本文围绕金属氧化物气敏传感器阵列探测固体爆炸物进行了一系列探索性的实验,主要包括以下几个方面:首先以激光-感应复合加热法制备的纯纳米ZnO粉末为气敏基体材料,制作厚膜型管状气敏元件。采用动态大剂量实验对这些元件进行筛选,选出对苦味酸、硝酸铵、DNT以及矿山炸药这4种爆炸物分解后的特征气体最为敏感和稳定性最优的元件。然后采用静态法考察优化后的元件对固体爆炸物最小极限的检测能力,结果表明:能够检测到4种爆炸物的浓度均低至3.34μg/L,并且随着试样浓度的增加,传感器的灵敏度呈指数函数上升。为了进一步与传感器探测固体爆炸物的实际应用相接近,通过质量流量计来控制进入到测试腔内与传感器阵列发生反应的气体分子的浓度,从而达到探测爆炸物气体分子最小浓度的目的。在不同浓度水平对4种爆炸物进行分辨识别,结果表明:在4.0mg处,选取不同特征参数运用聚类(CA)、主成分分析(PCA)、判别函数分析(DFA)等方法都能100%识别4种爆炸物;在83.3μg/L和15.4μg/L浓度处,提取适当的特征值运用判别函数分析方法均可对4种爆炸物准确无误的分辨识别;在3.34μg/L浓度处,运用径向基函数(RBF)方法也能够对4种爆炸物进行分辨识别,其错误率仅为3.12%。湿度干扰实验考察了传感器阵列在不同环境湿度影响下,空气电阻的变化以及检测爆炸物时电阻最大(小)值的变化,结果表明,筛选的传感器受空气影响相对不大。因此,选择特定的测试条件对分析结果的可靠性具有十分重要的意义。本文主要分四个部分:第一部分介绍了电子鼻的发展概况以及电子鼻的系统组成,爆炸物检测技术的国内外研究概况,并阐述了本课题研究的内容、研究方法以及技术路线;第二部分着重介绍电子鼻实验装置及各实验过程;第三部分主要介绍数据的预处理及特征值提取、模式识别等内容;第四部分是实验结果的讨论与分析,包括动态大剂量筛选实验结果,静态实验结果及浓度梯度实验结果和传感器阵列在不同浓度处对4种典型爆炸物的分辨识别结果。