在生物质发酵现场,对生物燃气的检测包括对其组分变化的在线监控和组分信息的准确分析。通常,生物燃气组分检测采用化学分析和光谱分析等方法,这些方法存在操作繁琐、检测成本高和无法实现在线测量等缺陷。气敏传感器技术的发展一定程度上弥补了传统检测方法的缺陷,但受多种非线性因素影响,基于气体传感器的检测仪表检测精度普遍不高。针对以上问题,本文以气敏传感器敏感原理和人工神经网络理论为基础,设计了由在线检测仪表和数据处理平台组成的生物燃气组分检测系统。该系统可以完成对生物燃气组分变化的在线监控和组分信息的定量分析。　　首先,根据生物燃气的基本成分和不同气敏传感器的敏感原理,选择相应的气敏传感器组成传感器阵列并设计了相应的信号调理电路。以MSP430F149为主控芯片结合其他外围模块设计了生物燃气检测系统的在线检测仪表。该仪表可实现对发酵产气中硫化氢、甲烷和二氧化碳三种主要气体组分信息的采集、转换、显示和存储。通过测试得知在线测量仪表静态特性较好,满足生物燃气组分变化在线检测的需求。　　其次,考虑到在线测量部分受多种非线性因素的影响导致燃气组分测量误差较大的情况,采用了人工神经网络的方法设计了基于BP网络模型的数据处理平台来对在线检测仪表所测组分信息进行处理,并据此获得更为准确的生物燃气组分信息。测试样本的处理结果显示:经由数据处理平台处理所得混合气体组分信息综合相对误差大幅降低,基本可以控制在5％以下,可以满足生物燃气准确检测的一般要求。