烟草智能烤房系统中电子鼻关键技术研究

发布时间：2017-04-22 21:11

  本文关键词：烟草智能烤房系统中电子鼻关键技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：电子鼻是基于神经嗅觉系统原理,以电子科学技术为工具,采用数学和信息科学中的理论和方法研究化学分析物的特征,采用先进的智能信息处理技术开发的一种能够模拟人类嗅觉的智能机器。近年来电子鼻在烟草行业中的应用正在不断增多,电子鼻在真假烟鉴别、卷烟质量控制等方面具有广阔的应用前景,本文将电子鼻用于烟叶烘烤过程的烟叶气味的变化规律的研究。烟叶烘烤作为烟草生产的一个重要环节,直接影响着烟草的生产质量。近年来,全国各地广泛使用密集烤房进行烟叶烘烤。密集烤房具有装烟密度大、热能利用率高,便于自动化控制等优点。但密集烤房在实际烘烤过程中,烘烤控制基于预设曲线,不具有灵活性,需要专业的烟叶烘烤师傅在烘烤过程中不停地进行调整,且目前的烟叶烘烤主要依赖于烟叶颜色变化对烘烤状态做出判断,忽略了烟叶气味变化及其对烤后烟叶吃香味的影响。为此本文提出了一种基于电子鼻烟叶气味检测的烟叶烘烤控制预测算法,该算法是智能烤房项目的一部分,用以实现能够根据不同情况智能调整烟叶烘烤过程的烟叶烘烤智能化。算法通过对烟叶烘烤过程中电子鼻采集的烟叶气味数据进行分析得到烟叶烘烤过程中烟叶气味的变化规律,然后根据得到的烟叶气味特征变化建立烘烤控制预测模型,对烟叶的烘烤进行预测。算法的具体实现包含数据采集,数据预处理,数据降维,干扰抑制和训练模型等几个关键技术。数据采集是利用项目组研发的电子鼻气味检测子系统硬件进行烤烟过程中的烟叶气味数据采集,并根据实际情况设计了具体的数据采集方案。采集到数据之后对数据进行了预处理,提取其中的有用信息,抑制了传感器漂移和噪声。采用PCA技术对电子鼻传感器数据进行降维,同时为了满足系统的在线应用需求研究了两种在线的PCA算法,比较了两种在线PCA算法的收敛速度和其与离线PCA计算结果的误差,最终选择随机梯度上升算法作为在线PCA处理的算法。PCA得到的气味特征数据仍存较多的干扰成分,论文研究了用于盲源信号分离的独立分量分析算法,用于气味特征数据中的干扰气味和烟叶气味的分离。为了在线应用和离线分析分别讨论了在线ICA算法和离线ICA算法。为了辨别分离后的干扰成分,引入了复相关系数,通过计算ICA的输入输出各个分量与温、湿度和气压的复相关系数,辨别并去除了分离后的干扰分量,同时比较ICA输入输出各分量的复相关系数也从一方面说明了干扰的抑制效果。对于烤烟现场燃煤的气味干扰,通过设计滤波器进行滤波的方法进行了一定的抑制。最终得到了烤烟过程中烟叶的气味变化曲线。为了实现通过气味的变化规律对烟叶烘烤控制进行预测的目标,研究了传统烟叶烘烤的三段式工艺,分析了烟叶烘烤过程中释放的气味物质及其变化情况,从理论上证实了方案的可行性。研究了人工智能的经典算法BP神经网络,应用BP神经网络建立了基于烟叶气味特征的烟叶烘烤预测模型。通过遗传算法优化参数,预测模型取得了一定的预测效果。本文还实现了模型的实际在线应用,并进行了验证实验,实验结果表明系统的智能控制功能可用。
【关键词】：电子鼻 烟叶烘烤 主成分分析 BP神经网络 独立分量分析
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：R314;TS47
【目录】：

• 中文摘要3-5
• 英文摘要5-10
• 1 绪论10-18
• 1.1 电子鼻技术概述10-12
• 1.1.1 气体传感器10-11
• 1.1.2 信号预处理11
• 1.1.3 模式识别算法11-12
• 1.1.4 电子鼻发展现状12
• 1.2 电子鼻在烟草行业中的应用现状12-14
• 1.2.1 电子鼻在烟草行业中的应用12-13
• 1.2.2 电子鼻在烟叶烘烤中的应用背景13-14
• 1.3 烟草智能烤房系统14-17
• 1.3.1 烟草烘烤系统国内外现状14-16
• 1.3.2 本课题涉及的烟草智能烤房系统16-17
• 1.4 论文的主要内容及安排17-18
• 2 烟草智能烤房中的电子鼻气味监测子系统18-32
• 2.1 系统模块构成18-19
• 2.2 系统传感器阵列19-25
• 2.2.1 传感器阵列及采集电路19-22
• 2.2.2 传感器阵列室22-23
• 2.2.3 气路控制模块23-25
• 2.3 软件系统简介25-26
• 2.4 信号采集及预处理26-30
• 2.4.1 数据采集27
• 2.4.2 数据预处理27-30
• 2.5 本章小结30-32
• 3 基于PCA的电子鼻数据降维及其在线算法32-44
• 3.1 主成分分析的基本思想32
• 3.2 主成分分析的数学模型32-33
• 3.3 在线主成分分析33-36
• 3.3.1 随机梯度上升算法34-35
• 3.3.2 子空间学习算法35-36
• 3.4 烤烟气味电子鼻传感器数据降维36-42
• 3.5 本章小结42-44
• 4 基于ICA的烤烟电子鼻背景干扰抑制模型44-68
• 4.1 ICA的数学描述44-45
• 4.2 ICA目标函数45-54
• 4.2.1 极大化非高斯性估计方法46-49
• 4.2.2 互信息极小化判据49-51
• 4.2.3 极大似然估计方法51-52
• 4.2.4 信息极大化估计方法52-53
• 4.2.5 目标函数之间的等价性53-54
• 4.3 ICA优化算法54-60
• 4.3.1 在线ICA算法54-57
• 4.3.2 离线处理ICA算法57-60
• 4.4 烤烟中存在的电子鼻背景干扰60-62
• 4.5 基于ICA的干扰抑制62-66
• 4.6 本章小结66-68
• 5 基于BP神经网络的烟叶烘烤气味控制模型68-82
• 5.1 烟叶烘烤基础理论68-74
• 5.1.1 烤烟三段式烘烤工艺68-72
• 5.1.2 烟叶的香气成分72-74
• 5.1.3 烘烤过程中烟叶香气的变化74
• 5.2 BP人工神经网络74-77
• 5.2.1 BP算法介绍74-76
• 5.2.2 遗传算法在BP优化中的应用76-77
• 5.3 烟叶烘烤气味控制预测模型77-80
• 5.4 本章小结80-82
• 6 实验与验证82-90
• 6.1 现场数据采集实验及分析82-85
• 6.2 预测控制模型的在线应用85-86
• 6.3 烟叶烘烤智能控制系统的验证实验86-89
• 6.3.1 实验设计86-88
• 6.3.2 验证步骤88
• 6.3.3 实验结果88-89
• 6.4 本章小结89-90
• 7 总结与展望90-92
• 7.1 论文主要研究内容及成果90-91
• 7.2 今后工作的展望91-92
• 致谢92-94
• 参考文献94-102
• 附录102-103
• A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录102
• B. 作者在攻读学位期间参加的项目102
• C. 作者在攻读学位期间申请的专利102
• D. 论文中的数据及程序清单102-103

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本文编号：321264