基于光吸收传感的电子鼻气体图谱处理方法研究

发布时间：2018-03-24 03:30

本文选题：电子鼻　切入点：光吸收传感　出处：《重庆大学》2016年博士论文

【摘要】：电子鼻作为人工嗅觉技术发展的典型产物,在过去的二十年间已取得了很大成就,并研制出了商用产品。但是,已有的商用电子鼻的嗅觉性能距离人们所期待的水平还存在很大的差距,其根本原因是电子鼻的核心部件,即气体传感系统,还不完善,具体表现为:传感器受环境因素影响大、寿命短,与数以千万计的人类嗅觉细胞相比,电子鼻的传感阵列规模小、可传感的气体种类有限等。因此,本文提出一种基于复合光的光吸收型气体传感技术,用以改善电子鼻的气体传感性能。其主要优势为:在以光为媒介的气体传感阵列中,传感单元不仅满足电子鼻所要求的交叉敏感性与广谱性,其数量还可达数万个之多,远远超过任何一个现有电子鼻的传感阵列规模。此外,光传感还具有响应速度快、灵敏度高、寿命长等优点。虽然,复合光吸收型气体传感技术具有承载电子鼻核心传感任务的巨大潜能。但是,在将其引入电子鼻完成气体传感任务的过程中还面临着许多问题。其中,如何构建具有大规模并行传感阵列的传感系统,以及如何针对所建系统进行传感数据处理,得到具有较好的容错能力、稳定且能反映气体自身特性的传感响应,是将复合光吸收型气体传感技术引入电子鼻中需要解决的关键问题。然而,由于电子鼻的分析手段与现有常规气体分析仪器的分析手段不同,现有针对光吸收型气体传感技术的数据处理方法在面向电子鼻应用时,不能更好地获取传感后的气体信息。围绕上述问题,本文的主要研究内容及贡献如下:(1)面向电子鼻的复合光气体传感系统的设计、构建与测试。为改善电子鼻的气体传感性能,本文提出一种基于复合光的光吸收型气体传感技术。为验证将其引入电子鼻承载核心传感任务的可行性,本文根据气体分子的吸收光谱学原理研究了面向电子鼻的复合光气体传感机制,建立了传感响应的理论模型,构建了基于该模型的复合光吸收型气体传感系统;对系统进行测试并获得了正确的(与理论模型以及HITRAN数据库的数据一致)传感响应。(2)基于独立成分分析的光谱仪基线漂移干扰抑制方法。针对所构建传感系统中,因小型光谱仪的基线漂移干扰导致气体对光的吸收作用被掩盖,进而使传感灵敏度降低、系统传感性能变差的问题。本文首先研究了小型光谱仪的基线漂移规律和特性;然后,有针对性地提出了基于独立成分分析的光谱仪基线漂移干扰抑制方法,该方法将独立成分分析引入光谱仪的基线漂移干扰抑制中,并联合使用主成分分析方法,将原有传感数据作为观测数据,通过对观测数据先做主成分分析,后做独立成分分析,再进行数据重构,最终得到漂移干扰抑制后的传感数据。实验结果表明,使用本文方法进行漂移干扰抑制,大大提升了实测传感响应与标准值的相似度。此外,通过与现有经典方法的对比表明,本方法在抑制系统中的小型光谱仪基线漂移干扰方面更优越。(3)基于全局差异统计的气体图谱特征提取方法。针对所建传感系统中因大规模并行的气体传感单元带来的数据量急剧增大(即:由传感阵列一次性获取的传感响应数据个数是传统电子鼻气体传感阵列中传感单元个数的数十倍以上),导致传感响应数据的信息处理复杂度增加的问题,本文提出一种基于全局差异统计的气体图谱特征提取方法,该方法以电子鼻应用为背景,结合电子鼻以获取和识别气体综合特征为主线,采用全局范围内的差异统计方法获取气体图谱所反映出的综合吸光特征,不仅能有效地提取出气体的综合特征,还具有一定的容错功能。此外,本文对所提方法的特征提取有效性以及容错有效性方面进行了理论证明,并通过与现有特征提取方法的对比,进一步验证了本文所提方法在特征提取有效性以及容错方面的优越性能。(4)基于图像特征提取的宽带空间外差光谱干涉图处理方法。将复合光吸收型气体传感技术引入电子鼻改善其传感性能,需要构建面向宽波段范围的巨量并行气体传感阵列,但仅用光栅光谱法难以兼顾高分辨与宽光谱的要求,因此本文引入宽带空间外差光谱技术,并将其用于实现传感系统的光谱发生与探测模块。然而,传统方法在做宽带空间外差光谱干涉图分析时,由信号光干涉图的逆傅里叶变换,经反演重构出信号光光谱,再从重构的光谱中提取特征,其过程不仅复杂而且计算量大,而电子鼻对气体的分析是建立在整体特征提取和识别的基础上,故可直接以系统的响应干涉图代替复原光谱实现气体的识别。因此,本文提出在干涉图与输入信号唯一对应的前提下,将干涉图看成一种灰度纹理图,并借助图像纹理特征提取方法获得干涉图的综合特征,作为气体的传感响应特征参与后续运算;提出了验证宽带空间外差光谱干涉图与其信号光谱是否唯一对应的方法,并采用该方法证明了本文的宽带空间外差光谱探测系统所得干涉图唯一,通过仿真实验验证了该方法的有效性。此外,本文还对比了不同类型的纹理特征提取方法在提取宽带空间外差光谱干涉图特征方面的性能,得出了不同场景下适用的特征提取方法类型。
[Abstract]:......
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP212.14;TP391.41

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