【摘 要】
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金属氧化物半导体（Metal Oxide Semiconductor,MOS）型电子鼻在检测挥发性有机化合物（Volatile organic compounds,VOC）的过程中,常因温湿度的影响发生信号漂移现象,导致检测结果发生偏差,从而造成错误的判断。本文围绕MOS型气体传感器响应VOCs时的温湿度漂移问题展开研究,并在茶叶种类识别中进行应用验证。文中选取甲醇、乙醇和丙酮三种常见且易获得的V
【基金项目】
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国家自然科学基金（61501167）；
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金属氧化物半导体（Metal Oxide Semiconductor,MOS）型电子鼻在检测挥发性有机化合物（Volatile organic compounds,VOC）的过程中,常因温湿度的影响发生信号漂移现象,导致检测结果发生偏差,从而造成错误的判断。本文围绕MOS型气体传感器响应VOCs时的温湿度漂移问题展开研究,并在茶叶种类识别中进行应用验证。文中选取甲醇、乙醇和丙酮三种常见且易获得的VOC作为研究的目标气体,同时优选TGS2600、MP503、WO3和Sn O2四只MOS型气体传感器组成气体传感器阵列;模式识别选择PCA算法进行样本分类。针对MOS传感器在温湿度环境下的漂移补偿问题,本文利用绝对湿度AH实现温湿度的同步补偿,并结合气体传感器的响应机制提出三种补偿方法,分别是基于固体干燥剂吸附和冷却除湿的物理法、基于幂律响应的可修正模型补偿法和基于BP神经网络的算法补偿法。物理除湿法可以有效地减小实验中的湿度,最高可吸收约60%的水蒸气含量,但干燥剂吸附法在除湿时易吸收有效气体成分,抑制传感器的正常气敏响应,冷却除湿法所需的设备又过于繁杂;基于幂律响应的模型补偿法则不会出现上述的现象,而且模型参数的可修正性有效地改善了模型的适用性,只是模型在高湿和低湿的情况下可能会失效;而基于BP神经网络的算法补偿在较大的湿度范围内始终有效,但是任何一个高精度的网络模型都需要大量的样本数据和性能优越的运算设备,如此严苛的要求对于目前的电子鼻系统来说较难实现。实验结果表明,以上方法在实验系统中和电子鼻的应用中均表现出良好的补偿性能,其中以可修正的模型补偿法性能最优,且无需物理法繁杂的设备和BP神经网络的复杂计算资源。这对MOS型气体传感器高效准确地响应VOC和电子鼻的实用化进程具有重要意义。
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