当前位置:主页 > 科技论文 > 自动化论文 >

基于压电雾化的气味复现方法与装置研究

发布时间:2020-04-02 14:25
【摘要】:气味复现是机器还原气味的过程,气味复现装置首先接收并解析目标气味的气味表征信息,根据装置所用的气味原料,计算复现目标气味所需的原料种类及其用量即配方数据,气味复现调配控制系统根据配方数据调用气味原料并搅拌混合,最后释放气味。气味的采集与智能识别是气味信息的获取过程,而气味复现则是气味信息的还原过程。一个完整的气味复现系统应包括:气味复现配方计算模块和气味调配装置。气味复现是机器嗅觉领域的重要组成部分,国内外在气味复现的研究较少报道,是一个新颖的研究方向。本文基于压电雾化,从气味表征信息角度出发,提出“表征-配比-复现”的气味复现系统架构,并以此研究气味复现方法及装置。该系统架构有如下两个特点:①以气味表征模式作为气味采集前端与复现终端的“媒介”,使采集前端和复现终端独立存在;②采用气味表征信息作为气味复现的输入信息,使气味复现配方可计算。本文的主要研究内容包括:(1)构建单体香料的自然界气味关系表征预测模型。机器复现气味所用的原料种类有限、理化性质有严格的限制,因此在选用气味原料时应谨慎和克制。目前已有该气味表征数据的单体香料较少,为其他单体香料的气味表征信息进行预测是必要的。针对这个问题,本文基于化学分子描述符,以914种香气有机化合物作为研究对象,采用随机森林、AdaBoost和支持向量机分别建立预测模型,然后对多个预测模型进行实验验证比较分析。基于化学分子描述符采用预测模型对单体香料的自然界气味香型关系的预测,有助于扩大气味复现选用原料的范围。(2)提出一种气味复现的配方获取算法。基于“表征-配比-复现”的气味复现框架,本研究结合自然界气味香型关系和气味分维作为气味表征手段,通过调研搜集并分析了 273个配方,提出“主香”、“辅香”和“尾香”原料池的分类法,并据此提出配方原料选取算法,然后根据选取的气味原料,采用最小二乘最优估计计算配方用料的剂量。最后,对配方和目标气味的分维相似度进行比较讨论,从比较结果分析,这种气味配方计算方法具有良好的性能。该配方计算方法为复现装置实现动态调配气味提供了一种可行的方法。(3)研制一台终端气味复现装置。基于压电式微孔超声雾化片,研制一台气味复现装置,该装置包含16通道的气味发生器,采用现场可编程门阵列芯片作为核心控制芯片,实现了动态调配气味。该装置有助于研究气味复现中气味关系和复现配方。(4)提出一种气味复现装置输出气味效果的客观评价方法。国内外对气味复现装置的验证主要采用的是三角测试法,是一种人工嗅辩方法,存在嗅辩员主观性和实验操作复杂的不足之处。针对这些问题,本文提出通过阵列式气敏传感器的电子鼻,采用主成分分析和线性判别分析法对气味复现装置的气味调配效果进行验证。最后,在总结全文的基础上,对未来研究工作进行了展望。
【图文】:

框架图,机器,框架,气敏传感器


图1-2仿生嗅觉系统工作原理逡逑Figure邋1-2邋The邋principle邋of邋bionic邋olfaction邋system逡逑气敏传感器阵列由部分特性不同的多种气敏传感器组成,气敏传感器将气体的化逡逑学性质转换成电信号。气敏传感器的气敏材料的不同,其检测的原理也不同,根据其材逡逑料的特点,气敏传感器类型包括催化燃烧(catalytic邋combustion邋)、电化学逡逑2逡逑

气味,标签,混合器,加农炮


逡逑图1-5自动定位的“空气加农炮”邋[54!逡逑Figure邋1-5邋Air邋cannon邋with邋automatic邋collimation[54]逡逑图1-6追踪鼻子的气味播放装置[53]逡逑Figure邋1-6邋Nose-tracking邋olfactory邋display[53]逡逑T.邋Yamada等人在2006年设计了一种可穿戴的气味播放装置,当穿戴者接近无线逡逑射频识别标签(radio邋frequency邋identification邋device邋tag,邋RFID邋Tag)时,该装置会立即逡逑混合几种气味源并释放相对应的气味[55],如图1-8和图1-8所示。逡逑Blended邋Air逡逑^D^!vb)逡逑Several邋Types邋of邋Odor邋Air邋Blending邋Area逡逑图1-7基于RFID标签的可穿戴式气味混合器[553逡逑Figure邋1-7邋Wearable邋odor邋mixture邋based邋on邋RFID邋tags[55]逡逑li逡逑
【学位授予单位】:广东工业大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:TQ651.2;TP212;TP181

【相似文献】

相关期刊论文 前4条

1 杨静静;曹磊;翟明昌;;使用电子鼻检测啤酒老化指纹特性[J];啤酒科技;2012年06期

2 朱培逸;顾晓云;杜洁;潘硕;;面向肉类新鲜度检测的可视化机器嗅觉系统的设计[J];食品工业;2017年06期

3 彭珂;骆德汉;夏必亮;;基于机器嗅觉的柑橘品种无损检测与识别[J];江西农业大学学报;2017年05期

4 刘红秀;骆德汉;张泽勇;;机器嗅觉系统气味识别算法[J];传感技术学报;2006年06期

相关会议论文 前1条

1 高大启;;机器嗅觉在气味类别与浓度同时估计中的应用[A];2004年中国香料香精学术研讨会论文集[C];2004年

相关博士学位论文 前1条

1 温腾腾;基于压电雾化的气味复现方法与装置研究[D];广东工业大学;2019年

相关硕士学位论文 前2条

1 胡晓楠;基于深度学习的气体识别研究[D];电子科技大学;2014年

2 李金宵;基于深度学习的工业气体识别研究[D];上海应用技术大学;2017年



本文编号:2612073

资料下载
论文发表

本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/zidonghuakongzhilunwen/2612073.html


Copyright(c)文论论文网All Rights Reserved | 网站地图 |

版权申明:资料由用户344d5***提供,本站仅收录摘要或目录,作者需要删除请E-mail邮箱bigeng88@qq.com