下载此文档

电子鼻PPT课件.ppt


文档分类:医学/心理学 | 页数:约31页 举报非法文档有奖
1/31
下载提示
  • 1.该资料是网友上传的,本站提供全文预览,预览什么样,下载就什么样。
  • 2.下载该文档所得收入归上传者、原创者。
  • 3.下载的文档,不会出现我们的网址水印。
1/31 下载此文档
文档列表 文档介绍
电子鼻

电子鼻技术是探索如何模仿生物嗅觉机能的一门学问。电子鼻是用来区分和辨别复合气味的, 能够再现嗅觉感官的结构和原理。随着社会的发展,人的嗅觉器官在日常生活中的重要性有所下降,但嗅觉在食品工业、环境检测、医疗卫生、药品工业、安全保障、公安与军事等方面的重要性却与日俱增。
电子鼻技术概况
基本上, 电子鼻包括一组传感器和一个数据分析系统。传感器的作用就像生物受体一样, 而数据分析系统可以将传感器从气味获得的信息转换为“嗅觉图象”, 类似于我们的嗅觉。电子鼻的类型很多,其典型的工作程式是:首先,利用真空泵把空气取样吸取至装有电子传感器阵列的小容器室中接着,取样操作单元把已初始化的传感器阵列暴露到气味体中,当挥发性化合物(VOC)与传感器活性材料表面相接触时,就产生瞬时响应这种响应被记录并传送到信号处理单元进行分析,与数据库中存储的大量VOC图案进行比较、鉴别,以确定气味类型,电子鼻能够将气味进行区分和比较是因为不同的气味具有不同的嗅觉图象, 这就使得电子鼻有别于其它的分析技术, 比如: 气相色谱, 它可以区分和测量气体混合物中的单分子级别。
电子鼻技术概况
电子鼻将气味识别为一个整体, 在单个嗅觉图象中揭示不同分子种类的综合作用。它与人和动物的鼻子一样, “闻到”的是目标物的总体气息。电子鼻技术的研究涉及材料、精密制造工艺、多传感器融合、计算机、应用数学以及各具体应用领域的科学与技术,具有重要的理论意义和应用前景。

80 年代初期, 在科技文献中出现了“电子鼻”这个技术术语。“电子鼻”的概念, 最早是1982 年英国Warwick 大学的Persand 和Dodd教授模仿哺乳动物嗅觉系统的结构和机理, 对几种有机挥发气体进行类别分析时提出来的。
1989 年在北太西洋公约组织的一次关于化学传感器信息处理会议上对电子鼻做了如下定义: “电子鼻是由多个性能彼此重叠的气敏传感器和适当的模式分类方法组成的具有识别单一和复杂气味能力的装置。
随后, 于1990 年举行了第一届电子鼻国际学术会议。电子鼻是目前世界上的热点研究课题。第一台商业化的“电子鼻”于1994 年诞生。

传统的电子鼻气味识别的基本原理是: 气体传感器i 对气味j 的响应是一个与时间相关的电信号, 工作时采集气体传感器的稳态响应值vij , 由n个传感器组成的阵列对气味的响应是n 维状态空间的一个向量v( n) = ( v1 j , v2j , vnj ) , 实验m 次, 则得到一个m×n 的矩阵。利用这组数据即可进行气味的识别。此方法最大的缺陷是: 当电子鼻系统确定后,每次实验所得到的关于被测气体的信息就是一个确定的n 维向量, 只能提供很有限的被测气味的信息,制约了识别精度的进一步提高。
电子鼻系统的组成结构
该系统由集成气体传感器阵列、集成气体传感器阵列信号预处理模块、NI 数据采集卡、计算机( 完成加热电路数据采集的控制, 数据的存储, 模式识别) 等几部分组成。
该集成气体传感器阵列由集成在Al2O3 基底上的三个单一气体传感器和两个用于保证传感器工作温度的加热器构成, 气体传感器为基于SnO2 的金属半导体敏感层,敏感机理为被检测气体吸附造成的半导体敏感层电导率的变化。加热器及电极由铂层组成, 同时, 加热器也可分别作为温度传感器使用。

由于气体传感器对不同气体, 以及同种气体不同浓度的响应具有较大的差异, 因此要求系统具有较大的动态响应范围, 同时, 对确定位数的A/ D 转换系统, 动态响应范围增大, 又会降低分辨率, 因此设计准确、有效的气体传感器信号拾取电路是电子鼻系统分析的前提和关键。
单路气体传感器信号拾取电路原理图
图中Rsensor 为气体传感器的电阻, R1 为一定值反馈电阻, R2 表示三端可调电阻的有效电阻,R3 、C1 构成低通滤波器, 给气敏传感器两端施加的是由稳压二极管提供的参考电压Vref。模拟输出信号Vani 引入数据采集卡。图中R1 、R2 以及运算放大器构成反向放大电路。
S 为气体传感器响应信号, 则S 值与气敏传感
器电阻值RSensor成正比。因为R1 , R2 给定, 测得Vani
就可得到气体传感器对被测气体产生的响应值。

电子鼻PPT课件 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.

相关文档 更多>>
非法内容举报中心
文档信息
  • 页数31
  • 收藏数0 收藏
  • 顶次数0
  • 上传人yixingmaob
  • 文件大小1.51 MB
  • 时间2018-07-16