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.     

PID电子鼻在车内空气质量评价的应用研究

以便携式PID电子鼻系统作为检测手段,对车内气体VOCs质量分数进行客观检测,同时同步进行车内气体主观评价,并对采集到的数据进行分析.筛选VOCs质量分数特征值,分别建立一元线性回归模型及偏最小二乘回归模型,结果表明,一元线性回归模型对车内气味预测效果较好,预测精度在0.3个气味强度等级之间,同时模型本身拟合效果较好.所建的偏最小二乘回归模型显著性检验结果表明,模型不具有显著相关性,因此不再进行气味强度等级的预测分析.     

基于AR信号处理和KII模型的嗅觉识别算法

信号的特征提取和模式识别方法,在实现准确的电子鼻气体定性分析中尤为关键,本文提出了基于AR信号处理和KII模型的嗅觉识别算法．将传感器信号分为：上升期和稳定期两部分,对上升期信号提取斜率作为特征;对稳定期信号,进行AR建模来提取特征．在电子鼻的模式识别算法上,利用KII模型对气味信号进行分类．该方法充分利用了AR信号处理在信号表示方面的有效性及降维优势、KII模型在模式识别方面的优越性．仿真将该方法与BP网络、AR—BP算法及单KII网络进行了比较,结果表明,AR信号处理技术可以很好的提取特征,并与KII建立相关的数学模型,将AR信号处理技术应用到电子鼻系统中是可行的,且具有更高的识别率．     

基于Labview压力电子琴的设计

该文采用Labview软件设计了压力电子琴。利用惠斯通电路原理设计外部压力系统,对输出电压进行放大,采用DAQ数据采集通道来采集该系统所感应压力机械信号成比例的电压信号。采集的数据在内部进行处理后,实现压力的变化引起输出音调的变化。     

BP神经网络在电子鼻分类识别多品牌白酒中的应用研究

由于MQ3、MQ4、TGS813、TGS2620 4个金属氧化物半导体组成的气体传感器阵列对酒精气体及有机物交叉敏感,据此建立实时数据采集系统,并提出稳态特征值和动态特征值的提取方法,进而结合BP神经网络识别方法,通过所建立的电子鼻系统对3种不同品牌白酒进行了分类识别实验.结果表明:电子鼻系统对不同品牌白酒的识别率稳态特征时达90.0%,动态特征时达83.3%.     

基于AR信号处理和KⅡ模型的嗅觉识别算法

信号的特征提取和模式识别方法,在实现准确的电子鼻气体定性分析中尤为关键,本文提出了基于AR信号处理和KII模型的嗅觉识别算法.将传感器信号分为:上升期和稳定期两部分,对上升期信号提取斜率作为特征;对稳定期信号,进行AR建模来提取特征.在电子鼻的模式识别算法上,利用KⅡ模型对气味信号进行分类.该方法充分利用了AR信号处理在信号表示方面的有效性及降维优势、KⅡ模型在模式识别方面的优越性.仿真将该方法与BP网络、AR_BP算法及单KⅡ网络进行了比较,结果表明,AR信号处理技术可以很好的提取特征,并与KⅡ建立相关的数学模型,将AR信号处理技术应用到电子鼻系统中是可行的,且具有更高的识别率.     

应用电子鼻分析香精及产品气味变化相关性

优化了电子鼻录入香精及产品气味信息的方法,在该录入条件下实现了电子鼻区分香精及对应产品在贮藏过程中气味信息的变化.对2支香精及对应产品在常温条件下贮藏过程中的气味变化进行了追踪,并通过对不同气味信息建立模型,分析了香精及产品在贮藏过程中气味变化的相关性.     

多气体传感器信号样条回归信息处理

用样条回归分析方法于电子鼻系统中多气体传感器信号信息处理。针对牛肉样本建立了牛肉新鲜度样条回归模型，并对该模型进行了回归分析。研究结果表明，所提出的方法适用于电子鼻系统对牛肉新鲜度检测中的信息处理。     

基于声源定位的头部姿态检测系统研究与实现

研究了声源定位技术在鼾声检测上的应用,主要研究鼾声的声学特性、声源定位技术原理,并利用声源定位技术对人体打鼾时头部姿态进行识别.采用广义互相关函数法对多路声音采集系统采集到的鼾声信号进行延迟估计计算,根据得到的相对时延信息进行声音定位,结合定位信息和朝向信息推断出当前受试者打鼾时头部姿态.采用数据采集卡进行高速信号采集,使用虚拟仪器Labview进行信号处理和算法实现,实验中受试者以不同头部姿态在该系统监测下模拟打鼾,通过该系统检测头部姿态,综合判断正确率达到80%.     

基于电子鼻技术的葡萄酒分类检测方法

为了简单准确的检测葡萄酒的种类,建立了电子鼻检测系统。以三种具有相似气味的葡萄酒的种类识别为实验背景,根据葡萄酒散发的气味合理的选用了八个气敏传感器。利用主成份分析方法对传感器阵列进行优化,最后确定选用四个传感器为最终的传感器阵列,并借助Fisher判别分析方法检验其效果。使用SVM算法及BP算法分别对不同训练样本数的葡萄酒做对比实验。实验结果表明,基于PCA-SVM模式识别算法有很高的识别精度,很强的分类能力,而且在小样本分类识别实验中有着潜在的优势。     

人工神经网络对电子鼻性能的影响

电子鼻原型由4个气体传感器组成的阵列和人工神经网络识别软件组成,可识别不同品牌的白酒.以它为例,研究了3种人工神经网络,即反向传输网络(BPN)、学习矢量量化网络(LVQ)和概率神经网络(PNN)对电子鼻性能的影响.结果表明,在需要精细识别时,虽然传感器阵列对白酒的响应谱的差别是电子鼻识别的基础,但是人工神经网络结构和算法包括相关训练参数的选择对决定电子鼻的性能也有重要的作用.比较而言,学习矢量量化网络在分类能力和训练成本方面更胜一筹,而概率神经网络则在计算负载和易用性方面更好一些.     

电子鼻分析方法在白酒分类识别中的应用

利用酒精气体及有机物交叉敏感的4个金属氧化物半导体传感器组成气体传感器阵列,建立了实时数据采集系统,提出了稳态及动态特征值提取的方法,并结合主成分分析法(PCA),用所建立的电子鼻系统对3种白酒进行了分类识别实验.结果表明:它对不同品牌白酒的稳态特征识别率达90.0%,动态特征识别率达86.6%.     

VXI总线汽车电控装置测试系统设计

阐述基于VXI总线的汽车电控装置自动测试系统的设计原理与实现方法．软件上提出了模块化的设计方法,利用测试数据库和测试控制字的方法来控制测试流程．系统已成功应用于三型汽车电控装置的检测．实践证明：该系统具有测试精度高、测试时间短、可靠性高、实用性强等特点．     

基于电子鼻技术的化学热处理气氛测控

采用气体传感器阵列和虚拟仪器(VI)软件Labview构成的电子鼻系统，对化学热处理过程进行炉外软测量与控制，有效地解决了在渗碳等高温环境下，氧探头等传感器使用不便、寿命较短的问题．虚拟仪器软件内嵌入数据处理功能强大的Matlab软件包，彻底摆脱了根据气体成分和化学平衡方程计算碳势、氮势的传统数学模型，建立起以动力学特征提取为基础的神经网络识别模型．灵活的动态模型辨识与仿真机制，虚拟仪器特有的功能重定义特点使其更有广泛的适应性．这种方法完全不改变原有炉体结构，只是在炉外附加测量系统，使旧设备改造方便快捷．     

电子鼻与电子舌在可可椰奶品质评价中的应用

采用电子鼻和电子舌测试了可可粉、砂糖与椰子粉配比不同时的产品信号响应值,并应用主成分分析法、判别因子分析法和统计质量控制分析法对数据进行了分析.结果表明,在3种主要原料配比不同时,电子鼻与电子舌对产品的响应信号有明显区别,主成分分析法和判别因子分析法等可以区分不同品质的可可椰奶,能够从气味、滋味和总体质量方面对可可椰奶检测和鉴定.     

电子鼻判别挥发性气体的实验研究

文中模拟人的嗅觉形成过程研制了一套用金属氧化物半导体气敏传感器阵列组成的电子鼻系统．深入研究了电子鼻的气敏传感器阵列和数据处理分析器,并用该电子鼻对５种不同浓度乙醇溶液（ ０． ５％, ｌ％, １． ５％, ２％, ５％）进行分析,详细阐述了实验过程,同时用 ＢＰ神经网络对样本进行识别分析,神经网络的回判正确率为９０％,测试正确率为８０％．［     

基于JAVA中间件的校园网格应用研究

为了解决校园网网格应用中的软件集成问题,提出了通过基于XML的Java中间件来实现校园网内部各部门间数据的转换与匹配。首先通过Java中间件对校园内旧有异构数据库中的数据进行XML文档化转换,然后给出一套基于开放源代码的MuleESB的J2EE架构以组建SOA的软件集成系统实用方法来最终实现校园网格的应用。文章最后通过一个应用实例对这一架构下的关键技术进行研究,并使用JMeter进行了性能测试,验证了本集成系统的有效性和优越性。     

微型计算机DB-BASIC系统在物理化学中的应用

<正>本文介绍的DB-BASIC系统是由dBASE-Ⅱ数据库与BASIC-80语言系统连接而成,可以满足物理化学或其他学科中既需要储存大量数据与信息,又要能方便地调出并进行复杂数学运算的要求。 将此系统试用于化学热力学,编制了两组应用文件,以计算不同温度下的化学反应平衡常数和非理想气体的状态变量(用van der Waals方程)。所需标准热力学数据均从数据库文件中调用,计算结果与手工计算相符,全部程序在紫金Ⅱ(Apple兼型容)微型计算机上通过。受8位微机所限,运算速度稍慢,数据库文件的容量较小。     

基于核PCA与SVM相结合的电子鼻模式识别算法研究

将核主元分析(PCA)与支持向量机(SVM)相结合并将其应用到电子鼻模式识别单元中,实现了数据降维和改善分类器性能。实验结果表明与单纯的应用支持向量机方法进行分类相比,此方法具有更高的识别率。