气体传感器阵列常用模式识别算法
电子鼻电子舌
电子鼻电子舌概述电子鼻和电子舌是两种基于传感技术的人工感官设备，它们模仿了人类的嗅觉和味觉系统，可以用于检测和识别气味和味道。
电子鼻和电子舌在食品、医疗、环境监测等领域有着广泛的应用前景。
本文将介绍电子鼻和电子舌的原理、应用以及发展趋势。
电子鼻电子鼻是一种模拟人类嗅觉系统的传感器装置，可以用于检测和识别气体的成分和浓度。
它由气体传感器阵列、信号处理电路和模式识别算法等组成。
原理电子鼻的气体传感器阵列通过吸附或吸收气体分子来获取气体的信息。
常用的气体传感器有金属氧化物半导体传感器、电化学传感器、光纤传感器等。
气体分子的吸附或吸收会引起传感器的电阻、电流或光信号的变化，通过测量这些变化可以确定气体的成分和浓度。
应用电子鼻在食品、医疗、环境监测等领域有着广泛的应用。
在食品行业中，电子鼻可以用于检测食品的新鲜度、品质和真实性。
在医疗领域，电子鼻可以用于检测呼出气体中的特定化合物，从而帮助医生进行疾病的早期诊断。
在环境监测中，电子鼻可以用于检测空气中的污染物。
随着传感技术的发展和进步，电子鼻的灵敏度和准确性不断提高。
目前的电子鼻主要是通过模式识别算法来识别气体，但未来可以结合人工智能和机器学习等技术，进一步提高识别的准确性和可靠性。
此外，对于特定行业的需求也将推动电子鼻的发展，例如在食品行业中，对于食品安全和质量的要求不断提高，对持续监测和检测手段的需求也在增加。
电子舌电子舌是一种模拟人类味觉系统的传感器装置，可以用于检测和识别溶液中的味道和成分。
电子舌由化学传感器阵列、信号处理电路和模式识别算法等组成。
原理电子舌的化学传感器阵列通过吸附或反应溶液中的化学物质来获取味道的信息。
常用的化学传感器有离子选择电极、光化学传感器、电化学传感器等。
化学物质的吸附或反应会引起传感器的电阻、电流或光信号的变化，通过测量这些变化可以确定溶液中的成分和味道。
应用电子舌在食品、饮料、药品等领域有着广泛的应用。
在食品行业中，电子舌可以用于检测食品的口感、甜度和酸度等。
仿生嗅觉和味觉传感技术的研究现状与进展
仿生嗅觉和味觉传感技术的研究现状与进展目录摘要 (3)1、仿生技术发展概况 (2)2、嗅觉仿生传感器 (6)2.1仿生嗅觉传感器的研究现状和进展 (6)2.2生物嗅觉的机理及仿生嗅觉系统 (7)2.2.1生物嗅觉机理 (7)2.2.2.仿生嗅觉系统 (8)2.3电子鼻仿生信息处理技术研究进展 (10)2.3.1仿生电子鼻的基本结构与工作原理 (11)2.3.1仿生电子鼻在食品鉴评中的应用 (11)3、味觉仿生传感器 (12)3.1、味觉传感器的机理及其研究 (12)3.2、电子鼻仿生信息处理技术研究进展 (14)3.2.1、电子舌的机理及其分类 (14)3.2.1、电子舌技术在食品领域的应用 (15)4、结语 (17)参考文献 (18)摘要人体是各种传感器云集之处, 这些人体传感器具有灵敏度高、选择性好、集成度高等特点。
因此模仿人体的生物感受器研制仿生传感器成为传感技术的一个重要发展方向。
评述目前国际上仿生传感技术的研究进展。
电子鼻技术是探索如何模仿生物嗅觉机能的一门学问。
几乎所有动物,不论是高级的还是低级的,都具有对周围环境中的化学刺激- 气味进行感知并作出适当反应的能力。
本文介绍了电子鼻技术的研究历史、研究现状与发展趋势。
最后展望了其未来应用前景。
随着现代科学技术和科学理念的不断发展。
电子鼻作为一个新兴技术它必将给众多领域带来一次技术革命, 也将逐步走向实用。
关键词：仿生传感技术；电子鼻和舌；发展趋势；应用前景仿生嗅觉和味觉传感技术的研究现状与进展1、仿生技术发展概况自然界在亿万年的演化过程中孕育了各种各样的生物,每种生物都拥有神奇的特性与功能,因而能够在复杂多变的环境中生存下来。
仿生学(Bioncis)就是以生物为研究对象,研究生物系统的结构性质、能量转换和信息过程,并将所获得的知识用来改善现有的或创造崭新的机械、仪器、建筑结构和工艺过程的科学,是生物科学与工程技术相结合的一门综合的边缘学科。
气体传感器阵列-王磊
传感器是根据SnO2薄膜在气体环境中的理化性质，设计出的一种三阵列气 体传感器，其中三个材料配比各不相同的敏感元在气体环境中响应不同，分 别对还原性气体，弱氧化性气体，易氧化性气体敏感，因此可通过三个敏感 单元的交叉敏感特性可以对大多数气体敏感。
4.2 三阵列SnO2薄膜气体传感器（AQC）
实例分析——AQC分类地沟油：
2.2 气体传感器阵列与多元一次方程组
假设一个由N个气体传感器构成的阵列用来分析M种气体。阵列对M种
气体响应的集合为M个随机过程的集合，矩阵形式表示为：
(t) {[1(t),2(t) M(t)],t T }
11(t ) 21(t )
N 1(t)
12(t) 1M(t)
22(t )
2M
SnO2敏感机理
反应条件
特性
空气中的氧在表面夺取电子变 成化学吸附氧
O2 2e 2O
使电导率下降
还原性气体从化学吸附态的氧 离子移走一个电子释放回导带， R O RO e
减少传感器电阻
与环境中其他氧化性气体反应
X ne X n
使电导率下降
三阵列敏感 单元
图4-1 产品实物图
4.2 三阵列SnO2薄膜气体传感器（AQC）
关系
换关系，可以更准确的获取气体浓度信息
4.1 阵列传感器比较
德国UST公司气体传感器阵列
产品名称 生产厂家
敏感气体
AQC 德国UST公司 还原性气体、弱 氧化性气体、强
氧化性气体
AAQC 德国UST公司
CO2 、CH4 、CO 、 CH2O
测量指标
定性测量
定量测量
4.2 三阵列SnO2薄膜气体传感器（AQC）
面向煤矿混合气体检测的神经网络算法研究进展
面向煤矿混合气体检测的神经网络算法研究进展焦明之1，2，3，4， 沈中丽1，2， 周扬明1，2， 何新建3， 贺耀宜4（1. 矿山互联网应用技术国家地方联合工程实验室，江苏 徐州 221116；2. 中国矿业大学 信息与控制工程学院，江苏 徐州 221116；3. 中国矿业大学 安全学院，江苏 徐州 221116；4. 天地（常州）自动化股份有限公司，江苏 常州 213015）摘要：煤矿气体传感器用于混合气体检测时测量信号之间有交叉干扰，难以保证检测准确性。
对于相同的待识别气体，传统气体识别算法的识别精度低于基于神经网络的气体识别算法，神经网络通过调整其网络层、每层神经元的数量、神经元的激活函数和各层网络之间的权重等来实现更高的气体识别精度。
介绍了煤矿混合气体检测系统结构，通过构建气体传感阵列，利用其多维空间气体响应模式，并结合特定的气体识别算法，实现对混合气体的定性定量识别。
重点分析了几种面向煤矿混合气体检测的神经网络算法并进行了对比分析，主要包括反向传播（BP ）神经网络、卷积神经网络（CNN ）、循环神经网络（RNN ）、径向基函数（RBF ）神经网络：BP 神经网络通常可以达到较高的分类精度，然而需要训练大量的参数，训练时间长，通常为了减少时长和提高精度，可以将BP 神经网络与其他算法相结合；CNN 可以自动提取数据特征，精度和训练速度都优于BP 神经网络，但其易于陷入局部最优；RNN 可以使用更少的数据并提取更有效的特征，但容易出现梯度消失等问题；RBF 神经网络具有较强的鲁棒性和在线学习能力，但其通常需要大量数据完成模型训练。
神经网络算法的应用将大幅提升煤矿混合气体的检测精度，保障煤矿智能化的实现。
关键词：煤矿安全监控；混合气体检测；神经网络算法；传感器阵列；反向传播神经网络；卷积神经网络；循环神经网络；径向基函数神经网络中图分类号：TD67 文献标志码：AResearch progress on neural network algorithms for mixed gas detection in coal minesJIAO Mingzhi 1,2,3,4, SHEN Zhongli 1,2, ZHOU Yangming 1,2, HE Xinjian 3, HE Yaoyi 4(1. National and Local Joint Engineering Laboratory of Internet Application Technology on Mine, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China ； 2. School of Information and Control Engineering, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China ； 3. School of Safety Engineering, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China ； 4. Tiandi (Changzhou) Automation Co., Ltd., Changzhou 213015, China)Abstract : When coal mine gas sensors are used for mixed gas detection, there is cross interference between measurement signals. It is difficult to ensure detection accuracy. For the same gas to be identified, the recognition precision of traditional gas recognition algorithms is lower than that of gas recognition algorithms based on neural networks. Neural networks achieve higher gas recognition accuracy by adjusting their network layers, the number of neurons in each layer, the activation function of neurons, and the weights between each layer of networks. This收稿日期：2023-04-10；修回日期：2023-08-20；责任编辑：胡娴。
电子鼻技术研究
电子鼻技术研究摘要：本文详细介绍了电子鼻系统的工作原理、电子鼻系统的构成。
依次介绍了气敏传感器阵列、数据采集预处理和和模式识别模块。
其中气敏传感器阵列重点介绍了传感器的选取和传感器阵列的构成。
数据采集预处理方面介绍了当前主流的预处理方法。
模式识别模块重点介绍了目前在电子鼻技术中应用最广泛的的人工神经网络技术。
关键词：电子鼻技术、检测、模式识别、人工神经网络引言随着各种天然气、煤制气、液化气的开发和使用,各种可燃性气体散发在工作场所和人们生活中。
为了有效地进行燃气生产中的质量监控和气体成分分析、环境保护中的空气污染检测和对民用燃气泄漏的检测及报警,国内外科研人员很早就致力于研究可燃气体的检测方法和控制方法,研制各式各样的气体检测和分析仪器,用于环境监测、生产过程中的监控及气体成分分析、气体泄漏报警等。
多组分气体分析是指对混合气体中多种感兴趣的气体或某种特定感兴趣的气体进行定性或定量分析.用于气体敏感的传感器以响应速度快、灵敏度高、制作简单等优点而显示出良好的应用前景,但同时也存在着交叉敏感这一严重缺陷,因而在实际应用中难以有选择地响应被测气体中的某种成分,直接影响着气体的测量精度.近年来,研究者们尝试将气体传感器阵列与模式识别技术相结合,形成模拟人类和其他哺乳动物嗅觉机理的人工嗅觉系统,即“电子鼻”.基本思路是:先利用气体传感器阵列对被测介质形成高维响应模式,然后借助模式识别技术对阵列响应进行辨识、处理,从而解算出被测介质中各种成分的体积分数.实践证明,这是解决气体定量检测问题的一条有效途径[1]。
1商品化电子鼻的应用情况目前,电子鼻已应用到质量控制、环境监测和疾病诊断[2]等各个领域。
医用电子鼻特指用于疾病诊断的电子鼻系统，与传统的诊断方法相比，电子鼻疾病诊断具有无创性，实时性，便捷高效等特点，在疾病诊断方面具有潜在的优势。
据报道，一种新的医用电子鼻气体传感器阵列优化方法，利用改进遗传算法设定气体传感器的重要性系数，以去除传感器阵列的冗余和相关，提高系统的判别能力。
基于CS和神经网络的传感器网络模式识别研究
摘
要 ：当前 ， 传感器 网络快速地发 展 ， 其节点不断增多 ， 需要传 输和储存 的数 据量也就不断增大 ， 同时现
有传感器节点尺寸与复杂度 限制 了传感器 网络 的数据存储 、 数据 的计算速度及频宽 。针对此类 问题 ， 将压 缩感知技术应用于传感器网络 ， 对传感器 网络中传 输的数据进 行压缩 ， 降低传输数 据量 ， 然后 在接收端 重 构数据 ， 将该数据样本作为 Ｂ Ｐ网络 的输入进行识别 。实 验证 明 ： 该方法 可 以提高 网络数据存储能力 和带 宽利用率 。 关键词 ：压缩感知 ； 传感器 网络 ； Ｐ神经网络 Ｂ
．
ｐｏｌ ｓ ｃｍｐｅｓｄｓｎｉｇｔｃｎｌｇ ｓａｐｉ ｅｓｒｎｔｏｋ ，ａ ｓｔ ｎｍ ｔｄ ｉ ｓｎｏ ｅ ｏｋ ｒ ｒ ｅ ， ｒｓｅ ｅ ｓ ｈ ｏｏｙｉ ｐｌ ｄｔ ｓｎｏ ｅ ｒｓ ｄｔ ｒ ｓ ｉｅ ｎ ｅ ｓｒ ｔ ｒｓａ ｂｍ ｏ ｎ ｅ ｅ ｏ ｗ ａ ａ ｔ ｎｗ ｅ
收 稿 日期 ：０ １ ｏ ＿６ ２ １ ＿ １２
Ｉ ］任意信号 都可 以表示为 ，
基金项 目： 国家 自 然科学基金资助项 目（ ０ ７０ ４ 国家重点实验室开放课题项 目（ ＦＪ０９ ５ ６ ８ １２ ）； Ｋ Ｊ ０ １） ２
第ｌ ２期
龚
静， ： 等 基于 ｃ ｓ和神经 网络 的传感器 网络模式识别研究
２， ９ 即采样 、 存 及 传 递 的数 据 量 还 不 到原 始 数 据量 的 储
式中
Ｃ为很 小 的系数 。那 么 ， 就要 设计 一个 平稳 的且 与
不相关的 Ｍ × Ｎ维 的观测矩 阵 Ｊ， Ｐ 对 进行观测 ， Ｄ投 将
机器嗅觉系统气味识别算法
关键 词 ： 机器嗅觉； 阵列传感器； 模式分析； 识别算法
中图分类 号 ：Ｐ １． Ｔ ２２ ３
文献标 识码 ： Ａ
文章编号 ：０４１９ （Ｏ６ ｏ—５８０ １０—６９ ２Ｏ ）６２１－５
机器嗅觉系统是模仿生物嗅觉 系统的一种 电 子装置， 由数个具有交叉灵敏度 的气体传感器组 它 合成传感器阵列 ， 并结合模式识别技术构成气体识
Ｋｅ ｒ ｓ ｙｗｏ ｄ ：ｍａ ｈｎ ｌ ｃｉｎ；ｓ ｎ ｏ ｒａ ｓ ａ ｔｒ ｎ ｌｓｓ ｅ ｏ ｎｔｏ ｌｏ ｉｈ ｓ ｃ ｉｅｏ ｆ ｔ ａ ｏ ｅ ｓ ｒａ ｒ ｙ ；ｐ ｔｅ ｎａ ａｙ ｉ ；ｒ ｃ ｇ ｉ ｎ ａｇ ｒｔ ｍ ｉ
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机器 嗅觉系统气 味识别算法 ＊
２０ ０ ６年 １ ２月
Ｏｄ ｕ ｃ ｇ ｉ ｏ ｇ ｒ ｔ ｍｓ ｆ ｒＭ ａ ｈ ｎ ｆ ｃ ｉｎ Ｓ ｓｅ ｜ ｏ ｒＲｅ ｏ ｎ ｔ ｎ Ａｌ ｏ ｉｈ ｏ ｃ ｉ ｅＯｌａ ｔｏ ｙ ｔｍ ｉ
ＬＩ Ｈ ｏ ｇ ｘ ｕ ， Ｕ ｎ － ｉ ＬＵＯ － ａ ＺＨＡ ＮＧ － ｏ ｇ Ｄｅｈ ｎ， Ｚｅｙ ｎ
１ 机器 嗅觉 的信 号模 式
人的鼻子是识别气体能力很强的智能型传感系
统． 的嗅 觉形成 过程 大致 分 为三 个层 次 ： 人 嗅上
皮 —— 嗅球及 嗅神 经—— 大脑 ．
MOS气体传感器阵列深度学习算法，实现智能电子鼻
MOS气体传感器阵列深度学习算法，实现智能电子鼻嗅觉对于动物生存的重要性不言而喻，电子鼻利用气体传感器模拟哺乳动物嗅觉感受器细胞，通过传感器阵列化并结合模式识别算法，快速精准识别气味。
由于可识别无味、有毒、刺激性和低浓度气体，电子鼻为扩大人类嗅觉边界提供了巨大潜力。
当前，虽然电子鼻已在多个行业应用中落地，包括农业工程、环境监测、食品加工、爆炸物检测等，但还存在一些不足之处，例如：（1）与人类嗅觉细胞相比，电子鼻常采用的金属氧化物半导体（MOS）气体传感器缺乏“特异性”，对于多种气味具有交叉敏感性；（2）电子鼻集成的传感器阵列规模远少于人类嗅觉器官，制约着电子鼻对复杂气味信息的处理能力和识别效果；（3）气体传感器输出为模拟信号，现有的电子鼻气味识别算法基于有限特征，在特征提取过程未能充分挖掘传感器信号蕴含的特征信息而限制了电子鼻的性能。
电子鼻人工嗅觉系统（a） vs. 人类嗅觉系统（b）学习借鉴并超越人类感觉器官是业界孜孜不倦追求的方向。
据麦姆斯咨询报道，近期，华中科技大学刘欢教授课题组通过合作研发智能电子鼻新技术，从气敏材料与识别算法两个层面联合攻关，提出了一种基于半导体传感器气敏响应全过程特征的嗅觉算法（All-Feature Olfactory Algorithm，AFOA），构建出高灵敏度、高可靠性、便携式智能电子鼻，成功提高了对复杂气味的识别准确率。
相关研究成果以“Smart Electronic Nose Enabled by an All-Feature Olfactory Algorithm”为题发表于Wiley出版社旗下智能系统领域旗舰刊Advanced Intelligent Systems期刊。
该团队利用自主研发的多种MOS气敏材料作为人工气味受体，通过MOS气体传感器单元模拟不同类型的嗅觉感受器细胞，将气-固界面反应引起的电荷转移转变为电阻值变化输出。
此次研发的电子鼻采用六个非特异性的MOS气体传感器形成阵列，为后续的识别算法提供更多可学习的特征。