电子鼻富集装置温度补偿方法

• 作者: 孟庆浩 程录
• 来源期刊: 仪器仪表学报
• 学科: 工学
• 关键词: 富集装置 电子鼻 温度补偿 集成学习 神经网络 汽车内饰材料
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 检测技术
• 页码范围: 56-63
• 页数: 8页
• 分类号: TP29|TH701
• 语种: 中文
• DOI: 10.19650/j.cnki.cjsi.J1905500

摘要

为解决电子鼻难以检测到十亿分之一量级(parts per billion,ppb)低浓度气味的问题,给出了一种电子鼻富集方案以及3种温度补偿方法.首先,设计了电子鼻富集装置以提高电子鼻检测下限.然后,针对富集后气体温度过高导致电子鼻检测和识别效果降低这一问题,给出了多元回归法、神经网络回归法以及基于这两种方法的温度补偿集成学习方法.最后,进行了电子鼻检测车内ppb级低浓度内饰材料气味的实验,用聚氨基甲酸酯(PU)皮和聚氯乙烯(PVC)皮两种材料制备实验待测气体,富集前、富集后未经温度补偿以及富集后经上述3种方法温度补偿后的平均识别正确率分别为61.14％、80.64％、91.67％、91.21％以及95.06％,验证了电子鼻富集装置以及温度补偿方法的有效性.