基于分段平均微分值法的动态检测识别系统

被引:8
作者
赵赟
郭振华
孟凡利
刘锦淮
机构
[1] 中国科学院合肥智能机械研究所
关键词
气体传感器阵列; 动态检测; 特征提取; BP网络;
D O I
暂无
中图分类号
TP274 [数据处理、数据处理系统];
学科分类号
0804 ; 080401 ; 080402 ; 081002 ; 0835 ;
摘要
本文将动态检测方法应用到电子鼻技术中,采用半导体气敏传感器MQ131、MQ135、MQ138组成阵列,设计了实时的动态检测、数据采集系统,测试了甲苯、乙酸酐、乙醚、丙酮四种气体.并且针对气体在动态检测方式下的气敏机理,提出了一种新的特征提取方法——分段平均微分值法,此方法既能获取动态响应过程的主流特征信息又有效地削弱了浓度的影响.最后,将分段平均微分法结合BP神经网络模式识别技术对不同浓度下的甲苯、乙酸酐、乙醚、丙酮四种气体进行了识别,识别率可达91.67%.
引用
收藏
页码:1706 / 1711
页数:6
相关论文
共 5 条
  • [1] 基于SnO2气体传感器对CO的动态检测及原理分析
    孟凡利
    黄行九
    孙宇峰中国科学院合肥智能机械研究所
    中国科学院研究生院
    中国科学院合肥物质科学研究院
    刘锦淮
    [J]. 传感技术学报, 2005, (01) : 53 - 56+62
  • [2] 基于SnO_2气体传感器农药残留的动态检测及定性定量分析.[J].黄行九;孟凡利;刘锦淮;皮宗新;余增亮.分析测试学报.2004, 04
  • [3] 一种基于全程动态扫描的白酒鉴别智能人工嗅觉系统
    于鹏
    潘敏
    陈裕泉
    [J]. 传感技术学报, 2003, (03) : 313 - 317
  • [4] 基于主成分分析和BP神经网络的气体识别方法研究
    魏广芬
    唐祯安
    余隽
    [J]. 传感技术学报, 2001, (04) : 292 - 298
  • [5] Gas sensing behavior of a single tin dioxide sensor under dynamic temperature modulation..Huang Xingjiu ; Meng Fanli; Pi Zongxin; et al;.Sensors and Actuators B.2004,