面向多气味识别和等级预测的电子鼻应用方法研究

发布时间：2017-08-31 20:29

  本文关键词：面向多气味识别和等级预测的电子鼻应用方法研究

  更多相关文章： 电子鼻 气敏传感器阵列 石油蜡 生物发酵过程 多气味识别 质量等级预测

【摘要】：电子鼻在过去几十年里赢得了广泛关注,其中很大一部分原因要归功于其在各个领域的大量成功应用,包括农业、生物医药、化工、环境、食品、制造业、军事,等等。与感官鉴定和色质谱分析相比,电子鼻对气味定性定量分析具有诸多优点,如大大节约时间和成本,鉴定结果也易于量化表示,比较客观。本文以挥发性有机化合物气味定性定量分析为应用背景,提出面向石油蜡嗅味等级评定和生物发酵过程在线检测与预测的电子鼻应用关键技术,深入研究面向多气味识别、等级评定和关键成分预测的层次模型和快速学习算法。本文的主要工作包括如下几个方面：(1)研制了两种电子鼻。其中,电子鼻A主要用于对石油蜡、胶粘剂、皮革、甘油和食用植物油的气(嗅)味质量等级评定和关键成分预测；电子鼻B用于对生物发酵过程的在线检测与预测。特别地,针对发酵过程中遇到的发酵罐数量多的问题,我们对电子鼻B的气路结构和采样流程进行了改进,使之最多能够同时监控5个发酵罐的发酵过程。此外,本文还提出了气敏传感器的选择、更换与校正方法,以解决长期使用中的气敏传感器可能出现的“中毒”或漂移问题。(2)提出了一种先识别后定量的气味分析层次模型,有效解决了电子鼻对多种有机挥发物的同时定性定量分析问题。采用“分而治之”策略,本文先对多种气味进行分类,然后对各个气味样品进行定量分析。分类模型包括最近邻分类器、距离模板、多层感知器和支持向量机；定量分析模型包括多元线性回归、偏最小二乘回归、多元二次回归、多层感知器和支持向量机。本文比较了几种组合模型对12种单一成分的挥发性有机化合物的判别与定量分析的性能。实验结果表明,由多个单输出感知器组成的气味分析层次模型在时间复杂度、结构复杂度和推广性能上要优于其他组合。(3)根据12种挥发性有机化合物响应数据主成分降维后的特点,提出一种经济训练子集生成方法,使得在训练时间基本保持不变的前提下,有效提高分类模型的推广性能,降低定量分析模型的预测误差。(4)提出了石油蜡气(嗅)味等级鉴定的新方法—电子鼻分析法,有效克服了感官评定的费时费力、不够客观、难以量化等缺陷。通过用电子鼻和模式识别方法对石油蜡实验数据的分析,我们发现,本文研制的电子鼻不仅能够对石油蜡0、1、2、3、4这5个整数嗅味等级进行准确判别,还能做出整数值之间的小数嗅味等级预测。此外,本文还分析了石油蜡样品和顶空挥发气温度对嗅味响应曲线以及识别率的影响。分析结果显示,石油蜡嗅味等级预测在50摄氏度的条件下的结果较为理想。(5)提出分类—时间序列预测模型,采用电子鼻B对生物发酵过程进行在线检测与预测。对聚羟基脂肪酸酯(PHA)和头孢菌素C发酵过程的实验结果表明,电子鼻对发酵过程中的染菌状况具有良好的提前预警作用；分类—时间序列预测模型对泰乐菌素发酵过程中的气敏传感器响应曲线进行线性自回归,对其他传感器使用非线性自回归方法,结果显示,该模型同时拥有线性自回归方法的时间复杂度低和非线性自回归方法的精度高的优点。
【关键词】：电子鼻 气敏传感器阵列 石油蜡 生物发酵过程 多气味识别 质量等级预测
【学位授予单位】：华东理工大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：O657.3
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-12
• 第一章 绪论12-22
• 1.1 研究背景与意义12
• 1.2 电子鼻研究历史与现状12-19
• 1.2.1 电子鼻应用领域12-16
• 1.2.2 电子鼻的数据分析方法16-19
• 1.3 电子鼻研究存在的不足19
• 1.4 本论文的主要研究内容19-22
• 第二章 电子鼻技术原理与应用基础22-38
• 2.1 电子鼻系统原理22-31
• 2.1.1 气敏传感器工作原理23-24
• 2.1.2 用于气(嗅)味现场检测与等级评定的电子鼻A24-28
• 2.1.3 用于生物发酵在线检测与分析的电子鼻B28-29
• 2.1.4 气敏传感器在一个采样周期内的响应变化29-31
• 2.2 气敏传感器选择、更换和校正方法31-35
• 2.2.1 背景介绍31-32
• 2.2.2 实例分析32-34
• 2.2.3 解决方案34-35
• 2.3 一种新的电子鼻35-37
• 2.4 本章小结37-38
• 第三章 电子鼻数据分析方法38-54
• 3.1 数据预处理39-40
• 3.1.1 快速傅立叶变换39
• 3.1.2 数据标准化39-40
• 3.2 特征选择与特征提取40-41
• 3.3 数据分析模型41-53
• 3.3.1 模式分类方法41-49
• 3.3.2 回归分析49-51
• 3.3.3 时间序列预测51-53
• 3.4 本章小结53-54
• 第四章 层次模型及其在挥发性有机化合物气味定性定量分析中的应用54-68
• 4.1 引言54-55
• 4.2 层次模型及其组成单元55-60
• 4.2.1 层次模型的结构55-56
• 4.2.2 判别模型56-58
• 4.2.3 定量分析模型58-60
• 4.3 实验方法60-61
• 4.3.1 实验条件60-61
• 4.3.2 实验流程61
• 4.3.3 实验目标61
• 4.4 实验结果分析61-66
• 4.4.1 原始数据集的生成61-62
• 4.4.2 数据集的统计分析62
• 4.4.3 数据预处理及工具62
• 4.4.4 结果分析62-66
• 4.5 本章小结66-68
• 第五章 一种经济训练子集生成方法及其在气(嗅)味分析中的应用68-81
• 5.1 引言68
• 5.2 判别分析模型68-71
• 5.3 一种新算法71-72
• 5.4 算法流程72-76
• 5.5 实验结果76-80
• 5.5.1 实验环境和数据集76
• 5.5.2 训练子集76-79
• 5.5.3 训练与预测结果79-80
• 5.6 本章小结80-81
• 第六章 电子鼻在石油蜡气(嗅)味质量评定中的应用81-98
• 6.1 引言81-82
• 6.2 石油蜡气(嗅)味等级感官评定方法82
• 6.3 感官评定方法的缺点与挑战82-83
• 6.4 石油蜡样品制备83
• 6.5 数据采集流程83-84
• 6.6 数据集生成84-85
• 6.7 数据分析85-96
• 6.7.1 石油蜡嗅味的电子鼻气敏传感器阵列响应曲线85-88
• 6.7.2 两个典型数据集的比较88-89
• 6.7.3 主成分分析结果89-91
• 6.7.4 最近邻分类器分类结果比较91-92
• 6.7.5 支持向量机分类结果比较92-94
• 6.7.6 多层感知器分类结果比较94-96
• 6.8 本章小结96-98
• 第七章 电子鼻在生物发酵过程在线检测与分析中的应用98-111
• 7.1 引言98
• 7.2 电子鼻在发酵过程中的应用98-100
• 7.3 电子鼻用于生物发酵过程在线检测的实验流程100
• 7.4 电子鼻在生物发酵过程中的典型应用100-102
• 7.4.1 在PHA发酵过程中的应用100-101
• 7.4.2 在头孢菌素C发酵过程中的应用101-102
• 7.5 电子鼻在泰乐菌素发酵过程中的应用102-104
• 7.5.1 泰乐菌素发酵尾气的电子鼻气敏传感器阵列响应曲线103-104
• 7.5.2 对不同时间段发酵尾气的分析104
• 7.6 时间序列预测方法在生物发酵过程中的应用104-109
• 7.7 本章小结109-111
• 第八章 结束语111-113
• 8.1 论文总结111-112
• 8.2 工作展望112-113
• 参考文献113-123
• 致谢123-124
• 攻读博士学位期间发表的论文124-125
• 攻读博士学位期间参加的科研项目125

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