传感器

设计了基于陶瓷基底的悬桥式微热板结构以解决硅微热板高温稳定性差的问题。分析了微热板的传热过程,并通过有限元工具对其稳态热响应特性及微加热器电极结构进行了模拟。采用常规微电子技术结合激光微加工技术,实际制作了基底厚度为100μm,桥宽度为2mm的微结构,并对结构的加热功率-温度关系进行了测试。结果表明:热板具有较好的高温稳定性,1.5W加热功率可使板上平均温度达到630℃。将桥式微热板作为阵列传感器的加热平台,Pd掺杂原子数百分比为0.2%和10%的SnO2纳米材料分别作为阵列中两只传感器的敏感膜材料,设计并制作了阵列式气体传感器。传感器在恒电压加热方式下可实现CO或CH4单一模式气体检测;阵列传感器在高、低温脉冲电压加热模式下可实现对CO和CH4两种混合气体的定量检测。     

基于催化传感器可燃混合气体智能分析系统

可燃性气体分析对于工矿安全的监测具有重要的意义。文中介绍了一种基于催化传感器和人工神经网络分析的、以Atmege8单片机为核心的混合可燃性气体智能分析系统。它根据催化传感器在不同温度对不同气体具有不同灵敏度的特点，通过自动调整传感器的工作温度，输出不同的信号，再通过神经网络的训练和信号处理，对多种可燃气体进行分析。实验表明，该系统能够较准确地实现多种混合可燃气体的检测。     

基于气体传感器阵列和独立成分分析的易燃气体检测

本文提出一种基于气体传感器阵列和独立成分分析(ICA)的方法来检测常见易燃性气体,例如一氧化碳(CO)和甲烷(CH4).气体传感器阵列由6个商用金属氧化物半导体传感器组成,分别对这两个独立的气源产生响应.通过分析ICA散点图中CO和CH4的信息成分,实现了这两种易燃气体的定性和定量组分分析.仿真结果表明,用ICA对气体传感器阵列测量数据进行处理,可以提高气体识别的准确率和浓度测量的精度.     

粉尘颗粒阵列传感器灵敏度分析

为了更好的实现粉尘颗粒浓度的测量,对阵列式光学传感器的灵敏度场进行了数学建模和分析,对传感器权重系数进行了计算。分析了不同阵列结构传感器的灵敏度系数。最后根据数学模型使用C语言进行了编程计算,并对四种结构的传感器灵敏度进行了仿真分析与图形仿真。     

金属掺杂SnO2基H2/C2H2气体传感阵列及检测特性

H_2和C_2H_2是电力变压器的主要故障特征气体,其浓度组分可有效反映油纸绝缘放电故障类型。提出一种基于金属掺杂SnO_2基气体传感阵列的H_2/C_2H_2检测方法。该方法中的气体传感阵列由纯SnO_2及Au、Cu、Pd金属掺杂SnO_2等四种传感元件组成,基于温度调制技术分别采集气体传感阵列在3种工作温度下对单一和混合气体的稳态响应结果,采用多输出支持向量回归(M-SVR)算法定量估计待测气体浓度。结果表明,金属掺杂可有效改善SnO_2基气体传感元件对H2和C2H2的气敏特性;对待测气体中H_2和C_2H_2浓度的定量估计与真实浓度的平方相关系数分别为0. 974 5和0. 961 4,为电力变压器油中溶解H_2/C_2H_2故障特征气体的检测提供了一种新思路。     

一种基于矢量传感器阵的盲波束形成方法研究

本文针对水声环境和信号的特点，提出了一种基于矢量传感器阵的盲波束形成算法。首先建立了矢量传感器阵列接收信号模型，然后推导了基于矢量传感器阵列的波束形成最优权矢量的表达式。在此基础上，定义了接收信号的四阶累积量，进而盲估计了矢量传感器阵列的方向向量，实现了盲波束形成。该方法利用高阶累积量可消除高斯噪声干扰这一特性，有效地实现了基于矢量传感器阵列的盲波束形成。仿真实验验证了该方法的有效性和正确性。     

阵列式静电传感器结构设计与优化研究

气固两相流广泛存在于自然界和工业生产过程中,利用阵列式静电传感器感应成像系统可以对两相流的流型、截面分布等信息进行可视化监测,进而得到其流动特性、运输效率、安全状况等情况,对于两相流体的理论研究以及相关生产过程的安全化、高效化和实时控制等具有重要意义。本文提出了一种新型的阵列式静电传感器结构,通过有限元方法分析静电传感器敏感场特性,进而验证传感器的结构参数对测量结果的影响;建立了两相流流动的仿真模型,通过对比传感器不同结构参数下的敏感特性,对相关参数进行优化,对提高静电成像系统的成像精度与准确度具有重要意义。     

基于光敏阵列直接调制的单栅式时栅位移传感器

针对传统叠栅形式光栅存在制造难度大、安装要求高等缺点,提出了一种用时间细分空间的单栅式时栅位移传感器。从光的粒子性出发,分析了用正交变化的光场信号合成光场电行波的方法;用点阵发光二极管(LED)模块作为交变光源,用空间正交的光敏阵列直接耦合光强信号获取了反应空间位移的电行波信号;最后,通过检测电行波信号与激励信号过零点之间的时间差,实现了对空间直线位移的测量。研制了原理样机,采用普通机械加工方法对其进行了实验验证。结果表明,在440mm测量范围内,样机的测量精度可达±2μm。该单栅式时栅位移传感器减少了叠栅式传感器对安装工艺的要求,提高了抗干扰能力;采用的测量技术避免了传统粗光栅技术存在的精度难以提高、动态特性差等缺点,为光学位移测量提供了一种不通过精密机械细分来提高测量精度的方法。     

基于无线传感器网络的瓦斯监测系统

针对无线传感器网络技术和瓦斯监测的发展现状,提出了基于无线传感器网络的瓦斯监测系统的网络构建方案,对网络中的瓦斯传感器节点的硬件结构进行了设计,并对系统的软件进行了分析和设计。无线传感器网络技术在瓦斯监测方面拥有广阔的应用前景。     

Shack-Hartmann sensor based on a low-aperture off-axis diffraction lens array

A Shack-Hartmann type wavefront sensor designed on the basis of a low-aperture off-axis diffraction lens array is described. Tests experiments showed that the sensor is capable of measuring wavefront slopes at array subapertures of size 640×640 µm with an error not exceeding 4.80 arcseconds (0.15 pixel), which corresponds to the standard deviation (SD) (SD = 0.0170λ) at the reconstructed wavefront. Advantages of the array used in the sensor and the technology of its manufacture are discussed. The sensor tested in the experiments can be used to measure atmospheric turbulence parameters and as an element of adaptive optical imaging systems.