● 摘要
电子鼻是由具有一定选择性的气敏传感器阵列和适当的模式识别系统组成的能够识别简单或复杂气味的仪器。电子鼻技术在食品工业、航空航天、交通运输、环境监测等方面具有广阔的应用前景，因此，这一研究领域受到广泛关注和普遍重视。本文介绍了电子鼻的原理与结构，研究探讨了针对白酒识别的气敏传感器阵列组成、信号预处理电路的设计、模式识别算法的选择和比较。在此工作基础上，选择对白酒较为敏感的四个金属氧化物半导体气敏传感器组成传感器阵列，采用合适的信号调理电路和数据采集卡MP310，并在LabVIEW8.0软件平台下建立了实时数据采集处理系统。该系统可实现对电子鼻的操作控制、数据实时显示、数据处理、数据存储等功能。根据气敏传感器的响应特性，本文提出了传感器动态特征值的提取方法，并对稳态特征值提取方法与动态特征值提取方法进行了比较，将稳态及动态特征值提取方法应用在电子鼻系统中，取得了较好的识别结果。最后结合模式识别算法，设计并实现了一套能对三种白酒进行实时检测辨识的电子鼻系统。通过实时数据采集处理系统对不同品牌白酒进行检测并获得了大量的实验样本。建立基于主成分分析，BP神经网络和RBF神经网络的模式识别系统，通过该系统对实验数据进行处理分析。实验数据分析表明，该电子鼻系统能以较高的准确度对不同品牌白酒进行区分，其中利用BP网络的方法对不同白酒的辨识率能达到90%，误差较小。利用RBF神经网络的方法及主成分分析的方法在对不同白酒进行辨识的时候也有较好的识别率，最高能达到85%。本文针对不同模式识别方法对白酒辨识存在误差的问题，提出了多判据的方法。对同一组样本利用多种判别方式对其进行判别，然后对结果进行综合得出结论，这样在一定程度上解决了使用单一模式识别算法时对样品的误判现象，能够较好的实现白酒的分类与鉴别。