1994年Gardner發(fā)表了關(guān)于多氣體傳感器陣列檢測的論文，首次提出了“電子鼻”的概念[1]，標志著該技術(shù)進入到成熟、發(fā)展階段。電子鼻技術(shù)將傳感器技術(shù)、電子技術(shù)、信號處理和計算機技術(shù)融合在一起[2]，克服了傳統(tǒng)的單一氣體傳感器在檢測中存在的交叉敏感、檢測精度及可靠性低等缺點，能夠?qū)?a class="innerlink" href="http://ihrv.cn/tags/混合氣體" title="混合氣體" target="_blank">混合氣體中各氣體成分進行定性或定量分析，它在汽車、航空航天、農(nóng)業(yè)、化學分析、消防、環(huán)保、化工控制、質(zhì)量控制、安全等領(lǐng)域具有廣泛的應用前景。電子鼻的研究與應用逐步成為國內(nèi)外研究的熱點問題，但距離工程實用化仍有很長的距離[3-6]。
　越來越多的場合需要對混合氣體的成分和濃度進行準確檢測。但是目前單個傳感器對不同氣體敏感響應有所不同，不具備自動識別氣體種類和數(shù)量的能力。因此，利用多個氣體傳感器組合，構(gòu)成傳感器陣列，結(jié)合模式識別技術(shù)組成電子鼻系統(tǒng)來進行氣體的定性、定量分析，可以大大提高對混合氣體的識別能力。
    BP神經(jīng)網(wǎng)絡是目前電子鼻系統(tǒng)中廣泛采用的一種技術(shù)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡的應用在一定程度上提高了氣體識別精度。但是，由于混合氣體網(wǎng)絡學習樣本的復雜性導致單一的BP神經(jīng)網(wǎng)絡[7-8]或徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡[9-10]分析方法在處理復雜樣本時，學習精度較差，難以滿足識別精度要求[11-14]。因此為了提高精度，必須研究新型的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，提高網(wǎng)絡對于復雜樣本的學習能力，使它具有理想的精度和泛化能力等。本文由此提出了基于Gabor原子神經(jīng)網(wǎng)絡的電子鼻系統(tǒng)，具有識別能力強、工作特性好等優(yōu)點，因而具有重要的工程應用價值。
1 Gabor原子神經(jīng)網(wǎng)絡原理
　Gabor原子神經(jīng)網(wǎng)絡就是將Gabor原子變換與BP神經(jīng)網(wǎng)絡相結(jié)合，將Gabor原子變換運用到網(wǎng)絡的輸入層完成對特征的提取，神經(jīng)網(wǎng)絡的其他部分則用于特征的選擇與分析。Gabor原子網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)如圖1所示，整個網(wǎng)絡共分兩個部分，下部分為特征提取層，上部分為分析層。圖中的圓圈表示網(wǎng)絡節(jié)點，節(jié)點內(nèi)的符號表示該節(jié)點的輸出，節(jié)點右下角的圖形表示該節(jié)點激勵函數(shù)的示意圖，即在特征提取層采用絕對值函數(shù)，在分類層采用Sigmoid函數(shù)。圖中與各個節(jié)點相連的線段表示加權(quán)連接，實線表示數(shù)量乘積，虛線表示向量乘積，線段旁邊的符號表示連接權(quán)值。   
    如圖1所示 ，輸入層為特征抽取部分，而隱層和輸出層組成信號分析部分。所使用的學習算法為誤差反傳(BP)算法。
2 基于Gabor原子神經(jīng)網(wǎng)絡的電子鼻系統(tǒng)
    基于Gabor原子神經(jīng)網(wǎng)絡的電子鼻系統(tǒng)原理圖如圖2所示。采用靜態(tài)配氣法配置不同濃度的混合氣體，通過氣體傳感器陣列獲得氣敏陣列輸出組。將這些輸出作為Gabor原子神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入，對應的混合氣體各組分濃度作為該神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出，構(gòu)建網(wǎng)絡的學習樣本集，并對網(wǎng)絡進行訓練，直至網(wǎng)絡的輸出誤差達到精度，這時網(wǎng)絡各連接權(quán)上存儲了從傳感器陣列信號到氣體濃度的映射關(guān)系，它近似于傳感過程的逆映射，可用于識別陣列的未知模式。

    如圖2所示，假設混合氣體中包含m種氣體，相應的每種氣體的濃度為s1，s2，…，sm。傳感器陣列中每種氣體傳感器的輸出為x1，x2，…，xj。由于氣體傳感器除對特定氣體具有較強敏感度以外，對其他的氣體也存在不同程度的敏感性，即“交叉敏感”。因此，氣體傳感器陣列的輸出可表示為：

3 實驗結(jié)果及分析
    本文以混合氣體H2、CO和CH4為實驗對象。傳感器陣列選取SnO2型半導體氣體傳感器，由TGS系列的TGS825、TGS813、TGS2611和MQ系列的MQ136、MQ-7、MQ-4 6個傳感器來組成陣列元素。這6個氣體傳感器分別對這三種氣體具有不同的靈敏度。根據(jù)這6個氣體傳感器對三種氣體的敏感特性曲線，配制好如下體積分數(shù)范圍的混合氣體。每種氣體的體積分數(shù)范圍分別為：CH4：100~500 ppm；CO：10~100 ppm；H2：10~100 ppm,模擬給出訓練樣本集G(0)，共包括1 800個學習樣本。
    在本文中應用了6個氣體傳感器來對混合氣體進行檢測，而應用單一的BP神經(jīng)網(wǎng)絡時，輸入特征向量的維數(shù)決定網(wǎng)絡的輸入節(jié)點的個數(shù)，因此輸入層節(jié)點數(shù)為6。而應用Gabor原子神經(jīng)網(wǎng)絡時，Gabor原子變換的強特征提取功能使得Gabor原子神經(jīng)網(wǎng)絡輸入層Gabor原子個數(shù)理論上應該小于輸入信號的維數(shù)。經(jīng)過反復的實驗，最終得出結(jié)論，當輸入層原子個數(shù)為4時，Gabor原子神經(jīng)網(wǎng)絡較為理想。因此可以看出在BP神經(jīng)網(wǎng)絡分析之前對輸入特征向量進行Gabor原子變換，可以簡化BP神經(jīng)網(wǎng)絡輸入層節(jié)點個數(shù)。
　 而Gabor原子神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出層節(jié)點個數(shù)由其檢測的氣體種類確定,在本文中對3種混合氣體進行檢測，因此Gabor原子神經(jīng)網(wǎng)絡輸出層節(jié)點個數(shù)為3個。
　隱層節(jié)點個數(shù)的確定首先根據(jù)式(6)所示的經(jīng)驗公式大致算出隱層節(jié)點個數(shù)的取值范圍。
  
式(6)中Q為Gabor原子的個數(shù)，M為輸出節(jié)點個數(shù),α為1~10之間的常數(shù)。再根據(jù)相關(guān)實驗結(jié)果改變隱層節(jié)點個數(shù)，比較網(wǎng)絡收斂速度，觀測誤差情況。最終得出，當隱層節(jié)點個數(shù)為9時，精度最高。因此，Gabor原子神經(jīng)網(wǎng)絡隱層節(jié)點個數(shù)為9個。
    應用訓練樣本訓練整個網(wǎng)絡，并在剩余的數(shù)據(jù)中隨機挑選5組作為測試樣本驗證網(wǎng)絡的學習效果，最終得出實驗結(jié)果。表1為普通單一BP神經(jīng)網(wǎng)絡的定量分析結(jié)果,表2為采用Gabor原子神經(jīng)網(wǎng)絡定量分析的結(jié)果。

    從表2中可以得到，各種氣體的測量絕對誤差不超過7 ppm，CH4的平均相對誤差為1.7%，CO的平均相對誤差為3.7%，H2的平均相對誤差為4.1%。圖3給出了網(wǎng)絡的誤差收斂曲線圖，其中圖3(a)為采用單一BP神經(jīng)網(wǎng)絡學習誤差收斂曲線，而圖3(b)為采用Gabor原子神經(jīng)網(wǎng)絡學習誤差收斂曲線。通過比較可以很明顯地看出，單一的BP神經(jīng)網(wǎng)絡在收斂速度上遠低于雙層復合神經(jīng)網(wǎng)絡，從而導致單一的BP神經(jīng)網(wǎng)絡的測試結(jié)果準確度較低，而改進后的Gabor原子神經(jīng)網(wǎng)絡的分析精度有了很大的提高，可以較準確地分析出混合氣體中不同氣體的濃度值。

    本文提出了應用Gabor原子神經(jīng)網(wǎng)絡的電子鼻系統(tǒng)對混合氣體定量分析的方法，大大提高了分析精度。Gabor原子神經(jīng)網(wǎng)絡的學習速度和收斂速度均優(yōu)于傳統(tǒng)的單一BP網(wǎng)絡，能夠?qū)崿F(xiàn)對復雜學習任務的分解，具有很好的應用前景。
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