[发明专利]一种便携式智能电子鼻系统及气味识别方法

说明书

本发明提供一种便携式智能电子鼻系统及气味识别方法，实现自动检测、智能识别及其可视化。一种便携式智能电子鼻系统，包括气敏传感阵列、气室、采样泵、排废泵、数据采集系统、智能识别系统和人机界面系统；气敏传感阵列由多个气敏传感器构成；采样泵和排废泵均与气室连通；气敏传感阵列、数据采集系统、智能识别系统、人机界面系统依次电连接；采样泵和排废泵与数据采集系统电连接。一种便携式智能电子鼻系统的气味识别方法，在所述的智能识别系统中进行气味识别，方法采用雷达图分析、主成分PCA算法分析、多重判别MDA算法分析。

技术领域

本发明涉及一种便携式智能电子鼻系统及气味识别方法。

背景技术

与现代分析仪器和嗅辨员相比，电子鼻因其快速、简单、客观和廉价等优点备受重视。经过三十多年研究积累，众多商用电子鼻系统开始涌现，并在环境、食品和医疗等领域得到广泛的探索性应用。尽管如此，电子鼻要走出实验室真正进入生产生活，还有许多问题亟待解决，例如广谱稳定的气敏元件，鲁棒通用的模式识别算法，以及低功耗、小型化、自动化等技术问题。

电子鼻的小型化受技术、成本和功能等因素相互牵制，平衡结果是其通用性的降低。目前实验研究使用的便携式电子鼻原型或产品大都采用低端单片机，数据分析功能简单，通常需要借助计算机完成模式识别，体积较大，限制了其应用场合。而嵌入式技术的发展允许电子鼻仪器内嵌操作系统，进而解决了复杂计算及结果可视化等问题，实现了不同程度的小型化。

白福铭等在2009年第40期的《农业机械学报》公开了一种基于ARM9和WinCE操作系统的电子鼻，采集的数据传入计算机端的BP神经网络进行训练和识别，并测试了不同品牌纯牛奶和不同生产日期干酪的识别。张延军等在2010年第4期《电子器件》第33卷中公开了一种基于ARM7和μC/OS-II操作系统的电子鼻，数据传入计算机端先完成BP神经网络训练，再将网络模型植回嵌入式系统用于识别，并测试了猪肉贮藏过程中的品质变化。李江勇等在2012年《计算机技术与发展》中公开了一种基于ARM9和嵌入式Linux操作系统的电子鼻用于数据采集，再利用计算机端MATLAB软件分析数据实现多种气味识别。这些系统都采用了高端处理器和操作系统来实现更复杂的功能，但仍需依赖计算机完成模式识别。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中存在的上述不足，而提供一种设计合理的便携式智能电子鼻系统及气味识别方法，实现自动检测、智能识别及其可视化。

本发明解决上述问题所采用的技术方案是：一种便携式智能电子鼻系统，其特征在于：包括气敏传感阵列、气室、采样泵、排废泵、数据采集系统、智能识别系统和人机界面系统；气敏传感阵列由多个气敏传感器构成；采样泵和排废泵均与气室连通；气敏传感阵列、数据采集系统、智能识别系统、人机界面系统依次电连接；采样泵和排废泵与数据采集系统电连接。

本发明所述的数据采集系统由MSP430芯片构成。

本发明所述的智能识别系统由ARM9芯片构成。

本发明还包括计算机，计算机与智能识别系统电连接。

一种便携式智能电子鼻系统的气味识别方法，其特征在于：在所述的智能识别系统中进行气味识别，方法采用雷达图分析、主成分PCA算法分析、多重判别MDA算法分析；

雷达图通过一系列射线和同心圆构建对象的多变量分布结构图，特别适合初步分析所用气敏传感器是否冗余或特征提取方法是否合适；为了减小传感器漂移影响，采用式1的差分法提取特征，即对各传感器气味响应稳态部分500个数据求平均值减去各自初始基线响应50个数据的平均值构成8维特征向量x(i)；在极坐标系将其绘制成封闭折线，便得到雷达图；上述式1为：

主成分PCA算法分析和多重判别MDA算法分析是在最小均方意义下寻找最优投影矩阵W，通过线性变换Y＝W^TX将样本从高维特征空间Ω投影到较低维的分类或特征空间Ψ；