基于传感器阵列的电子鼻(编辑修改稿)

基于传感器阵列的电子鼻(编辑修改稿)内容摘要：

学化学系、浙江大学生物系、厦门大学化学系、解放军防化研究院、西北工业大学等，大都还处在实验室阶段，可喜的是，由王平教授负责的浙江大学科研人员经过十几年研制成功的 “电子鼻 ”肺癌诊断仪 于 2020 年 12 月底通过了浙江省科技成果鉴定．研究成果达到国际领先水平．测试者只需对着 “电子鼻 ”呼一口气，把气体吹入 “电子鼻 ”的气袋中，仪器就能基于对多种肺癌诊断的标志性气体，在 30 分钟内查出是否患有肺癌．经过在浙大医学院附属邵逸夫医院的 30 例临床测试，判断成功率近80%[10]． 存在的问题 现有的化学型气敏传感器如半导体型一般需要较高的工作温度 , 因此需要较大的加热功耗．如果采用多个气敏传感器组成传感器阵列 , 一个电子鼻系统的功耗将增大几倍．而系统一般要求使用电池供电 ,这样将大大减少系统的单 次使用时间 , 增加电池的更换频率 ,这显然不利于传感器网络发挥作用． 传统的混合气体定量分析方法 , 如神经网络法等 , 通常要求训练样本数足够多以保证泛化精度 , 在小样本情况下 , 很难取得理想的训练效果和泛化性能．而且由于学习速率是固定的，所以收敛速度慢，从而可能出现局部最小值；隐含层的数目和单元数的选择尚无理论上的指导；网络的学习和记忆不稳定．如果增加了学习样本，训练好的网络就需要从头开始重新训练，对以前的权值和阈值没有记忆． 本课题研究内容及意义 本论文叙述了整个电子鼻系统，对 CH CO 和 H2三种 不同浓度比的混合气体进行了定量分析．系统以 STC89C52 单片机 为控制核心， 3 个基于金属氧化物半导体 SnO2的德国GGA 系列传感器构成气敏传感器阵列，并设计了信号预处理电路等硬件电路部分；上位机软件采用 VC++ 开发 ，利用混合编程技术，嵌入 Matlab 引擎，借助 Matlab 的人工神经网络工具箱（ ANNToolbox）函数实现 BP 网络模式识别算法． 电子鼻系统将气敏传感器阵列与模式识别技术相结合，能够很好地分析和辨识混合气体的组份及其浓度．系统还采用了人工神经网络法，有效地解决了传统的单一气 体传感器普遍存在的交叉敏感性问题，有助于气体检测精度的提高． 电子鼻具有对未知气体的学习功能，这大大提高了电子鼻的仿生功能，使电子鼻更像鼻子一样能够闻到学习到更多的味道．电子鼻在食品、医疗、环境监测、能源、化工、交通、战争毒气检测和机器控制等行业和领域将有着广泛的应用价值． 江南大学学士学位论文 4 本论文内容安排 第一章：从整体上介绍电子鼻的产生、发展概况和趋势． 第二章：具体介绍电子鼻的结构组成和各部分的作用． 第三章：详细描述整个系统的硬件设计． 第四章：详细描述整个系统的软件设计． 第五章：最后对本文内容进行全面总结 ，并提出了进一步研究方向． 基于传感器阵列的电子鼻系统的设计 5 第 2 章 电子鼻系统综述 电子鼻组成及工作原理 电子鼻基本结构主要由三大部分构成，分别是气敏传感器阵列、信号预处理单元和模式识别单元．气敏传感器阵列一般由具有广谱响应特性、较大的交叉灵敏度并具有对不同气体有不同灵敏度的气敏元件构成，克服了单个传感器存在交叉敏感的难题；气敏传感器阵列用来感应气体中的化学成分，把气敏元件对气体或气味的响应转化为可以测量的变化的电压信号．信号预处理单元对气敏传感器的响应输出信号进行预处理，完成滤波和特 征提取等任务．模式识别单元相当于生物的神经中枢系统，对信号预处理单元所输出进来的信号做进一步的处理，完成对气体成分定性或定量分析． 图 21 电子鼻结构示意图 某种气味呈现在一种活性材料的传感器面前，传感器将化学变化转换成电信号，由多个传感器对一种气味的响应便构成了传感器阵列对该气味的响应谱．显然，气味中的各种化学成分均会与敏感材料发生作用，所以这种响应谱为该气味的广谱响应谱．为实现对气味的定性或定量分析，必须将传感器的信号进行适当的预处理（消除噪 声、特征提取、信号放大等）后，再采用合适的模式识别方法对其进行处理．理论上，每种气味都有它的特征响应谱，根据其特征响应谱可区分不同的气味．同时还可利用气体传感器构成阵列对多种气体的交叉敏感性进行测量，通过适当的分析方法，实现混合气体的分析． 混合气体 传感器 1 传感器 2 传感器 3 传感器 n 传感器信 号预处理 传感器信 号预处理 传感器信 号预处理 传感器信 号预处理 阵列信号 预处理 模式识 别引擎 模拟信号（传感） 数字信号（处理） 知识库 训练 测试 输出预测 气味表达 ． ． ． ． ． ． 江南大学学士学位论文 6 图 22 电子鼻原理框图 气敏传感器 气敏传感器主要特性 气敏传感器是一种把气体 (多为空气 )中特定成分检测出来，并将其转换成适当电信号的器件．气敏传感器是气体检测系统的核心 ,通常安装在探测头 内．从本质上讲 , 气敏传感器是一种将某种气体浓度转化成对应电信号的转换器．它是电子鼻系统重要的硬件基础 ,其性能的优劣直接影响着电子鼻系统的识别精度．电子鼻系统不要求传感器具有高度的选择性 ,而是要求传感器具有广谱的响应性 ,即对多种气体成分敏感 ,以扩大系统的应用范围． 对于气敏传感器的主要性能特性 ,我们主要从以下几方面来研究： (1) 稳定性 稳定性是指传感器在整个工作时间内基本响应的稳定性．它由零点漂移和区间漂移考察．零点漂移是指在没有目标气体时在整个工作时间内传感器对基本线性条件的响应的变化，理想情况下，一 个传感器可以在连续工作情况下每年零点漂移小于 10%．区间漂移是指传感器连续置于目标气体中的响应变化，它表现为传感器输出在工作时间内的降低．一个传感器可以在连续工作情况下每年区间漂移小于 10%． (2) 灵敏度 灵敏度是指传感器的输出增量与被测输入量之比，主要依赖于传感器结构所使用的技术．大多数气体传感器的设计原理都采用四种测定原理之一，即生物化学、电化学、物理、光学．在设计之初首先要考虑的是选择一种敏感技术，它对目标气体的阀限值 (TO—thresh一 oldlimitvalue)或最低爆炸限 (LEL—lowerexplosivelimit)的百分比的检测要有足够的灵敏性． (3) 选择性 选择性也被称为交叉灵敏度．它可以通过测量由某一浓度的干扰气体所产生的传感器响应来确定，这个响应等价于一定浓度的目标气体所生产的传感器响应．这种特性在工业加工领域追踪多种气体的应用中是非常重要的，因为交叉灵敏度会降低测量的重复性和可靠性，理想传感器应具有高灵敏度和高的选择性． (4) 抗腐蚀性 抗腐蚀性是指传感器暴露于高浓度目标气体中的能力．在气体大量泄漏时，探测器应能够承受期望气体浓度 1020 倍，在返回正常工作条件时，传感器 漂移和零点校正值应尽可能小． 另外，从经济方面考虑 ,传感器还应具备以下条件： 被测气体 传感器阵列 信号预处理单元 模式识别 识别结果 基于传感器阵列的电子鼻系统的设计 7 (1) 低成本； (2) 长寿命； (3) 易于标定和维护； (4) 无需复杂的外围设备； (5) 所产生的电子信号不需要由复杂的电子电路来处理． 气敏传感器的最基本特征 ,即灵敏度、选择性及稳定性等主要通过材料选择确定 ,目前使用的气敏材料主要有陶瓷气敏材料和高分子气敏材料两大类．选择适当的材料以及开发新材料和使敏感特性最优化也是气体传感器的发展方向之一． 气敏传感器基本分类 在传感器的研究开发活动中，气敏传感器是最为活 跃的，因为气敏传感器与人类的生活、生产活动关系最为密切 ,适合于组成阵列的气敏传感器有： (1) 金属氧化物半导体气敏传感器．由金属氧化物如 SnO ZnO、 Fe2O TiO WO等作为半导体气敏元件制作的气敏传感器，是目前世界上生产和应用最多的一类气敏传感器，它是利用气体与半导体接触引起半导体性质 (如电阻 )发生变化而测量气体的．它对气体和气味 (尤其是可燃性气体和某些有毒气体 )具有较高的灵敏度，具有制作简单、成本低廉、响应速度快等优点，但存在对气体和气味选择性差、元件参数分散、使用时要加热等缺点．通过在半 导体内加入少量的 Pt， Pb， Au 等贵金属催化剂 ,改善制作工艺、改变工作温度可以在一定程度上提高灵敏度和选择性． (2) 有机半导体气敏传感器．利用有机材料如酞化管制作气体传感器已有很长一段时间，电子鼻中使用有机材料传感器有以下潜在优点：材料的选择范围广的多，而且与不同种类气味分子起作用的重要官能团可以嵌入活性材料，导电聚合物 (如聚毗咯和聚苯胺 )和生物脂涂层就是两个主要的例子．这些传感器可以在接近室温的条件下工作． (3) 固体电解质气敏传感器．这是产量仅次于金属氧化物半导体气敏传感器的一类气敏元件．它以离子 占绝对优势的固体电解质为原料，制成各种结构的电化学电池 ,如由稳定氧化钻等固体电解质和铁电极构成电化学电池，可以装在各种窑炉的烟囱里测量氧的浓度，用以分析和改善窑炉燃烧情况，这种传感器叫 Lambda 传感器，是最早的固体电解质传感器． (4) 质量型气敏传感器．振荡电路中的石英压电晶体是灵敏的质量检测器．如果石英压电晶体的表面涂上可逆的气味 /气体吸附材料，就可以得到简单的气味 /气体检测器，吸附的气体分子增加了石英的质量 ,从而降低了振荡频率．因而振荡频率的变化是特定气味 /气体浓度的线性函数．但这种气敏传感器测试范 围小，受环境因素影响较大．另一种质量型气敏传感器是声表面波器件，它测量的是气味 /气体吸附膜中建立起来的持续波的扰动，具有灵敏度高、信号易于处理、功耗低等优点． (5) LB 膜气敏传感器． LB 技术是一种有机高分子单分子膜堆积技术，即在水气界面上将分子加以紧密排列，然后转移到固体载体上的技术． LB 膜极薄，用它作为传感器的基质，加上识别系统，可研制出相应速度快、灵敏度高、性能优异的气体传感器．这种传感器可在常温下使用，并能与平面硅微技术兼容，易于实现小型化、集成化． 江南大学学士学位论文 8 随着新材料技术和传感器技术的的发展，将会不断 地有新的性能更优异的气敏传感器被研制出来． 气敏传感器阵列 该气敏传感器阵列采用溅射工艺及混合薄膜技术制造，由集成在纯度较高的 Al2O3基底上的三个单一气敏传感器和两个用于保证传感器工作温度的加热器构成，尺度为5mm*5mm*,气体传感器为基于 SnO2 的金属半导体敏感层，敏感机理为被检测气体吸附造成的半导体敏感层电导率的变化，制造过程中掺杂不同的添加剂可以使传感器对不同的气体敏感性增强，加热器和电极由铂层组成，同时，加热器也可分别作为温度传感器使用，每一个传感器阵列的输出信号都是一个三 维向量，该结构用于气体测量分析，不但节约了用于测量的传感器的个数，降低了成本，更重要的是降低了信号预处理电路的复杂程度，而且多维向量输出，便于后面的数据处理． 信号预处理方法 信号预处理在一定程度上对应于生物鼻的嗅泡．它对传感器或阵列的响应模式进行预加工，其作用是对传感器阵列输出的信号进行滤波、交换和特征提取，其中最重要的就是对信号的特征提取，不同的信号处理方法也正是按特征提取方法的不同来区分的．目前，常用的特征提取方法模型有；相对法、差分法、对数法和归一法等，如表 21 所示．这些方法既可以处理信号 ，为模式识别做好数据准备，也可以利用传感器信号中的瞬态信息检测、校正传感器阵列．大量实验表明，相对差分法和分数差分法有助于补偿传感器的温度敏感性；部分差分模式除了可以补偿敏感性外，还能使传感器电阻与浓度参数的关系线性化；对数法可以使高度非线性的浓度依赖关系线性化；归一法则不仅可以减小化学计量分类器的计量误差，还可以为人工神经网络分类器的输入准备适当的数据．不同的信号处理子系统往往与某个模式识别子系统相结合一起，将其设计成一套软件系统的两个过程，这样可以方便数据转换并保证模式识别过程的准确性． 表 21 部分传感器信号预处理方法 算法 公式 传感器类型 差分 m inm axijijij VVx  金属氧化物化学电阻型 声表面波型 相对差分 minmax /ijijij VVx  金属氧化物化学电阻型 声表面波型 分数差分 m inm inm a x /)(ijijijij VVVx  金属氧化物化学电阻型 导电聚合物型 对数 )lg ( m inm a xijijij VVx  金属氧化物化学电阻型 传感器归一化 )/()( m inm a xm in39。 ijijijijij XXXXx  金属氧化物化学电阻型 压电晶体型 平方归一化  239。 /ijijij XXx 金属氧化物化学电阻型 压电晶体型 导电聚合物型 基于传感器阵列的电子鼻系统的设计 9 实验证明，利用适当的预处理方式对采集后的数据进行处理，一方面可以使传感器响应曲线更平滑，另一方面可以消除环境因素对气体传感器的影响，将。