基于中红外光谱技术的非接触式气体识别电子鼻系统

郑明杰

doi:10.13873/J.1000-9787(2014)09-0065-03

Chinese

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

基于中红外光谱技术的非接触式气体识别电子鼻系统

设计与制造 | 更新时间：2025-09-11

- 基于中红外光谱技术的非接触式气体识别电子鼻系统
- Non- contact electronic nose system for gas identification based on mid-infrared spectrum technology
- 传感器与微系统 2014年33卷第9期页码：65-67
- 作者机构：
  
  长春工业大学人文信息学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目（61142010）
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2014)09-0065-03
  中图分类号： O433
- 纸质出版：2014
- 稿件说明：
移动端阅览
[1]郑明杰.基于中红外光谱技术的非接触式气体识别电子鼻系统[J].传感器与微系统,2014,33(09):65-67.

ZHENG Ming-jie. Non- contact electronic nose system for gas identification based on mid-infrared spectrum technology[J]. 2014, 33(9): 65-67.
[1]郑明杰.基于中红外光谱技术的非接触式气体识别电子鼻系统[J].传感器与微系统,2014,33(09):65-67. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2014)09-0065-03.

ZHENG Ming-jie. Non- contact electronic nose system for gas identification based on mid-infrared spectrum technology[J]. 2014, 33(9): 65-67. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2014)09-0065-03.

摘要

为了对混合气体进行非接触式识别

基于可调谐二极管激光吸收光谱与波长调制光谱（TDLAS—WMS）技术

采用激射波长为中红外的可调谐分布反馈式量子级联激光器（DFB—QCL）

设计并研制了可对被测混合气体进行实时、非接触识别的电子鼻系统。该系统采用主成分分析（PCA）和反向传播（BP）混合神经网络模式

通过LabVIEW对气体"指纹信息"数据库进行分析。实验结果表明:该系统可以区分成分为一氧化碳（CO）、甲烷（CH4）、二氧化氮（NO2）和乙烯（C2H4）的混合气体

为混合气体非接触式识别提供了一种便利方法。

Abstract

In order to indentify mixed gas without contact

utilize tunable distributed feedback quantum cascade laser（ DFB—QCL） with emitting wavelength in mid-infrared

an electrical nose is designed and developed based on tunable diode laser absorption spectroscopy and wavelength modulation spectroscopy（ TDLAS—WMS） technology to real time indentify hybrid gases without contact. The system uses hybrid neural network

mode such as principal component analysis（ PCA） and back propagation（ BP）

gas"fingerprint"database are analyzed by LabVIEW. The experimental results show that the proposed system can distinguish hybrid gases with carbon monoxide（ CO）

methane（ CH4）

nitrogen dioxide（ NO2） and ethylene（ C2H4）

which provide a convenient method to indentify hybrid gas without contact.

关键词

Keywords

references

基于恒电流源的电阻式气敏传感器检测系统 [J]. 刘树海,郑传涛,徐琳,宋宏伟. 吉林大学学报(信息科学版) . 2012(04)

电子鼻在食品工业中的应用进展 [J]. 张晓敏. 中国食品添加剂 . 2008(02)

基于电子鼻的空气中可挥发有机物定量分析 [J]. 张覃轶,孙伟,谢长生,张顺平. 传感器与微系统 . 2006(11)

电子鼻技术在食醋识别中的应用 [J]. 张顺平,张覃轶,李登峰,柏自奎,谢长生. 传感技术学报 . 2006(01)

用于电子鼻研究的多传感器实时动态测试系统设计 [J]. 栾淑利,闫卫平,全宝富,陈丽华. 测控技术 . 2005(02)

基于LabVIEW的阵列式气体传感器动态数据采集系统 [D]. 张鑫. 厦门大学 2007

Electronic Nose Technology and its Applications [J] . Mahmoudi,Esmaeil. Sensors & Transducers . 2009 (8)

Potential of an electronic nose for the early detection and differentiation between Streptomyces in potable water [J] . A. Catarina Bastos,Naresh Magan. Sensors & Actuators: B. Chemical . 2006 (1)

浏览量

125

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

基于PCA与BP混合神经网络算法的电子鼻系统

基于电子鼻技术的烤烟过程气味变化研究

电子鼻在棉织物异味检测中的应用研究

基于人工神经网络的苹果气体识别方法研究

一种改进的抗遮挡汽车行人稳定跟踪方法