空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)電子鼻傳感器長(zhǎng)期漂移研究.pdf

1、電子鼻是從20世紀(jì)90年代迅速發(fā)展起來(lái)的一種能夠分析、識(shí)別和檢測(cè)復(fù)雜嗅味與大多數(shù)揮發(fā)性氣味的儀器,也稱人工嗅覺系統(tǒng)。它能夠抓住氣味的特征,并根據(jù)這些特征準(zhǔn)確鑒別不同的氣味及其濃度。電子鼻系統(tǒng)主要包含三個(gè)部分,即傳感器陣列、信號(hào)預(yù)處理單元和模式識(shí)別單元,具有檢測(cè)速度快、可實(shí)時(shí)在線進(jìn)行無(wú)損或無(wú)創(chuàng)檢測(cè)的特點(diǎn)。本文以電子鼻在空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用為背景,針對(duì)電子鼻中金屬氧化物半導(dǎo)體型傳感器易發(fā)生漂移的問(wèn)題進(jìn)行了研究,主要側(cè)重于氣敏傳感器的長(zhǎng)期漂移

2、。傳感器長(zhǎng)期漂移的研究主要分為兩個(gè)方向,其一是根據(jù)漂移的特征或規(guī)律利用統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)抵消漂移,其二是自適應(yīng)漂移補(bǔ)償。本文將分別從這兩個(gè)角度來(lái)解決傳感器的長(zhǎng)期漂移問(wèn)題。
　　從預(yù)測(cè)漂移規(guī)律的角度,本文提出了一種基于預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)的漂移補(bǔ)償算法。該算法根據(jù)溫濕度和濃度信息通過(guò)支持向量回歸機(jī)(SVR)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)未漂移的傳感器響應(yīng),然后分析漂移前后的傳感器響應(yīng)變化規(guī)律,并在此基礎(chǔ)上建立漂移補(bǔ)償算法模型。本文采用傳感器使用時(shí)間為212~580天的數(shù)據(jù)樣

3、本分析漂移規(guī)律,并建立了兩種算法補(bǔ)償模型,分別為支持向量回歸機(jī)(SVR)模型和魯棒加權(quán)最小二乘(RWLS)回歸模型。將兩種補(bǔ)償模型分別應(yīng)用于第700~709天的漂移數(shù)據(jù)的補(bǔ)償,并與典型的PCA-CC算法做比較。結(jié)果,三種方法均有一定的補(bǔ)償效果,其中SVR模型最佳,其次是RWLS模型,PCA-CC的效果相對(duì)最不明顯。
　　從自適應(yīng)漂移補(bǔ)償?shù)慕嵌?本文采用了基于CMA-ES的自適應(yīng)線性校正算法,該算法定義一個(gè)較短的時(shí)間段為一個(gè)時(shí)間窗,

4、假定在一個(gè)時(shí)間窗內(nèi)的漂移為線性,可通過(guò)線性模型來(lái)補(bǔ)償。將長(zhǎng)期漂移的數(shù)據(jù)按時(shí)間窗來(lái)分別進(jìn)行補(bǔ)償,通過(guò)自適應(yīng)協(xié)方差矩陣進(jìn)化策略(CMA-ES)定期更新窗內(nèi)樣本的線性校正矩陣,從而達(dá)到自適應(yīng)跟蹤漂移變化的目的。另外,算法在濃度預(yù)測(cè)精度補(bǔ)償?shù)膽?yīng)用中,使用獨(dú)立分量分析(ICA)提取出了甲醛響應(yīng)源分量,以排除漂移校正時(shí)濃度信息的干擾。將該算法分別應(yīng)用于長(zhǎng)期基線數(shù)據(jù)的校正和濃度預(yù)測(cè)精度的補(bǔ)償,均表現(xiàn)出了良好的漂移補(bǔ)償能力。
　　為了進(jìn)一步驗(yàn)證本