电子鼻概述课件

电子鼻概述主要内容电子鼻定义及工作原理主要组成部分研究历史及现状食品及其它行业中的应用展望定义

Gardner.J.W给电子鼻下的定义是：“电子鼻是由有选择性的电化学传感器阵列和适当的识别方法组成的仪器，能识别简单和复杂的气味。”

待测物品气味

化学成分分析报告专业人员品评报告传感器阵列数据预处理器成分分析数据库专家品评数据库特征提取库知识库数据处理器智能显示器结果输出计算机电子鼻工作原理图LOGO气敏传感器阵列信号预处理模式识别Part2Part3Part1自1931年布劳尔（P.Brauer）发现了Cu2O的电导率随水蒸气的吸附而改变至今，人们已经相继发现ZnO、Fe2O3、MgO、SnO2、NiO、Cr2O3、TiO等都具有气敏效应。

气敏传感器是电子鼻感知气味的基本原件，常采用多个具有不同选择性的气敏传感器组成阵列，利用其对多种气体的交叉敏感性，将不同气体分子在其表面的作用转化为便于计算的、与时间相关的可测物理信号组，实现混合气体分析。结构简单，易小型化，寿命长，价格便宜，可靠性高，灵敏度高，响应速度快，一致性好，适用范围宽

需在200~400℃的温度下工作灵敏度约在(5~500)×10-6基准响应在几小时到几天之间会发生漂移容易被气味物中存在的硫化物所毒化相当于人的大脑，其作用是对传感器阵列传入的信号进行滤波、交换和特征提取,其中最重要的就是特征提取。常用的特征提取方法：相对法、差分法、对数法和归一法等。

模式识别是对特征提取后得到的信息进行再处理，以获得混合气体的组成成分和浓度的信息。监督学习阶段用被测气体来训练电子鼻，让它知道需要感应的气体是什么。应用阶段经过训练的电子鼻有了一定的测试能力，就会使用模式识别的方法对被测气体进行辨识。主要模式识别方法统计模式识别技术人工神经网络（ANN）技术

进化神经网络（ENN）技术研究历史及现状1、国外研究1964年，Wilkens和Hatman利用气体在电极上的氧化-还原反应对嗅觉过程进行了电子模拟。1965年，Buck等利用金属和半导体电导的变化对气体进行了测量。1982年，有人提出作为气体分类用的智能化学传感器阵列概念，他们建立的系统包括气敏传感器阵列和模式识别系统两个部分。1987年，在第八届欧洲化学传感研究组织年会上，英国华威大学Gardner气敏传感研究小组发表了传感器在气体测量方面应用的论文，引起学术界的广泛兴趣。1994年,Gardner等发表关于电子鼻的综述性文章，正式提出“电子鼻”的概念。此后，电子鼻研究取得了快速进展。目前，电子鼻技术的研究主要集中在传感器等硬件的设计、模式识别等理论的研究、电子鼻技术应用等方面。2、国内研究浙江大学高大启博士应用金属氧化物传感器阵列和主成分分析法区别丙酮、乙醇、甲醇三种化学成分，对8种不同浓度的甲醇溶液进行了分类，用神经网络方法对以上成分进行聚类分析和识别。厦门大学扬燕明博士应用声表面波传感器阵列组成电子鼻系统，在识别气体气味方面作了一定的尝试。江苏大学赵杰文教授、邹小波博士应用13个金属氧化物传感器阵列，利用神经网络技术和遗传算法对镇江香醋和山西陈醋进行了识别。此外，还有湖南大学、大连理工大学、复旦大学和西安电子科技大学正在进行电子鼻方面的研究。总的来看，与国外相比，国内对电子鼻的研究还停留在实验室阶段，离达到商品化还有一段距离。孙钟雷根据猪肉腐败过程中散发的气体类型选择了5个MOS型传感器，对不同新鲜度的猪肉样品进行测定，识别率达95%。邹小波等研制出一套由金属氧化锡传感器阵列和RBF神经网络组成的电子鼻对小麦、水稻和玉米三种谷物进行检测，结果显示采用RBF神经网络对霉变小麦和水稻的识别正确率达100%，对霉变玉米的识别正确率在90%以上。

NabarunBhattacharyya，SohanSeth等人根据茶叶在发酵过程中不同的阶段具有不同气味的原理，利用电子鼻进行茶叶发酵过程的监测，采用二范数法和马氏距离法进行数据处理，其结果与色度检测和专家评估结果就近。在烟草行业中的应用法国AlphaMOS公司利用具有18个MOS传感器的电子鼻检测6个不同产地的烟叶，实现了6种烟叶的良好的区分，识别率达到100%。邹小波等报道利用由8个金属氧化物传感器阵列组成的电子鼻对不同品牌卷烟烟气进行分析，用主成分分析法和神经网络聚类分析法对数据样本进行解析。主成分分析法能够把各品牌卷烟分开，而神经网络对3种品牌卷烟的识别率均在85%以上。精细化工行业中的应用如在香精香料、化妆品生产中香气的评价医疗诊断中的应用检测呼出气体的成分，如对糖尿病患者的检查环境监测中的应用如对大气环境、蔬菜农药残留的检测其它领域中的应用如海关、机场、车站、码头的爆炸物安全检查研制性能更好的气体传感器，使