一氧化碳器設計畢業(yè)設計

1、河海大學繼續(xù)教育學院畢業(yè)設計 一氧化碳報警器設計 畢業(yè)設計（論文）原創(chuàng)性聲明和使用授權說明原創(chuàng)性聲明本人鄭重承諾：所呈交的畢業(yè)設計（論文），是我個人在指導教師的指導下進行的研究工作及取得的成果。盡我所知，除文中特別加以標注和致謝的地方外，不包含其他人或組織已經發(fā)表或公布過的研究成果，也不包含我為獲得 及其它教育機構的學位或學歷而使用過的材料。對本研究提供過幫助和做出過貢獻的個人或集體，均已在文中作了明確的說明并表示了謝意。作 者 簽 名： 日 期： 指導教師簽名： 日期： 使用授權說明本人完全了解 大學關于收集、保存、使用畢業(yè)設計（論文）的規(guī)定，即：按照學校要求提交畢業(yè)設計（論文）的印刷本和電

2、子版本；學校有權保存畢業(yè)設計（論文）的印刷本和電子版，并提供目錄檢索與閱覽服務；學?？梢圆捎糜坝　⒖s印、數字化或其它復制手段保存論文；在不以贏利為目的前提下，學校可以公布論文的部分或全部內容。作者簽名： 日 期： 學位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的論文是本人在導師的指導下獨立進行研究所取得的研究成果。除了文中特別加以標注引用的內容外，本論文不包含任何其他個人或集體已經發(fā)表或撰寫的成果作品。對本文的研究做出重要貢獻的個人和集體，均已在文中以明確方式標明。本人完全意識到本聲明的法律后果由本人承擔。作者簽名： 日期： 年 月 日學位論文版權使用授權書本學位論文作者完全了解學校有關保留、使用學位

3、論文的規(guī)定，同意學校保留并向國家有關部門或機構送交論文的復印件和電子版，允許論文被查閱和借閱。本人授權 大學可以將本學位論文的全部或部分內容編入有關數據庫進行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復制手段保存和匯編本學位論文。涉密論文按學校規(guī)定處理。作者簽名：日期： 年 月 日導師簽名： 日期： 年 月 日指導教師評閱書指導教師評價：一、撰寫（設計）過程1、學生在論文（設計）過程中的治學態(tài)度、工作精神 優(yōu) 良 中 及格 不及格2、學生掌握專業(yè)知識、技能的扎實程度 優(yōu) 良 中 及格 不及格3、學生綜合運用所學知識和專業(yè)技能分析和解決問題的能力 優(yōu) 良 中 及格 不及格4、研究方法的科學性；技術線路的可

4、行性；設計方案的合理性 優(yōu) 良 中 及格 不及格5、完成畢業(yè)論文（設計）期間的出勤情況 優(yōu) 良 中 及格 不及格二、論文（設計）質量1、論文（設計）的整體結構是否符合撰寫規(guī)范？ 優(yōu) 良 中 及格 不及格2、是否完成指定的論文（設計）任務（包括裝訂及附件）？ 優(yōu) 良 中 及格 不及格三、論文（設計）水平1、論文（設計）的理論意義或對解決實際問題的指導意義 優(yōu) 良 中 及格 不及格2、論文的觀念是否有新意？設計是否有創(chuàng)意？ 優(yōu) 良 中 及格 不及格3、論文（設計說明書）所體現的整體水平 優(yōu) 良 中 及格 不及格建議成績： 優(yōu) 良 中 及格 不及格（在所選等級前的內畫“”）指導教師： （簽名） 單位

5、： （蓋章）年 月 日評閱教師評閱書評閱教師評價：一、論文（設計）質量1、論文（設計）的整體結構是否符合撰寫規(guī)范？ 優(yōu) 良 中 及格 不及格2、是否完成指定的論文（設計）任務（包括裝訂及附件）？ 優(yōu) 良 中 及格 不及格二、論文（設計）水平1、論文（設計）的理論意義或對解決實際問題的指導意義 優(yōu) 良 中 及格 不及格2、論文的觀念是否有新意？設計是否有創(chuàng)意？ 優(yōu) 良 中 及格 不及格3、論文（設計說明書）所體現的整體水平 優(yōu) 良 中 及格 不及格建議成績： 優(yōu) 良 中 及格 不及格（在所選等級前的內畫“”）評閱教師： （簽名） 單位： （蓋章）年 月 日教研室（或答辯小組）及教學系意見教研室（

6、或答辯小組）評價：一、答辯過程1、畢業(yè)論文（設計）的基本要點和見解的敘述情況 優(yōu) 良 中 及格 不及格2、對答辯問題的反應、理解、表達情況 優(yōu) 良 中 及格 不及格3、學生答辯過程中的精神狀態(tài) 優(yōu) 良 中 及格 不及格二、論文（設計）質量1、論文（設計）的整體結構是否符合撰寫規(guī)范？ 優(yōu) 良 中 及格 不及格2、是否完成指定的論文（設計）任務（包括裝訂及附件）？ 優(yōu) 良 中 及格 不及格三、論文（設計）水平1、論文（設計）的理論意義或對解決實際問題的指導意義 優(yōu) 良 中 及格 不及格2、論文的觀念是否有新意？設計是否有創(chuàng)意？ 優(yōu) 良 中 及格 不及格3、論文（設計說明書）所體現的整體水平 優(yōu) 良

7、 中 及格 不及格評定成績： 優(yōu) 良 中 及格 不及格（在所選等級前的內畫“”）教研室主任（或答辯小組組長）： （簽名）年 月 日教學系意見：系主任： （簽名）年 月 日摘要隨著工業(yè)的發(fā)展和汽車尾氣的大量排放，空氣遭到了嚴重的污染，同時在家庭生活中，煤氣的不完全燃燒也將產生大量的一氧化碳氣體，而一氧化碳氣體的化學性質比較穩(wěn)定，在室內通風條件不大好的情況下，可能引起人體中毒，產生致命后果。因此需要對大氣中的一氧化碳氣體進行監(jiān)測。 本文主要對一氧化碳報警器的原理進行了分析，其中重點分析了一氧化碳傳感器探測信號的模式分類及識別，其原理是采用溫度調制模式，基于統(tǒng)計學原理，采用貝葉斯公式對各模式進行識別

8、。對于一氧化碳傳感器的信號處理方法，主要介紹了快速傅立葉變換方法(FFT)和離散小波變換方法(DWT)。同時還對目前一氧化碳監(jiān)測中存在的主要問題進行了初步的分析。 最后，根據一氧化碳傳感器的原理，針對家庭中一氧化碳氣體的監(jiān)測，初步確定一氧化碳傳報警器的設計要求，根據當前一氧化碳傳感器的發(fā)展狀況，選用MOTOROLA公司的MGS1100芯片進行一氧化碳報警器的設計。同時對MGS1100傳感器的結構及工作模式進行了介紹。根據MGS1100芯片的結構及工作模式，設計了報警器電路，并對報警器的控制軟件進行了初步的設計，最后完成了對一氧化碳報警器的調試，調試結果表明該報警器是可以在實際中使用。 關鍵詞

9、一氧化碳報警器；溫度調制模式；傳感器Co sannuncitor Abstract With the developing of industry and exhaust gas expelling of cars, the atmosphere is polluting. At the same time, the incomplete inflammation of gas will produce much CO in family, and CO is a kind of gas which is stabilization in chemic character, will brin

10、g poisoning to person when the house is stuffiness. So it is need to monitor the CO in house. This paper analyzes the principle of CO sannunciator, focus on the analysis of the model classification and recognition of CO sensor, the operational principle of CO sensor is based on statistics and temper

11、ature moderate model. The signal process method of CO sensor include FFT (Fast Fourier Transform) and DWT (Discreet Wave Transform). At the end, introduce the main problem of CO monitor. At the end, based on the operational principle of CO sensor, according to the requirement of CO monitor in house,

12、 decide the parameters of CO sannunciator. According to the development of CO sensor, select MGS1100 of MOTOLORA to design the CO sannunciator. At the same time, introduce the structure and operational principle of MGS1100, and design the alarm circuit and control soft. At the end, finish the debugg

13、ing of CO sannunciator, the result show the CO sannunciator can be used in realism. Keywords CO sannunciator;temperature moderate model; senso目錄 摘要Abstract第1章 緒論1 1.2 研究的目的和意義1 1.3 一氧化碳報警器的發(fā)展狀況第2章 一氧化碳傳感器信號處理技術2.1 氣體傳感器陣列信號處理技術2.2 信號預處理2.3 模式分類，識別和量化2.4 氣體傳感器溫度調制及信號處理技術2.5 溫度調制模式2.6 信號處理方法2.7 存在的問題2

14、.8 本章小結第3章 一氧化碳報警器的設計3.1 器件的結構原理3.2 器件的工作模式3.3 一氧化碳報警器的設計3.4 電路原理3.5 控制過程 對于溫度變化的特性處理(假設CO的濃度為60ppm) CO線性濃度分析3.6 調試和結果3.7 本章小結結論致謝參考文獻附錄 第1章 緒論 1.1 課題背景 隨著工業(yè)的發(fā)展和汽車尾氣的大量排放，空氣遭到了嚴重的污染，因此對大氣中有毒氣體的監(jiān)測也成為人們關心的一個主要問題，而大氣中一氧化碳氣體對人體的毒害是致命的，因此，迫切需要開發(fā)一種儀器來檢測家庭和工農業(yè)生產過程中的一氧化碳氣體。 1.2 研究的目的和意義 空氣中的一氧化碳為無色、無味氣體，相對分

15、子量為28.0，對空氣相對密度為0.967。在標準狀況下，1L氣體質量為1.25g，100ml水中可溶解0.0249mg(20C)，燃燒時為淡藍色火焰。 一氧化碳是有害氣體，對人體有強烈的毒害作用。一氧化碳中毒時，使紅血球的血紅蛋白不能與氧結合，妨礙了機體各組織的輸氧功能，造成缺氧癥。當一氧化碳濃度為12.5mg/m3時，無自覺癥狀，50.0mg/m3時會出現頭痛、疲倦、惡性、頭暈等感覺， 700mg/m3時發(fā)生心悸亢進，并伴隨有虛脫危險，1250 mg/m3時出現昏睡，痙攣而死亡。有時根據碳氧血紅蛋白（COHb）來評價室內一氧化碳低暴露水平對人體的影響，3-11歲兒童COHb平均飽和度為1.

16、01%；12-74歲不吸煙人群為1.25%。但成年不吸煙人群中4%的人COHb超過2-5%。室內污染所致COHb飽和度只有超過2%，才會影響心肺病人的活動能力，加重心血管的缺血癥狀。 CO是燃料不完全燃燒產生的污染物，若沒有室內燃燒污染源，室內CO濃度與室外是相同的。室內使用燃氣灶或小型煤油加熱器，其釋放CO量是NO2的10倍。廚房使用燃氣灶10-30min，CO水平在12.5-50.0mg/m3之間。由于一氧化碳在空氣中很穩(wěn)定，如果室內通風較差，CO就會長時間滯留在室內。因此，很容易致人中毒。 同時，在工農業(yè)生產中，尤其在煤炭生產基地，如果一氧化碳濃度過高，很容易引起火災和爆炸，引起嚴重的事

17、故和后果，造成重大經濟損失和人員傷亡。因而作好煤炭自燃火災的預測預報和防滅火工作顯得尤為重要。因此，人們發(fā)現了測溫法來進行溫度可燃氣體的監(jiān)測。測溫法是發(fā)現煤炭自熱和探尋高溫點及火源的最直接、最可靠的方法，但煤體內部溫度的測溫技術尚未完全解決，目前僅作為掌握自燃動態(tài)、確定自燃區(qū)位置的一種有效的補充手段1。測定礦內空氣成分變化，是早期預報自燃火災應用最廣而且比較可靠的方法。煤類火災的主要指標是CO和H2和碳氫化合物，如乙烯C2H4、丙烯C3H6、乙炔C2H2等。它們是按一氧化碳->氫->乙烯->丙烯->乙炔的順序生成、釋放并隨溫度而增加的。當溫度異常時，首先出現CO，隨溫度

18、增高，出現HZ，然后是CZH4緊接著是C3H6，最后出現C2H2和其他氣體2。由于一氧化碳生成溫度低，生成量大，其生成量隨溫度升高按指數規(guī)律增加。所以，煤礦井下廣泛以一氧化碳氣體作為預報煤炭自燃的指標氣體。它的變化一直在煤礦安全生產活動中受到高度重視，特別是煤層有自然發(fā)火傾向的礦井更是如此。在煤礦井下，CO的來源一般是由于煤自熱或自燃產生的。所以當井下出現CO氣體或CO氣體濃度穩(wěn)定地增長時，就認為煤炭在自然發(fā)火或有自然發(fā)火的危險。然而，有些礦井，煤層中本身就含有CO，在煤層開采過程中，就逸出到采掘空間的風流中來，如果對其逸出量及規(guī)律不能掌握，就會造成煤炭自燃火災的誤報，對預報和防治煤炭自然發(fā)火

19、造成不利影響3。大水頭煤礦是煤層具有自然發(fā)火傾向性的礦井，經過對大水頭煤礦幾十次煤炭自然發(fā)火災害有關參數的反復觀察分析認為，同樣是煤炭自燃造成的火災，但每次其自然發(fā)火期的長短、氧化速度、各種災害氣體的濃度等都隨時間、地點的不同有所差異，這其中的原因除一些外在的因素和煤層所處的自然環(huán)境因素外，還有一個不被人們所掌握的內在因素-煤層原生的CO成份在起著潛移默化、推波助瀾的作用。雖然確定的煤層自然發(fā)火期是3-6個月，但實際生產中常常出現一些預料之外的事例：掘進工作面后巷幾十米處高頂就有CO氣體出現；炮采工作面剛開采，短期內上隅角就檢測出CO氣體:綜放面每月推進60m左右，其支架頂部煤體中仍能查出高濃

20、度(最高達0.064%)的CO氣體成份。通過分析表明煤電鉆打的孔內實測CO濃度高達0.5%，而且一氧化碳檢測管變色環(huán)呈血紅色，比火區(qū)測定的還要高。因此要必要開發(fā)CO報警器來對CO進行監(jiān)測，指導安全生產。1.3 一氧化碳報警器的發(fā)展狀況 1964 年，由Wickens 和Hatman 利用氣體在電極上的氧化還原反應研制出了第一個氣敏傳感器，1982年英國Warwick 大學的Persaud 等提出了利用氣敏傳感器模擬動物嗅覺系統(tǒng)的結構4，自此后氣體傳感器飛速發(fā)展，應用于各種場合，比如氣體泄漏檢測，環(huán)境檢測等?，F在各國研究主要針對的是有毒性氣體和可燃燒性氣體，研究的主要方向是如何提高傳感器的敏感度

21、和工作性能、惡劣環(huán)境中的工作時間以及降低成本和智能化等。 下面簡單介紹各種常用的一氧化碳報警器的工作原理最新的研究進展。一氧化碳報警器主要包括兩部分，一部分是監(jiān)測系統(tǒng)，由各種傳感器組成，另一部分是報警系統(tǒng)，根據檢測系統(tǒng)的指標作出報警判斷。首先簡單介紹下一氧化碳傳感器的發(fā)展狀況。氣體傳感器主要有半導體傳感器（電阻型和非電阻型）、絕緣體傳感器（接觸燃燒式和電容式）、電化學式（恒電位電解式、伽伐尼電池式），還有紅外吸收型、石英振蕩型、光纖型、熱傳導型、聲表面波型、氣體色譜法等5。 電阻式半導體氣敏元件是根據半導體接觸到氣體時其阻值的改變來檢測氣體的濃度；非電阻式半導體氣敏元件則是根據氣體的吸附和反應

22、使其某些特性發(fā)生變化對氣體進行直接或間接的檢測。 接觸燃燒式氣體傳感器是基于強催化劑使氣體在其表面燃燒時產生熱量，使傳感器溫度上升，這種溫度變化可使貴金屬電極電導隨之變化的原理而設計的。另外與半導體傳感器不同的是，它幾乎不受周圍環(huán)境濕度的影響。電容式氣體傳感器則是根據敏感材料吸附氣體后其介電常數發(fā)生改變導致電容變化的原理而設計。 電化學式氣體傳感器，主要利用兩個電極之間的化學電位差，一個在氣體中測量氣體濃度，另一個是固定的參比電極。電化學式傳感器采用恒電位電解方式和伽伐尼電池方式工作。有液體電解質和固體電解質，而液體電解質又分為電位型和電流型。電位型是利用電極電勢和氣體濃度之間的關系進行測量；

23、電流型采用極限電流原理，利用氣體通過薄層透氣膜或毛細孔擴散作為限流措施，獲得穩(wěn)定的傳質條件，產生正比于氣體濃度或分壓的極限擴散電流。 紅外吸收型傳感器，當紅外光通過待測氣體時， 這些氣體分子對特定波長的紅外光有吸收， 其吸收關系服從朗伯-比爾(Lambert-Beer)吸收定律，通過光強的變化測出氣體的濃度。 聲表面波傳感器的關鍵是SAW(surface acoustic wave)振蕩器，它由壓電材料基片和沉積在基片上不同功能的叉指換能器所組成，由延遲型和振子型兩種振蕩器。SAW傳感器自身固有一個振蕩頻率，當外界待測量變化時，會引起振蕩頻率的變化，從而測出氣體濃度。 對CO氣體檢測的適用方法

24、有比色法、半導體法、紅外吸收探測法、電化學氣體傳感器檢測法等。 比色法是根據CO氣體是還原性氣體，能使氧化物發(fā)生反應，因而使化合物顏色改變，通過顏色變化來測定氣體的濃度，這種傳感器的主要優(yōu)點是沒有電功耗。 半導體CO傳感器，通過溶膠凝膠法獲得SnO2基材料，在基材料中摻雜金屬催化劑來測定氣體6?，F國外有研究對SnO2基材料中摻雜Pt、Pd、Au等，并發(fā)現當傳感器工作在220°C時，在SnO2中摻雜2%的Pt時，傳感器對CO具有最大的敏感度。由于氣體傳感器的交叉感應，使得CO傳感器對很多氣體如H2、CO2、H2O等都有感應，但是采用上面的方法使得對其他氣體的敏感度下降很多7。 CO電化

25、學氣體傳感器敏感電極如常用的金屬材料電化學電極有Pt、Au、W、Ag、Ir、Cu等過渡金屬元素，這類元素具有空余的d、f電子軌道和多余的d、f電子，可在氧化還原的過程中提供電子空位或電子，也可以形成絡合物，具有較強的催化能力8。又研制了一種新型的CO電化學式氣體傳感器，即把多壁碳納米管自組裝到鉑微電極上，制備多壁碳納米管粉末微電極，以其為工作電極， Ag/AgCl為參比電極，Pt絲為對比電極，多孔聚四氟乙烯膜作為透氣膜制成傳感器，對CO具有顯著的電化學催化效應，其響應時間短，重復性好9。 利用CO氣體近紅外吸收機理，研究了一種光譜吸收型光纖CO氣體傳感器，該儀器檢測靈敏度可達到0.2×

26、;10-610。另一種光學型傳感器是用溶膠凝膠鹽酸催化法和超聲制得SiO2 薄膜，將薄膜浸入氯化鈀、氯化銅混合溶液，勻速提拉，干燥后制得敏感膜，利用鈀鹽與CO反應，生成鈀單質，引起吸光度變化11。 采用超頻率音響增強電鍍鐵酸鹽方法獲得磁敏感膜，磁飽和度和矯頑磁力決定對氣體的響應敏感度。當溫度加熱到85C時，得到最大響應，檢測范圍333ppm5000ppm12。 第2章 一氧化碳傳感器 信號處理技術 一氧化碳報警器主要由氣體傳感器和報警電路組成，而其性能的好壞又取決于氣體傳感器，因此，氣體傳感器所采用技術是整個系統(tǒng)的關鍵，下面我們重點分析在一氧化碳傳感器中所采用的信號處理技術。 2.1 氣體傳感

27、器陣列信號處理技術 與哺乳動物的嗅覺系統(tǒng)類似，氣體傳感器陣列是一氧化碳傳感系統(tǒng)的“氣味感受細胞”，感受到氣味時就將信號通過接口電路及一些預處理電路(生物嗅覺中對應的部位為“嗅球”)然后傳到信息處理中心(大腦)，通過“大腦”內的嗅覺信號處理，完成對氣味的識別和簡單量化，并發(fā)送相應的控制信號。該系統(tǒng)稱為電子鼻系統(tǒng)。其信息處理中心通常由電腦或微處理器實現，其中的“嗅覺”信號處理技術對于電子鼻的性能起著關鍵作用。 對這一技術的研究，從氣體傳感器陣列和電子鼻的概念提出后，就一直都沒有間斷過。一個成功的氣體(氣味)識別和量化系統(tǒng)通常要涉及到多種多維信號的處理方法，包括信號預處理、特征提取、特征選擇、分類、

28、回歸、聚類以及驗證等13，基于統(tǒng)計的模式識別方法、神經網絡等多種信號處理方法己在電子鼻領域里得到了應用并取得了一些成果。 2.2 信號預處理 信號預處理的主要目的有濾波、基線處理、漂移補償、信息壓縮以及歸一化等。圖2-1為金屬氧化物半導體氣體傳感器的一般測量電路，其中RL為串聯負載電阻，Rs為氣體傳感器的電阻，Vcc為測量電壓，V為實際傳感器測量電壓。 圖2-1 微熱板式氣體傳感器的單臂電橋測量電路 傳感器的描述信號可用電壓信號(V)、電阻信號(R)和電導信號(G)等物理量表示，三個物理量互相關聯，電阻和電導互為倒數，其中電壓信號受串聯電阻的影響，在量程大且需更改串聯電阻的情況下不宜使用。基線

29、的概念為傳感器在空氣中的信號，處理方法主要有三種:差值法，比例法和分數比值法。以電導物理量為例，定義其在空氣中的基線值為Gair，在被測氣體中的值為Ggas ,那么對應的三種處理方法見表2-1。常用的處理方法為分數比值法，因此Sg又被稱為電導靈敏度，成為衡量傳感器氣敏性能的一個重要參數。上述基線的處理方法僅是對氣體傳感器信號的簡單處理，基線漂移的抑制是氣體傳感器領域中的一個重要研究問題。作為一種化學傳感器，受空氣中多種因素的影響，基線漂移緩慢、隨機，迄今還沒有形成一種統(tǒng)一的理論來描述。小波變換技術在基線漂移抑制方面取得了較好的效果14。表2-1 基線處理方法 處理方法 說明 差值法 DG=Gg

30、as-Gair 去除疊加性噪聲和漂移 比例法 rg= Ggas/Gair 去除乘積性噪聲和漂移 分數比值法 是sg= (Ggas-Gair )/Gair 疊加性和乘積性噪聲和飄移 都有作用 作為一個隨時間變化的量，氣體傳感器的特征信號有多種，如穩(wěn)態(tài)信號、瞬態(tài)信號等。特征是直接從傳感器的原始信號提取出來的參數，各特征之間相互關聯，由于交叉敏感的影響，各傳感器之間也相互關聯，因此這樣一個原始的特征參數集是一個富含冗余信息的高維向量。維數增多引起后續(xù)信號處理的復雜程度呈指數上升，也就是所謂的“維數咒語”問題，使得降維處理成為必要。同時，信息冗余容易導致信號參數的協方差矩陣奇異，因此特征選擇和特征提取

31、成為氣體傳感器陣列信號處理的兩個必要步驟。特征選擇的目的是從M個特征中選擇N個參數(N<M)組成一 個信息量最大或者估計準確度最高的最優(yōu)集合，可能組“方法”有NMC。常用的選擇方法為順序搜索法，從集合內參數為0，逐漸增加參數數目的 方法為前向搜索法；從全部特征組成參數集合開始逐漸減少參數數目的方法為后向搜索法。順序搜索法計算量比較大，促進了隨機選擇算法的發(fā)展，如模擬退火算法，遺傳算法15等。參數選擇的評價方法主要有兩種:過濾法(filters)和打包法(wrappers)。過濾法通過比較特征子集的信息含量(如類間距)，試圖尋找具有一般性的特征參數集；打包法是在特定模式識別算法的基礎上根據

32、預測的準確度來估計特征子集的性能，以大量計算為代價但能夠獲得較好的識別精度。Gutierrez-Osuna16對8種搜索技術進行了比較，結論是各種搜索算法的性能相似。Corcoran17使用遺傳算法和Fisher判別式對一個溫度調制陣列的參數進行選擇，在保證分辨率的情況下能夠將特征參數的數目減少1/10。優(yōu)化后的特征參數集代表了被測氣體的所有信息，但是各個參數之間的相關性大，依然存在冗余信息。特征提取實際上是要尋找一種變換f: xÎÂM® yÎÂN(N<M)，使得y能夠代表x的絕大多數信息。在電子鼻領域內使用較多的特征提取方法主要有主成分

33、分析法(PCA)和Fisher線性判別式分析法(Linear Discriminant Analysis，LDA)。PCA是沿著數據的方差最大方向作變換，該方差也是輸入變量x的協方差陣的特征值。LDA是一種分類方法，沿各類之間距離最大的方向上作變換，就是類內協方差陣SW的逆陣和類間協方差陣SB乘積SW-1SB的特征向量18。2.3 模式分類，識別和量化 電子鼻實現的一個重要功能是對不同的氣味(體)進行分類和識別。模式分類的目的是對一組新的氣味特征向量yÎÂN表征的對象識別，考察其為己知類型毛(w1, w2, ¼ wc)中的哪一種氣味wi，減小誤分類率也就是要使得樣

34、本y屬于類wi的概率代P(wi|y)最大，即最大后驗概率法則19，通常使用貝葉斯公式求解。(2-1) 式中P(y| wi)為類條件概率，P(wi)為先驗概率，P(y)為樣本概率，對分類問題來說可以忽略。先驗概率可以通過樣本出現的頻率計算得到。通過一組高維數據直接估計P(y | wi)的難度較大，通常都對數據進行了諸多簡化和近似，如假設數據是高斯分布等。分類器的設計也主要是為了得到P(y|wi)的估計值。在氣味分類領域中常用的分類器有二次分類器(Quadratic Classifiers)20,K最近鄰分類器(K Nearest Neighbor Classifiers, KNN)、多層感知分類

35、器(Multilayer Perceptron Classifiers, MLP)21和徑向基函數分類器(Radial Basis Function Classifiers, RBF)22。二次分類器假設所有類的概率分布函數相同且都為高斯分布，即(2-2) 式中ui和Si為樣本均值和協方差。指數部分為馬氏距離(Mahalanobis distance)，當協方差矩陣y為單位陣時即為歐式距離，當各類的分布也為高斯分布時，二次分類器就是大家熟知的貝葉斯分類器。KNN是一種非線性分類器，對y進行分類時，通過尋找數據集中最相近的k個樣本并選出這k個樣本的主導類作為y的類別。KNN的分類效果好，但是需要

36、占用大量的內存(存儲樣本數據)，計算量大(需要將未知樣本與所有數據樣本的近似程度進行計算并排序)。多層感知器(MLP)是一種常用的人工神經網絡，通過將感知器的輸出單元進行編碼，賦予類的標號，采用后向傳播算法(Back-Propagation)使用已有的數據對網絡進行訓練，生成分類器。徑向基函數(RBF)也是一種帶有反饋連接的神經網絡，其結構與MIA，相似，但是其輸入輸出映射和訓練機制不同。RBF是一種典型的局部逼近網絡，其神經元的輸入為輸入矢量與權值矢量的距離乘以閩值，神經元變換函數為高斯函數。MLP神經網絡和RBF神經網絡在氣味分類和識別領域應用較多。 相對于氣味的分類問題，電子鼻的回歸分析

37、問題更具有挑戰(zhàn)性。回歸分析的目的是基于觀測數據建立變量間適當的依賴關系，以分析數據的內在規(guī)律，并用于估計輸出變量。電子鼻領域中的回歸問題主要包括三種：混合氣體分析(被估計變量為混合氣體中各成分的濃度)、工藝監(jiān)控(被估計變量為工藝參數)和嗅感分析(被估計變量為香、臭等感覺程度)。估計的源變量即觀測數據變量，為氣體傳感器陣列的輸出向量。倘若被估計的一組變量為類標識，那么模式分類也可以看作是一個回歸問題，因此大部分的回歸技術都可以用于模式分類。在圖2-2所示的電子鼻原理框圖中，如果輸出向量y1(t)，y2(t)，¼ yk(t)為混合氣體濃度向量c1(t)，c2(t)，¼ ck(t

38、)的估計，就構成了一個混合氣體分析問題?；旌蠚怏w分析問題較為根本，難度也最大。目前應用于混合氣體分析問題的回歸技術主要有最小二乘法、主成分回歸法(Principal Component Regression, PCR )、偏最小二乘法(Partial Least Squares, PLS)、MLP和RBF等人工神經網絡技術。最小二乘法是以線性回歸模型為基礎的23，仍以圖2-2為例，使用一由n個傳感器組成的陣列檢測m種氣體組成的混合氣體，采用氣敏電阻的分數電導作為傳感器的輸出向量，記為s=s1，s2¼，snT，設被測氣體濃度與傳感器的輸出信號之間的回歸方程為線性。c=sA+，式中，c=

39、c1(t)，c2(t)，¼ cm(t)T，A=(aij)n×m為未知參數矩陣。為均值0,方差為s2>0的不可觀測的隨機變量，稱為誤差項。由實驗觀測到P組輸入輸出向量，那么。C= (cij)m×p，S= (sij)m×p，輸入輸出關系為C=SA+。忽略誤差項，當S為非奇異陣時參數矩陣可由A=S-1C計算得到，但是作為觀測向量，S可能為奇異陣。因此在矩陣分析中引入偽逆來解決這一問題.(2-3) S+為S的偽逆，S+S=I，上式為正規(guī)的二乘估計算法。 最小二乘法的回歸方程中使用了所有傳感器的輸出項進行估計，由于交叉敏感和傳感器輸出信號的相似性，信號之間相

40、關性大，通過PCA去除數據之間的相關性，提取主成分用于回歸方程，該種方法就是主成分回歸法(PCR)。主成分的提取法則是沿著觀測數據向量方差最大的方向提取，因此它們與被測氣體濃度之間的線性依賴關系也并非最好24。偏最小二乘法(PLS)能夠處理共線性數據，在化學計量的數據分析中使用較多。與PCR不同，PLS依次尋找各傳感器與混合氣體濃度之間的最大相關性。最小二乘法、主成分回歸法和偏最小二乘法的基礎模型都是線性回歸模型，隨著測試氣體濃度范圍的擴展，傳感器響應與氣體濃度之間的非線性關系逐漸增強，具有非線性擴展能力的人工神經網絡技術(MLP,RBF等函數逼近網絡)和遺傳算法在混合氣體分析中得到了廣泛的應

41、用25。 聚類分析在電子鼻數據處理中應用也較為廣泛，它是一種無監(jiān)督學習過程，用于尋找數據樣本之間的空間關系或相似性，主要包括三個基本步驟:(a) 定義樣本之間的不相似性法則，通常采用歐式距離；(b)定義一種優(yōu)化聚類的法則，通常基于類內和類間結構(如擴展類間距離，壓縮類內距離等)；(c)定義一種搜索算法，用于將某一測試樣本賦給某一類。目前應用較多的聚類方法主要有樹狀圖法(Dendrogram )、C均值法以及自組織映射神經網絡(Self=Organiz Map)。樹狀圖法可以通過自底向上的凝聚算法或者自頂向下的分裂算法形成。Gardner26等使用樹狀圖法分析了12個金屬氧化物氣體傳感器對幾種酒

42、精的識別。將訓練樣本隨機設定為C個不相連的類，計算每個類的均值，然后重新分配各樣本到C個類中再計算各類的平均值，直到相鄰兩次重新分配的各類均值不變就結束迭代計算，這種方法就是C均值法。隨著模糊數學的發(fā)展，模糊集理論在氣體分析領域中也得到了應用，并在C均值算法的基礎上發(fā)展為模糊C均值算法。SOM是一種能夠產生拓撲分布結構的互連接技術，通常是一個二維的網格結構，首先通過競爭機制選擇網格中與數據樣本最近的神經元及其附近的神經元并激活，調整其在二維網格中的坐標使得它們更接近于數據樣本27。 聚類、分類和回歸都是氣體分析和氣味識別中的重要問題，聚類是無監(jiān)督的，從廣義上來講，聚類屬于分類。倘若將“類”作為

43、一個變量尋求輸入和這個變量之間的關系，那么分類實際上又是回歸的一種。因此多種算法都可以同時用于聚類、分類和回歸，比如BP神經網絡、RBF神經網絡、PCR等。無論是何種問題，都需要一些先驗數據作為訓練樣本完成模型的構建，最終模型的好壞需要通過一些新的數據樣本來說明驗證。驗證的過程就是使用構建的模型對新的樣本進行估計，考察估計的結果是否令人滿意，這些新的樣本就是測試樣本的選取。測試樣本的選取方法也有多種，如使用新的樣本集或多次交叉驗證法等，在氣體分析中多采用新樣本集進行驗證。2.4 氣體傳感器溫度調制及信號處理技術 作為一種化學傳感器，在不同的工作溫度下，氣敏材料對不同氣體的吸附選擇性和靈敏度不同

44、。金屬氧化物半導體氣體傳感器的氣敏特性受器件溫度的影響和控制，在不同工作溫度范圍內對不同氣體的響應有所不同。因此，可將半導體氣體傳感器調制在不同的溫度模式下，測試傳感器在給定溫度模式下對不辰氣體的動態(tài)響應信號，結合信號處理技術，提取傳感器對不同氣體成分的響應特征，用于氣體的識別、量化和分類。 2.5 溫度調制模式 度下的傳感器組成陣列，也可以使用一個依次工作在不同溫度下的傳感器來實現。這構成了現在氣體檢測領域內的兩個主要研究方向。 溫度調制的一個最簡單方式就是控制傳感器的加熱電壓時通時斷，1992年，Y.Hiranaka32將Figaro氣體傳感器控制在脈沖加熱電壓下，傳感器首先在SV加熱電壓

45、下預熱，當響應穩(wěn)定時，斷開加熱電壓，監(jiān)測傳感器的響應信號，再開啟SV加熱電壓，依次周期性控制，脈沖電壓的周期為60s。Amatomo等33每秒鐘給傳感器施加一個持續(xù)時間為8ms，電壓為7.5V的加熱脈沖，得到的暫態(tài)響應用于定性識別CO，乙醇和氫氣。這些都是兩個溫度點之間的階躍,但是Sears35等認為全量程周期性(cyclictemperature)加熱電壓在傳感器的溫度調制方面更具有優(yōu)越性和發(fā)展前景。所謂全量程周期性加熱電壓，是指控制傳感器遍歷從室溫到傳感器容許最高工作溫度范圍內的所有溫度點。原因有三:1)由于不同氣體對溫度的依賴特性不同，周期性溫度調制總能控制傳感器針對不同氣體給出典型曲線

46、；2)低溫時傳感器對氣體的不完全響應有累積效應，高溫則具有清洗作用；3)在這個溫度范圍內，對應某種氣體總有一個最高靈敏度工作溫度點，因而可以提高傳感器的靈敏度。但是，當傳感器遍歷所有溫度點時，傳感器電阻本身受溫度的影響極為顯著，很多情況下需要調整匹配電阻才能準確測量到傳感器電阻的變化，給測試帶來困難。因此比較合適的方法還是在一定偏壓和幅值下的溫度調制技術，而“遍歷”一定范圍內的溫度點的思想仍然得到了延續(xù)。迄今為止，應用和研究最多的溫度調制模式是正弦波，因為在正弦加熱電壓控制下，傳感器的溫度變化能夠更好的跟蹤加熱電壓的變化，并且能夠遍歷各個溫度點。 由于燒結型傳感器以及厚膜傳感器的加工工藝比較成

47、熟，產品已經進入或即將進入市場，產品的可靠性和靈敏度有一定保證，因而它們也成為溫度調制技術的主要研究對象，如Figaro公司的TGS813, TGS2611等型號傳感器。S.Nakata等自1996年開始針對Figaro氣體傳感器進行了一系列溫度調制方面的研究36，考察了CO在不同功耗加熱下的Sn02氣體傳感器表面有節(jié)律性的化學反應過程37，使用每秒鐘高溫16ms的加熱脈沖調制傳感器并觀察到傳感器輸出信號在加熱和降溫過程中的遲滯現象，最終確定了正弦溫度調制模式，頻率f為20-40mHz之間，電壓為V=3.5+1.5cos(2pft)，考察了該模式下傳感器對高濃度(1000-10000ppm)一

48、氧化碳、丙烷、氨氣和丙烯等氣體的響應厚膜氣體傳感器較燒結型陶瓷傳感器尺寸小，響應時間也較快，對氣體的響應特征又與燒結型類似，因此在該領域內的溫度調制技術研究也較多。N.Barsan, A.Fort, E.Llobet等分別考察了厚膜氣體傳感器在正弦溫度調制模式下的響應特征，頻率都為50mHz,溫度調制范圍一般低溫2000°C至高溫4000°C左右。XingJiuHuang等考察了凝膠溶膠法研制的厚膜傳感器在20, 25, 30, 50mHz幾個頻率以及20-1000°C,100-1500°C,150-2000°C,200-2500°C

49、和250-3000°C幾個溫度范圍調制下的矩形波的響應信號，以及20mHz頻率下的幾個波形(三角波、正弦波、鋸齒波等)的調制效應，定性分析了各個波形的響應，并指出對所使用的傳感器檢測O.Sppm丙酮較好的溫度調制模式為20mHz，250-3000°C的矩形波。于鵬等采用高低溫加熱控制下的4個傳感器組成陣列用于白酒的識別;張正勇等考察了矩形波加熱下的幾種氣體響應情況。 微熱板式薄膜氣體傳感器由于具有尺寸小、溫度響應速度快的優(yōu)點，能夠快速跟蹤加熱電壓的變化，在溫度調制方面應更具有優(yōu)越性。NLST在研制成功微熱板式氣體傳感器之后，1995年發(fā)表了溫度調制模式控制下的傳感器響應，考

50、察了以鋸齒波為包絡的脈沖電壓調制模式，高溫加熱100ms后降低至室溫，隔5-200ms的時間然后采樣傳感器的電阻值，測試了傳感器在丙酮、甲醛、乙醇和甲醇的飽和蒸汽中的響應。2.6 信號處理方法 溫度調制擴展了氣體傳感器在時間上的響應信號，因此其信號處理方法主要包括了與時間頻率信號處理有關的快速傅立葉變換(FFT)以及離散小波變換(DWT)方法，通過FFT或DWT，提取與氣體有關的特征信號，再結合陣列信號處理方法對氣體模式進行識別和量化。S.Nakata考察了FFT變換后得到的2階諧振信號的實部和虛部隨1000ppm-10000ppm一氧化碳、丙烷、氨氣和丙烯氣體濃度的變化，并且將4個傳感器控制

51、在正弦加熱模式下，提取每個傳感器的2階諧振信號實部和虛部組成陣列來識別4種氣體teal。由于該二階信號比較微弱，他們又提出了使用2倍頻的電壓信號對正弦加熱電壓調制后的信號進行疊加增強二階諧振信號，提高信號的幅度38，及將考慮的諧頻信號增加到3階諧振，提高氣體識別的準確率。 N.B1TS1ri在1995年報導了氣敏材料受器件溫度的影響，并在1997年報導了在正弦溫度調制(2000°C-4200°C)，頻率為50mHz模式下，傳感器的電阻值經過傅立葉變換，然后提取特征值結合神經網絡技術實現了對CO和NO2的識別和量化。E.Llobet等使用FFT以及DWT提取頻率信號，結合PC

52、A以及神經網絡技術對CO和NO2氣體響應進行了識別，神經網絡的輸出為對氣體模式的01編碼。之后提出了小波變換與Fuzzy ARTMAP相結合的信號處理方法，使用正弦信號或者多個正弦信號疊加后的信號加熱，通過小波變換提取典型頻率特征，然后使用Fuzzy ARTMAP分類器對氣體進行分類，確定出幾種頻率的正弦信號疊加調制傳感器的識別率中，哪幾種頻率的疊加最好。 Clifford引入了半導體勢壘模型來分析傳感器受溫度的影響39，S.Nakata在該模型的基礎上添加了傳感器表面的化學反應機制，并討論了CO，O2等在材料表面的化學吸附和反應機理，對傳感器的遲滯現象進行了定性的解釋。R.Ionescu在該

53、模型的基礎上進行了擴展，采用優(yōu)化的方法，模擬了正弦溫度調制模式下的傳感器響應，與實際結果吻合較好。T.Kunt在NIST微熱板式薄膜氣體傳感器的溫度調制基礎上，純粹從信號處理的角度出發(fā)，設計了溫度調制下的傳感器響應函數，并在該函數的基礎上，通過比較模型在一定調制模式下對甲醇和乙醇的響應曲線的差值，以兩曲線之間差值的最小均方根最大為目標，求解用于區(qū)別該兩種氣體的最佳溫度調制模式，但是從實驗結果來看，該方法效果不是很好。 2.7 存在的問題 從基于統(tǒng)計的模式識別方法到人工神經網絡技術，各種多維信號處理方法在氣體傳感器陣列的信號處理中都有嘗試和應用，其中一個主要的應用是氣味的識別。對于多成分氣體的識別和量化技術，目前較成功的方法是將各個濃度的氣體設定為一種模式，根據氣體傳感器陣列的響應特征對各種模式進行識別，要識別的模式數目依賴于量化的精確程度。精確程度越高，濃度劃分越細致，模式的數目就越多，導致訓練神經網絡的時間增長，計算量增多，所需測量的訓練數據增多，給實際測量帶來不便。有效解決該問題的方法就是建立混合氣體響應的回歸模型。作為一種化學傳感器，氣體傳感器的響應受到環(huán)境中溫度、濕度以及各種氣體的影響，諸多干擾因素給氣體傳感器回歸模型的建立增加了很多困難。 溫度調制模式對傳感器選擇性的改善程度起著決定