结合传感器阵列和BP神经网络的挥发性有机物定量检测系统

为了快速准确获得挥发性有机物浓度,提出了一种基于金属氧化物气体传感器阵列和BP神经网络的挥发性有机物定量检测系统。首先,使用4个金属氧化物气体传感器组成传感器阵列,将被测气体组分与浓度转化为电信号波形,对传感器阵列信号进行特征提取得到特征矩阵;然后,使用BP神经网络实现目标气体浓度的检测,对BP神经网络拓扑结构设计与参数进行优化;最后,使用遗传算法提高BP神经网络检测精度。采用该检测系统检测混合气体中挥发性有机物异戊二烯浓度,检测结果表明,异戊二烯、氨气混合气体和异戊二烯、丙酮、乙醇混合气体中异戊二烯体积分数的均方根误差分别是0.058和0.077,系统满足挥发性有机物定量检测均方根误差低于0.1的要求。     

基于嗅觉可视化的鲳鱼TVB-N预测模型

采用半微量凯氏定氮法对4℃恒温下储藏的冰鲜鲳鱼的TVB-N进行检测,同时利用嗅觉可视化技术提取其挥发性气味信息,将嗅觉可视化传感器阵列与鲳鱼挥发性气体发生反应前后的RGB颜色变化值作为传感器响应值,分别建立TVB-N的偏最小二乘法(PLS)、遗传偏最小二乘法(GA-PLS)预测模型.经比较,GA-PLS模型预测效果更优,预测集相关系数达到0.851 7;可视化传感器阵列响应信号与TVB-N之间存在较高的相关性,可以快速预测出鱼储藏期间TVB-N变化,从而无损评价鱼的新鲜度.     

基于电容式微机械声学传感的纳米梁非线性振动控制

电容式微机械声学传感器(CMUT)具有高带宽、易集成阵列化、无需匹配层、灵敏度高等优点,利用CMUT器件检测纳米梁产生的声波信号,得到纳米梁的振动信息,将CMUT器件置于纳米梁下方作为振动信号检测传感器。应用静电反馈控制器,以Euler-Bornoulli梁为振动模型,提出基于CMUT传感的纳米梁非线性振动控制方法,建立纳米梁非线性振动微分方程,应用多尺度方法研究纳米梁的非线性振动控制。分析了控制增益等系统参数与纳米梁非线性振动之间的关系,研究了改变系统参数来增强系统振动稳定性的方法。研究结果表明,选择合适的系统参数可以减弱甚至消除系统振动的非线性并增强系统的稳定性。     

基于人工神经网络的甲醛气敏元件自动测试系统

将气体传感器阵列与人工神经脚络技术相结合,应用于甲醛气体的检测.建立了基于神经网络技术的甲醛气敏元件白动测试系统,并选择多个半导体气敏元件组成的传感器阵列用于微量甲醛气体的测试,实验证明采用该方法实现对低浓度甲醛的定量榆测足可行的.     

基于人工神经网络的微量甲醛气体识别方法

建立了基于神经网络技术的甲醛气敏元件自动测试系统,并选择了多个半导体气敏元件组成的传感器阵列用于微量甲醛气体的测试。实验证明,该传感器可以实现对低浓度甲醛的定量检测。     

气体传感器阵列特性远程检测系统

以挥发性有机气体（VOC）为测试对象,建立了一套气体传感器阵列远程数据采集系统,可实现气敏元件对VOC气体敏感性的检测。硬件部分包括测试电路、无线收发和上位机通信,并编制了相应的软件程序。为进一步实现VOC气体实时、远程、在线检测的研究奠定基础。     

新型气体检测仪的技术分析

气体检测仅是由一个具有部分专一性的电子化学传感器阵列和一个合适的模式识别系统组成,能够识别单一的或复合的气味,还能够用于识别单一成分的气体、蒸汽或其混合物。它是当今快速发展起来的一种分析、识剔和检测复杂嗅味和大多数挥发性气体的仿生检测仪器。     

一种气体传感器阵列检测模式识别新方法

针对气体传感器阵列检测模式识别方法中BP神经网络收敛速度慢且易陷入局部极小值的问题,构建了一种免疫神经网络:采用免疫算法对BP神经网络的权值进行全局搜索优化,再用BP算法进行局部搜索,并将其用于传感器阵列信号模式识别中。采用正交试验法设计神经网络的学习样本,在保证神经网络学习精度的同时减少了样本的数量。结果表明,该模式识别方法能有效解决气体传感器的交叉敏感问题,克服了传统BP神经网络存在的不足,提高了网络的训练速度和气体的检测精度。     

基于激光传感器的车辆超高检测系统研究

基于激光传感器,设计了一种车辆超高检测系统.该系统运用发射传感器阵列和接收传感器阵列形成激光光幕,通过判断传感器是否被遮挡,可以精确地检测车辆具体超高高度.针对日光、强光干扰现象,在硬件电路设计方面,采用光调制与光解调处理方法.光调制与解调方法使激光信号变成离散信号,可有效解决自然光中连续光信号的干扰现象.软件设计方面采用FreescaleMC9S12DG128单片机对发射信号进行控制,对接收信号进行处理,程序简单易行,执行效率高.该超高检测系统采用激光传感器,抗干扰能力强,测量精度高,能够实现车辆高度动态测量,检测时车辆速度可达30km/h,测量精度高、检测效率快,并且可以测量镂空物体高度.在实际检测实验中,该检测系统检测精度可达5cm,检测范围4～6m.该系统可以广泛应用于城市道路和高速公路车辆超高检测站,以减少大货车卡桥、撞桥事故的发生.     

电子鼻研究进展及在中国白酒检测的应用

基于传感器技术、信号处理技术和模式识别技术发展起来的电子鼻技术是过去二十年中发展最为迅速的气相分析和气体检测技术之一,它已逐渐在生物医学、环境监测、农业生产、食品检测等多个领域得到应用.电子鼻是利用对待测气体具有交叉敏感性的传感器阵列将待测气体中的混杂气味组分信息转化为与时间、成分、浓度或含量相关的可测物理信号组,利用信号采集系统输出含有待测气体特征信息的数字信号,通过模式识别系统分析数字信号得到待测气体综合气味信息和隐含特征,实现对待测气体快速、系统、准确的鉴别和分析.本文综述了电子鼻技术中的传感器技术和模式识别技术及在中国白酒品牌鉴定、风味识别、酒龄检测方面的最新研究进展;以聚合物石英压电传感器型电子鼻为例,阐明该电子鼻的技术方案及其在中国白酒检测中的应用;展望电子鼻未来研究方向.     

一种对Cu2+具有选择性识别的化学传感器

铜是人体所必需的微量元素,又是环境中常见重金属污染物之一,因此研究能用于检测铜离子的化学传感器具有重要意义。本文通过有机合成方法得到了一个化学传感器吡啶醛罗丹明B腙,该化学传感器对二价铜离子具有紫外可见光谱响应信号。在500 nm以上有紫外可见吸收,所以该化学传感器对二价铜离子具有选择性识别。     

差分吸收光谱技术在大气监测领域中的应用

随着人类经济的高速发展,环境污染和生态破坏日益严重,突发性环境污染事件也时有发生。如何防治污染、保护环境,成为当代科学的一个课题。痕量气体光谱分析技术检测大气污染具有检测范围广、速度快、成本低,且便于进行长期的动态检测等优势。差分光学吸收光谱技术(DOAS)是探测大气中痕量气体成分的现代光谱遥测技术。由于其高准确性和高分辨率、可同时对多种气体进行测量等优点被广泛用于城市空气质量、污染源排放(如:高速公路、企业排放)、对流层和平流层的大气痕量气体成分及自由基的测量。它可以同时测量大气中多种气体分子,如CO2、SO2、NOx等。本文介绍了主要介绍差分吸收光谱技术的原理、测量精度影响因素及其在大气监测领域中的应用。     

Miniaturized gas ionization sensors using carbon nanotubes

Gas sensors operate by a variety of fundamentally different mechanisms. Ionization sensors work by fingerprinting the ionization characteristics of distinct gases, but they are limited by their huge, bulky architecture, high power consumption and risky high-voltage operation. Here we report the fabrication and successful testing of ionization microsensors featuring the electrical breakdown of a range of gases and gas mixtures at carbon nanotube tips. The sharp tips of nanotubes generate very high electric fields at relatively low voltages, lowering breakdown voltages several-fold in comparison to traditional electrodes, and thereby enabling compact, battery-powered and safe operation of such sensors. The sensors show good sensitivity and selectivity, and are unaffected by extraneous factors such as temperature, humidity, and gas flow. As such, the devices offer several practical advantages over previously reported nanotube sensor systems. The simple, low-cost, sensors described here could be deployed for a variety of applications, such as environmental monitoring, sensing in chemical processing plants, and gas detection for counter-terrorism.     

机器人人工嗅觉系统设计

利用半导体气体传感器的交叉敏特性,将气体传感器阵列与神经网络相结合,构建了一个用于临场感机器人的人工嗅觉系统,用于气体的定性识别.自组织神经网络(SOM)将被测气体的多维特征信息映射到一个二维平面上,从而实现了对被测气体的识别分类.实验结果表明半导体阵列人工嗅觉系统可以提高气体传感器的选择性,用SOM神经网络构建人工嗅觉识别模型是完全可行的.     

Gas concentration monitoring system for small and medium sized coal mines based on gas sensing detection and single chip control

<正>This paper is aimed at the actual conditions of disaster caused by gas in small and medium-sized coal mines. A new gas concentration monitoring system for coal mines is developed on the basis of gas-sensing detection and singlechip control.The monitoring system uses the tin oxide as the main material of N-type semiconductor gas sensors,because it has good sensitive characteristics for the flammable and explosive gas(such as methane,carbon monoxide). The QM-N5-semiconductor gas sensor is adopted to detect the output values of the resistance under the different gas concentrations. The system,designedly,takes the AT89C51 digital chip as the core of the circuit processing hardware structure to analyze and judge the input values of the resistance,and then achieve the control and alarm for going beyond the limit of gas concentration.The gas concentration monitoring system has many advantages including simple in structure, fast response time,stable performance and low cost.Thus,it can be widely used to monitor gas concentration and provide early warnings in small and medium-sized coal mines.     

基于网络入侵检测的入侵者定位系统

提出并实现了一个基于网络入侵检测的入侵者定位系统．该系统利用分布在网络内的多个网络检测器检测网络攻击，并提取攻击指纹信息，由中央分析器对指纹信息进行相关性分析，构造攻击路径，从而得到入侵者的网络地址．和已有各种方法相比，该系统有更好的准确性、可扩展性和实时性，可有效地解决可控网络环境下的间接攻击问题．     

有毒气体检测报警监控系统设计

介绍了一种基于STC89C52单片机和气体传感器,设计出对空气中的一些有毒气体进行检测,并传输到PC上位机的监控系统。上位机监控软件采用Lab VIEW制作,实现系统的浓度显示、报警以及与上位机串口通信等功能。MQ135和MQ-7两个气体传感器通过ADC0809模数转换器将数据传输到单片机,经处理后显示到现场的LCD1602显示屏中,并将数据传输到监控PC。当空气中监测的气体含量超过预先设定的允许范围时,现场警报声响起,PC机上也会告警提示浓度超标,以提醒人们做好防护措施以及采取应对的方法。     

海洋环境监测中的光纤化学／生物传感技术

通过光纤溶解氧、pH、湿度等化学传感探头及发光菌水质毒性监测生物传感探头的研制,开发出了一类能用于环境监测的新型传感器。其创新之处在于传感探头的设计与包装,以及数种可逆性、选择性、稳定性、使用寿命、响应时间、灵敏度等响应特性具佳的化学及生物传感膜的配方和制作技术。利用这些技术,通过对光纤探头的设计与包装,可以实现在现场及实验室模拟条件下对样品的选择性检测。研制的传感器能广泛应用于海洋污染调查、内河水质评价、水产养殖、工矿企业水气排污自检等诸多方面。     

气体红外激光光声光谱的研究

本文对气体红外激光光声光谱的理论进行探讨,并以分子运动论的物理模型对气体光声信号进行推导。为了提高气体光声系统灵敏度,设计了亥姆霍兹共振光声池,并作了实验验证,其实验数据与理论值基本相符。对乙烯、苯、甲醇、二氯甲烷、氨等微量气体进行了实验检测,得到了它们的光声光谱。实验结果证明,我们建立的气体红外激光光声光谱装置,可对痕量气体进行检测。为大气污染的检测提供了一种先进的高灵敏而又可靠的检测方法。     

Smart single-chip gas sensor microsystem.

Research activity in chemical gas sensing is currently directed towards the search for highly selective (bio)chemical layer materials, and to the design of arrays consisting of different partially selective sensors that permit subsequent pattern recognition and multi-component analysis. Simultaneous use of various transduction platforms has been demonstrated, and the rapid development of integrated-circuit technology has facilitated the fabrication of planar chemical sensors and sensors based on three-dimensional microelectromechanical systems. Complementary metal-oxide silicon processes have previously been used to develop gas sensors based on metal oxides and acoustic-wave-based sensor devices. Here we combine several of these developments to fabricate a smart single-chip chemical microsensor system that incorporates three different transducers (mass-sensitive, capacitive and calorimetric), all of which rely on sensitive polymeric layers to detect airborne volatile organic compounds. Full integration of the microelectronic and micromechanical components on one chip permits control and monitoring of the sensor functions, and enables on-chip signal amplification and conditioning that notably improves the overall sensor performance. The circuitry also includes analog-to-digital converters, and an on-chip interface to transmit the data to off-chip recording units. We expect that our approach will provide a basis for the further development and optimization of gas microsystems.