气体传感器阵列-王磊
气体检测中的传感器阵列识别算法研究
气体检测中的传感器阵列识别算法研究随着现代工业以及日常生活中越来越多的涉及到气体的行业，气体检测技术也越来越成熟。
气体检测技术可以不仅用于检测有毒有害气体，还可以用于环境监测、安防监测、生命识别等多方面。
传感器是气体检测技术的重要组成部分，而传感器阵列识别算法的研究则可以更加精确地识别大量元素的混杂气体。
一、传感器阵列识别算法概述传感器阵列识别算法是指通过对传感器之间的数据进行处理，以识别混杂气体中各元素浓度的算法。
可以通过线性或者非线性的方式对数据进行处理，从而获得气体的主成分。
在使用传感器阵列识别算法之前，需要先进行特征提取，即对传感器输出数据进行降维，凸显出数据中主要成分。
一般来说，特征提取的方法有PCA、ICA、LDA等。
传感器阵列识别算法在气体检测领域中广泛应用，特别是在识别混杂气体中不同元素浓度的领域。
传感器阵列中传感器的数量可以达到几十个、上百个，但同时也因此需要更加精细的数据处理算法，以避免传感器阵列中产生干扰或者交叉响应的问题。
二、传感器阵列识别算法分类传感器阵列识别算法可以根据处理数据的方式进行分类，常见的分类有线性算法和非线性算法。
线性算法是指对传感器输出数据进行线性变换，以获得主成分，常见的线性算法有PCA、LDA等。
非线性算法则是指通过非线性变换对数据进行处理，以获取精确的气体成分。
常见的非线性算法有ICA、SOM等。
三、传感器阵列识别算法的应用传感器阵列识别算法可以广泛应用于气体检测领域。
特别是在复杂气体成分识别的领域，传感器阵列识别算法具有不可替代的作用。
在安防监测中，通过对空气中的成分检测，可以实时监测火焰、烟雾等因素，使相关人员更加安全。
在环境监测中，可以通过对空气中的成分检测，来观察各种污染物的浓度以及分布情况。
此外在生命识别方面，可以通过检测人员呼出的气体来提供精准的生命迹象。
四、传感器阵列识别算法发展趋势传感器阵列的应用范围逐渐扩大，非线性算法的发展势头更为喜人。
气体传感器阵列检测系统的研究与设计的开题报告
气体传感器阵列检测系统的研究与设计的开题报告一、研究背景气体传感器阵列检测系统是一种可以检测多种气体成分的设备。
随着环境保护和卫生健康意识的增强，对于空气质量和安全性的要求也越来越高，因此气体传感器阵列检测系统的需求也随之增加。
现有的气体传感器检测系统大多只能检测单一气体成分，对于多种气体成分的检测则需要使用多个传感器，这样不仅造成设备成本增加，而且操作繁琐，不利于实际应用。
因此，研究一种可以同时检测多种气体成分的气体传感器阵列检测系统，具有重要的科学意义和现实价值。
二、研究目的和意义本研究的目的是设计一种基于气体传感器阵列的检测系统，实现对于多种气体成分的同时检测，并且提高检测的准确性和可靠性。
具体研究目标如下：1. 构建气体传感器阵列检测系统，选择合适的传感器类型和数量，并且优化传感器布局和组合。
2. 设计检测系统的硬件和软件，实现对于多种气体成分的检测并且能够对数据进行处理分析，提高检测的准确性和可靠性。
3. 分析和评估阵列检测系统的性能和可靠性，优化系统的结构和算法，提高气体检测的准确性和可靠性。
通过本研究，可以构建一种高效、准确、可靠的气体传感器阵列检测系统，具有广泛的应用价值。
三、研究内容根据以上研究目标，本研究将完成以下工作：1. 研究不同类型的气体传感器，选择适合的传感器类型和数量构建阵列检测系统。
优化传感器的布局和组合，探索传感器性能最优组合方式。
2. 设计检测系统的硬件和软件，实现对于多种气体成分的检测并且能够对数据进行处理分析，提高检测的准确性和可靠性。
3. 开展阵列检测系统的性能评估，对检测系统的准确性、可靠性和实时性进行分析、测试和优化。
四、研究方法1. 文献调研。
通过查阅专业文献、论文和资料，了解气体传感器检测技术的研究进展和实现方案，在此基础上，确定本研究的技术路线和研究方向。
2. 传感器选择和布局。
根据检测要求和实际应用场景，选择合适的气体传感器类型和数量，采用合适的布局方式，优化传感器性能和检测精度。
基于气体传感器阵列的地沟油识别方法
Identification Method of Waste Oil Based ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱn Gas Sensor Array
HU X iao -h u i1,W ANG L e i1 ’ 2,YAO Shuai1,X IA O B ing 1 (1. GDHK, Tongji University, Shanghai 200000, China; 2. Shanghai Gold Hope Sensor Technology Go., Ltd., Shanghai 200000, China)
地沟油泛指各类劣质食用油脂， 包括将下水道中 的油腻漂浮物经过简单加工、 提炼出的油， 也包括烹饪 废弃油脂以及劣质猪肉和猪内脏炼制的油 。一些不法 商贩由于利益的驱动， 将价格较为低廉的地沟油用于 餐饮行业， 长期食用地沟油有许多危害， 会导致消化不 良、 腹痛、 腹泻， 严重时可能会致癌。因此， 地沟油的鉴 别成为了关乎民生的重要话题。 现如今常见的地沟油检测方法有电导法， 光谱法 和色谱法等。由于不同油类间的电导率存在差异， 朱
收稿日期 :2017 -05 -09 作者简介： 胡晓慧（ 1993— ) ， 女， 陕西西安人， 硕士研究生， 主要 研究方向为气体传感器及其应用； 王磊（ 1961— ) ， 男， 陕西西安 人， 博士， 教授， 博士生导师， 主要研究方向为自动检测技术、 多 传感器技术和自动化技术。
锐 [1]等人利用电导法鉴别地沟油、 合格食用油以及掺 假植物食用油， 先通过去离子水对油样进行处理， 静置 分层后对水相进行电导率测定， 地沟油经提取后水相 平均电导率是正常油类样本的1 0 倍 以 上 。通过分析 电导率的不同可以判断待检测油品类别。除了电导 法， 光 谱 法 也 是 一 种 常 用 来 鉴 别 地 沟 油 的 方 法 。王 耀 [2]等 人 利 用 TU -1901双 光 束 紫 外 可 见 分 光 光 度 计 对潲水油、 花生油、 调和油和葵花籽油的紫外可见光吸 收光谱进行了研究， 根据光谱曲线形状差异和吸光度 大小可以对掺兑潲水油的地沟油进行鉴别。随着检测 技术的发展， 近年来有不少学者将色谱法应用于地沟 油检测中。徐 秀 丽 [3]等 人 采 用 气 相 色 谱 -质 谱 检 测 方法， 通过对油脂样品中3 7 种脂肪酸含量进行分析， 建立了根据3 7 种脂肪酸含量鉴别地沟油的判定依据。 不论是电导法、 光谱法还是色谱法， 其对地沟油的检测
基于MEMS气体传感器阵列的气体检测系统[发明专利]
![基于MEMS气体传感器阵列的气体检测系统[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/44f75bfba0c7aa00b52acfc789eb172ded6399ed.png)
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202011503218.0(22)申请日 2020.12.18(71)申请人 中国科学技术大学地址 230026 安徽省合肥市包河区金寨路96号(72)发明人 许磊 谷文先 祁伟杰 王晶 (74)专利代理机构 北京集佳知识产权代理有限公司 11227代理人 姚璐华(51)Int.Cl.G01N 27/12(2006.01)(54)发明名称基于MEMS气体传感器阵列的气体检测系统(57)摘要本发明公开了一种基于MEMS气体传感器阵列的气体检测系统，包括：MEMS气体传感器阵列、分时复用的多通道电阻频率转换电路、可编程的加热器电路、EEPROM、可修调的片内振荡器、上电自复位电路以及数字控制电路；所述MEMS气体传感器阵列包括多个气体传感器；所述气体传感器包括加热器电阻和气敏材料电阻；其中，所述MEMS气体传感器阵列用于将环境中的气体信息转换为所述气敏材料电阻的变化；所述多通道电阻频率转换电路用于将选中通道的气敏材料的电阻值转化为相应频率的方波信号；所述片内振荡器用于产生稳定的系统所需时钟信号。
应用本发明提供的技术方案，可以降低工作电压和电路功耗，并提高气体传感器中气敏材料电阻的检测范围与检测精度。
权利要求书2页 说明书10页 附图2页CN 112730527 A 2021.04.30C N 112730527A1.一种基于MEMS气体传感器阵列的气体检测系统，其特征在于，包括：MEMS气体传感器阵列、分时复用的多通道电阻频率转换电路、可编程的加热器电路、EEPROM、可修调的片内振荡器、上电自复位电路以及数字控制电路；所述MEMS气体传感器阵列包括多个气体传感器；所述气体传感器包括加热器电阻和气敏材料电阻；所述MEMS气体传感器阵列、所述多通道电阻频率转换电路、所述加热器电路、所述EEPROM、所述片内振荡器以及所述上电自复位电路分别与所述数字控制电路的对应引脚连接；其中，所述MEMS气体传感器阵列用于将环境中的气体信息转换为所述气敏材料电阻的变化；所述多通道电阻频率转换电路用于将选中通道的气敏材料的电阻值转化为相应频率的方波信号；所述加热器电路用于对所述加热器电阻的加热电压进行配置；所述EEPROM用于保存系统配置参数以及用户数据；所述片内振荡器用于产生稳定的系统所需时钟信号；所述数字控制电路用于完成对片内电路工作模式的控制、频率测量、数据存储以及I2C通信的功能。
一种气体传感器及传感器阵列[实用新型专利]
![一种气体传感器及传感器阵列[实用新型专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/72520d02172ded630a1cb67a.png)
专利名称：一种气体传感器及传感器阵列专利类型：实用新型专利
发明人：许磊,彭书峰,陈栋梁,荣钱,周睿颖申请号：CN201920815544.1
申请日：20190531
公开号：CN210136193U
公开日：
20200310
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本实用新型实施例公开了一种气体传感器及传感器阵列，能够减少引线损伤。
所述气体传感器包括：第一衬底，设置在所述第一衬底上的气体检测组件、所述气体传感器的多个第一引脚，以及用于保护所述气体检测组件的封装盖帽，其中：所述气体检测组件直接或间接通过电极引线与所述第一引脚电连接，所述气体检测组件、所述电极引线和所述第一引脚设置在所述第一衬底的同一面；所述封装盖帽键合在所述第一衬底上，所述第一引脚裸露在所述封装盖帽之外。
采用本实用新型实施例可以减少电极引线的弯折，使制成的传感器信号稳定、噪声小，同时简化加工工艺，降低制造周期和成本。
申请人：合肥微纳传感技术有限公司
地址：230088 安徽省合肥市高新区创新大道2800号创新产业园二期F3楼16层1608-1610室国籍：CN
代理机构：北京安信方达知识产权代理有限公司
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气体传感器阵列特性远程检测系统
气体传感器阵列特性远程检测系统
杜海英;王宇辰;李壮;孙进生;王娟
【期刊名称】《大连民族学院学报》
【年(卷),期】2010(12)5
【摘要】以挥发性有机气体(VOC)为测试对象,建立了一套气体传感器阵列远程数据采集系统,可实现气敏元件对VOC气体敏感性的检测.硬件部分包括测试电路、无线收发和上位机通信,并编制了相应的软件程序.为进一步实现VOC气体实时、远程、在线检测的研究奠定基础.
【总页数】4页(P432-435)
【作者】杜海英;王宇辰;李壮;孙进生;王娟
【作者单位】大连民族学院,机电信息工程学院,辽宁,大连,116605;大连理工大学,电子科学与技术学院,辽宁,大连,116024;大连理工大学,电子科学与技术学院,辽宁,大连,116024;大连民族学院,机电信息工程学院,辽宁,大连,116605;大连民族学院,机电信息工程学院,辽宁,大连,116605;大连民族学院,机电信息工程学院,辽宁,大
连,116605
【正文语种】中文
【中图分类】TP274.2
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仿生嗅觉感知系统气体识别和浓度估计模型
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面向人体健康监测的氮化镓氨气气敏传感器性能分析
面向人体健康监测的氮化镓氨气气敏传感器性能分析张艺;陈毅;李栋辉;韩丹;王磊【期刊名称】《生物医学工程与临床》【年(卷),期】2024(28)2【摘要】目的了解人体呼出气体的疾病标志物,实现人体呼出氨气的实时监测。
方法采用水热法结合高温氮化制备得到多孔氮化镓(GaN)纳米椭球体,将其作为传感器膜涂敷于带有金电极的叉指电极表面,得到NH_(3)的室温快速检测传感器。
利用X射线衍射仪、扫描电子显微镜和比表面积测试等对所制备材料的组成和形貌进行了表征,可见合成的GaN是具有大比表面积的多孔纳米结构。
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结果室温条件下,传感器对100×10^(-6)NH_(3)的响应度(ΔG/G0)约为448%,且表现出快速的响应时间及恢复时间(分别为22 s和24 s)。
此传感器对(1~200)×10^(-6)范围内的NH_(3)具有良好的线性响应,可以实现对NH_(3)的定量检测。
GaN气敏传感器对NH_(3)的检出限可达178×10^(-9),可实现对微量NH_(3)的检测。
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【总页数】7页(P155-161)【作者】张艺;陈毅;李栋辉;韩丹;王磊【作者单位】山西省肿瘤医院;太原理工大学信息与计算机学院/微纳传感与人工智能感知山西省重点实验室【正文语种】中文【中图分类】R318;TP212【相关文献】1.渗碳与氮化中甲烷和氨对水煤气气氛性能的影响2.氮化镓晶体的氨热法生长进展3.氨热法生长氮化镓体单晶的工艺与设备4.复方氨酚右敏溶液在健康人体的药代动力学研究5.氮化镓籽晶的表面损伤处理及氨热生长研究因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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传感器是根据SnO2薄膜在气体环境中的理化性质，设计出的一种三阵列气 体传感器，其中三个材料配比各不相同的敏感元在气体环境中响应不同，分 别对还原性气体，弱氧化性气体，易氧化性气体敏感，因此可通过三个敏感 单元的交叉敏感特性可以对大多数气体敏感。
4.2 三阵列SnO2薄膜气体传感器（AQC）
实例分析——AQC分类地沟油：
2.2 气体传感器阵列与多元一次方程组
假设一个由N个气体传感器构成的阵列用来分析M种气体。阵列对M种
气体响应的集合为M个随机过程的集合，矩阵形式表示为：
(t) {[1(t),2(t) M(t)],t T }
11(t ) 21(t )
N 1(t)
12(t) 1M(t)
22(t )
2M
SnO2敏感机理
反应条件
特性
空气中的氧在表面夺取电子变 成化学吸附氧
O2 2e 2O
使电导率下降
还原性气体从化学吸附态的氧 离子移走一个电子释放回导带， R O RO e
减少传感器电阻
与环境中其他氧化性气体反应
X ne X n
使电导率下降
三阵列敏感 单元
图4-1 产品实物图
4.2 三阵列SnO2薄膜气体传感器（AQC）
关系
换关系，可以更准确的获取气体浓度信息
4.1 阵列传感器比较
德国UST公司气体传感器阵列
产品名称 生产厂家
敏感气体
AQC 德国UST公司 还原性气体、弱 氧化性气体、强
氧化性气体
AAQC 德国UST公司
CO2 、CH4 、CO 、 CH2O
测量指标
定性测量
定量测量
4.2 三阵列SnO2薄膜气体传感器（AQC）
but
传感器阵列利用气体传感器的“交叉敏感性”， 可测量混合气体成分，进行模式识别，提高特定 气体测量精度
O2
CO O2
O2 CO2
CO2 SO2
阵列结构
NOX
2.1 线性代数：多元一次方程求解
y = a1*X1 + a2*X2 + ……+an*Xn
y1 = a11x1 + a12x2 + a13x3 + a14x4 + a15x5 y2 = a21x1 + a22x2 + a23x3 + a24x4 + a25x5 y3 = a31x1 + a32x2 + a33x3 + a34x4 + a35x5 y4 = a41x1 + a42x2 + a43x3 + a44x4 + a45x5 y5 = a51x1 + a52x2 + a53x3 + a54x4 + a55x5
（1） 信号预处理常用方法
算法
公式
差分
分式差分
对数
传感器归一化
阵列归一化
3.2 气体传感器阵列求解 ——神经网络
（2）特征参数选取(特征参数多选取导电灵敏度、一阶响应参 数及二阶响应参数组成特征子集)
类型 响应
特征
空气中的基线值、被测气体的最终响应值、气体 中的最大响应、不同时间点的响应值。
一阶导数 二阶导数 时间参数
其中，RH为传感器加热电阻，R1、R2、R3 分别为具有交叉敏感性的三种敏感元
图4-2 传感器阵列结构图
三元一次方程组： y1 = a11x1 + a12x2 + a13x3 y2 = a21x1 + a22x2 + a23x3 y3 = a31x1 + a32x2 + a33x3
可确定还原性气体、弱氧化性 气体、强氧化性气体比例。
（2）当m<n时，线性方程组有无穷多组解；
（3）当m>n时，若A的秩tr(A)=n，则线性方程组有唯 一 解；若tr(A)<n，有无穷多组解；若tr(A)>n，方程 不存在精确解，可以求得近似解。
3.1 气体传感器阵列求解 ——多元一次方程
M个气体敏感单元组成的气体传感器阵列测量N种气体的混合 气体，即为求解系数矩阵为MⅹN的多元一次非齐次方程：
优化原理
优化策略
由于SnO2气敏材料易受环境影响，每次的响应输
特征参数应该具有稳定性和重复性
出包含不同程度的噪声影响。因此在不同次的测 量中选取具有较好稳定性及重复性的参数作为子
集参数。
特征参数子集对不同气体的响应差异性大可以提 特征参数应具有对不同气体响应的非相关性
高对气体的分辨率
特征参数与同种气体的不同浓度具有一定的比例 如果特征参数与同种气体的不同浓度具有线性变
HouseHolder
对于超定方程组，无精确解时，求估计值：
估值方法
多元线性回归
普通最小二乘 广义最小二乘
3.2 模式识别：先进神经网络方法
阵列响应信号
信号预处理
参数特征 值选取
特征参数优化 特征参数
气体种类 气体1 气体2 ......
浓度 浓度1 浓度2 ......
模式识别
3.2 气体传感器阵列求解 ——神求解气体浓度， 即为求解M元一次方程组
2.3 多元一次方程组求解
线性方程组的一般形式：
Ax b
A (aij )是mn系数矩阵，x (x1, x2, xn)T为未知向量， b (b1, b2 , , bn )T为常向量。
（1）当m=n时，若A非奇异，则线性方程组有唯一解， 否则，有无穷多组解；
气体传感器阵列
Gas Sensor Array
同济大学中德学院 王磊教授
目录
1
气体传感器阵列
2
数学基础
3 多传感器阵列求解
4
案例分析
引言 气体传感器阵列
Say NO
传统的基于 气体传感器 ，常用于单 一气体成分 的检测，不 能对混合气 体成分进行 测量，进而 不能进行模 式识别。由 于气体传感 器的交叉敏 感性，气体 测量不准确 。
积分
响应一阶导数最大值、恢复一阶导数最大值 最小二阶导数响应值、最大二阶导数响应值、最
小二阶导数恢复值、最大二阶导数恢复值 响应时间、恢复时间
从气体入到响应时间的响应积分、从气体入到和 恢复时间的恢复积分、从气体入到气体出时间段
内曲线积分
3.2 气体传感器阵列求解 ——神经网络
（3）特征参数优化（SnO2敏感单元薄膜为例）
测量条件
求解方法
M=N或M>N且系数矩 阵秩等于N
有唯一解，可精确确定气体浓度
M<N或M>N且系数矩 阵秩大于N
无穷解（实际情况无解）
M>N 且系数矩阵秩大于N
无法确定精确解，利用最小二乘等估 值法求得近似解。
3.1 气体传感器阵列求解 ——多元一次方程
多元一次方程求解： 求解方法 QR分解
Gram-Schmidt 修正的Gram-Schmidt