气体传感器阵列研究及案例分析

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 }
1 1(t ) 2 1(t )
N 1(t)
12(t) 1M(t)
2 2(t )
2M
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
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：
（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
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 ——神经网络
(t
)
N 2(t) NM(t)
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m n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；
（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：
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）
气体传感器阵列研究及案例分析
Biblioteka Baidu
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 。
but
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。
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）
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）
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
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
图4-3 测量曲线图
R3
x 105 3.5