【正文】 報(bào)警系統(tǒng)，根據(jù)檢測(cè)系統(tǒng)的指標(biāo)作出報(bào)警判斷。首先簡(jiǎn)單介紹下一氧化碳傳感器的發(fā)展?fàn)顩r。氣體傳感器主要有半導(dǎo)體傳感器（電阻型和非電阻型）、絕緣體傳感器（接觸燃燒式和電容式）、電化學(xué)式（恒電位電解式、伽伐尼電池式），還有紅外吸收型、石英振蕩型、光纖型、熱傳導(dǎo)型、聲表面波型、氣體色譜法等 [5]。 電阻式半導(dǎo)體氣敏元件是根據(jù)半導(dǎo)體接觸到氣體時(shí)其阻值的改變來(lái)檢測(cè)氣體的濃度；非電阻式半導(dǎo)體氣敏元 件則是根據(jù)氣體的吸附和反應(yīng)使其某些特性發(fā)生變化對(duì)氣體進(jìn)行直接或間接的檢測(cè)。 接觸燃燒式氣體傳感器是基于強(qiáng)催化劑使氣體在其表面燃燒時(shí)產(chǎn)生熱量，使傳感器溫度上升，這種溫度變化可使貴金屬電極電導(dǎo)隨之變化的原理而設(shè)計(jì)的。另外與半導(dǎo)體傳感器不同的是，它幾乎不受周圍環(huán)境濕度的影響。電容式氣體傳感器則是根據(jù)敏感材料吸附氣體后其介電常數(shù)發(fā)生改變導(dǎo)致電容變化的. . 原理而設(shè)計(jì)。 電化學(xué)式氣體傳感器，主要利用兩個(gè)電極之間的化學(xué)電位差，一個(gè)在氣體中測(cè)量氣體濃度，另一個(gè)是固定的參比電極。電化學(xué)式傳感器采用恒電位電解方式和伽伐尼電池方 式工作。有液體電解質(zhì)和固體電解質(zhì)，而液體電解質(zhì)又分為電位型和電流型。電位型是利用電極電勢(shì)和氣體濃度之間的關(guān)系進(jìn)行測(cè)量；電流型采用極限電流原理，利用氣體通過(guò)薄層透氣膜或毛細(xì)孔擴(kuò)散作為限流措施，獲得穩(wěn)定的傳質(zhì)條件，產(chǎn)生正比于氣體濃度或分壓的極限擴(kuò)散電流。 紅外吸收型傳感器，當(dāng)紅外光通過(guò)待測(cè)氣體時(shí)， 這些氣體分子對(duì)特定波長(zhǎng)的紅外光有吸收， 其吸收關(guān)系服從朗伯 比爾 (LambertBeer)吸收定律，通過(guò)光強(qiáng)的變化測(cè)出氣體的濃度。 聲表面波傳感器的關(guān)鍵是SAW(surface acoustic wave)振蕩 器，它由壓電材料基片和沉積在基片上不同功能的叉指換能器所組成，由延遲型和振子型兩種振蕩器。 SAW 傳感器自身固有一個(gè)振蕩頻率，當(dāng)外界待測(cè)量變化時(shí)，會(huì)引起振蕩頻率的變化，從而測(cè)出氣體濃度。 對(duì) CO 氣體檢測(cè)的適用方法有比色法、半導(dǎo)體法、紅外吸收探測(cè)法、電化學(xué)氣體傳感器檢測(cè)法等。 比色法是根據(jù) CO氣體是還原性氣體，能使氧化物發(fā)生反應(yīng)，因而使化合物顏色改變，通過(guò)顏色變化來(lái)測(cè)定氣體的濃度，這種傳感器的主要優(yōu)點(diǎn)是沒有電功耗。 半導(dǎo)體 CO 傳感器，通過(guò)溶膠 — 凝膠法獲得 SnO2基材料，在基材料中摻雜金屬催化劑來(lái)測(cè)定氣體 [6]?，F(xiàn)國(guó)外有研究對(duì) SnO2 基材料中摻雜 Pt、 Pd、 Au 等，并發(fā)現(xiàn)當(dāng)傳感器工作在 220 C時(shí)，在 SnO2中摻雜 2%的 Pt 時(shí)，傳感器對(duì) CO 具有最大的敏感度。由于氣體傳感器的交叉感應(yīng)，使得 CO 傳感器對(duì)很多氣體. . 如 H CO H2O等都有感應(yīng)，但是采用上面的方法使得對(duì)其他氣體的敏感度下降很多 [7]。 CO電化學(xué)氣體傳感器敏感電極如常用的金屬材料電化學(xué)電極有 Pt、 Au、 W、 Ag、 Ir、 Cu等過(guò)渡金屬元素，這類元素具有空余的 d、 f電子軌道和多余的 d、 f 電子，可在氧化還原的過(guò)程中提供電子空位或電子，也可以形成絡(luò)合物， 具有較強(qiáng)的催化能力 [8]。又研制了一種新型的 CO電化學(xué)式氣體傳感器，即把多壁碳納米管自組裝到鉑微電極上，制備多壁碳納米管粉末微電極，以其為工作電極， Ag/AgCl為參比電極， Pt絲為對(duì)比電極，多孔聚四氟乙烯膜作為透氣膜制成傳感器，對(duì) CO具有顯著的電化學(xué)催化效應(yīng)，其響應(yīng)時(shí)間短，重復(fù)性好 [9]。 利用 CO氣體近紅外吸收機(jī)理，研究了一種光譜吸收型光纖 CO 氣體傳感器，該儀器檢測(cè)靈敏度可達(dá)到10 6[10]。另一種光學(xué)型傳感器是用溶膠 — 凝膠鹽酸催化法和超聲制得 SiO2 薄膜，將薄膜浸入氯化鈀、氯化銅混合溶 液，勻速提拉，干燥后制得敏感膜，利用鈀鹽與 CO反應(yīng)，生成鈀單質(zhì)，引起吸光度變化 [11]。 采用超頻率音響增強(qiáng)電鍍鐵酸鹽方法獲得磁敏感膜，磁飽和度和矯頑磁力決定對(duì)氣體的響應(yīng)敏感度。當(dāng)溫度加熱到85C 時(shí)，得到最大響應(yīng)，檢測(cè)范圍 333ppm～ 5000ppm[12]。 . . 第 2 章 一氧化碳傳感器 信號(hào)處理技術(shù) 一氧化碳報(bào)警器主要由氣體傳感器和報(bào)警電路組成，而其性能的好壞又取決于氣體傳感器，因此，氣體傳感器所采用技術(shù)是整個(gè)系統(tǒng)的關(guān)鍵，下面我們重點(diǎn)分析在一氧化碳傳感器中 所采用的信號(hào)處理技術(shù)。 氣體傳感器陣列信號(hào)處理技術(shù) 與哺乳動(dòng)物的嗅覺系統(tǒng)類似，氣體傳感器陣列是一氧化碳傳感系統(tǒng)的“氣味感受細(xì)胞”，感受到氣味時(shí)就將信號(hào)通過(guò)接口電路及一些預(yù)處理電路 (生物嗅覺中對(duì)應(yīng)的部位為“嗅球” )然后傳到信息處理中心 (大腦 )，通過(guò)“大腦”內(nèi)的嗅覺信號(hào)處理，完成對(duì)氣味的識(shí)別和簡(jiǎn)單量化，并發(fā)送相應(yīng)的控制信號(hào)。該系統(tǒng)稱為電子鼻系統(tǒng)。其信息處理中心通常由電腦或微處理器實(shí)現(xiàn)，其中的“嗅覺”信號(hào)處理技術(shù)對(duì)于電子鼻的性能起著關(guān)鍵作用。 對(duì)這一技術(shù)的研究，從氣體傳感器陣列和電子鼻的概 念提出后，就一直都沒有間斷過(guò)。一個(gè)成功的氣體 (氣味 )識(shí)別和量化系統(tǒng)通常要涉及到多種多維信號(hào)的處理方法，包括信號(hào)預(yù)處理、特征提取、特征選擇、分類、回歸、聚類以及驗(yàn)證等[13]，基于統(tǒng)計(jì)的模式識(shí)別方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等多種信號(hào)處理方法己在電子鼻領(lǐng)域里得到了應(yīng)用并取得了一些成果。 . . 信號(hào)預(yù)處理 信號(hào)預(yù)處理的主要目的有濾波、基線處理、漂移補(bǔ)償、信息壓縮以及歸一化等。圖 21為金屬氧化物半導(dǎo)體氣體傳感器的一般測(cè)量電路，其中 RL 為串聯(lián)負(fù)載電阻， Rs 為氣體傳感器的電阻， Vcc為測(cè)量電壓， V 為 實(shí) 際 傳 感 器 測(cè) 量 電 壓 。 圖 21 微熱板式氣體傳感器的單臂電橋測(cè)量電路 傳感器的描述信號(hào)可用電壓信號(hào) (V)、電阻信號(hào) (R)和電導(dǎo)信號(hào) (G)等物理量表示，三個(gè)物理量互相關(guān)聯(lián)，電阻和電導(dǎo)互為倒數(shù)，其中電壓信號(hào)受串聯(lián)電阻的影響，在量程大且需更改串聯(lián)電阻的情況下不宜使用?；€的概念為傳感器在空氣中的信號(hào)，處理方法主要有三種 :差值法，比例法和分?jǐn)?shù)比值法。以電導(dǎo)物理量為例，定義其在空氣中的基線值為Gair，在被測(cè)氣體中的值為 Ggas ,那么對(duì)應(yīng)的三種處理方法見表 21。常用的處理方法為 分?jǐn)?shù)比值法，因此 Sg又被稱為電導(dǎo)靈敏度，成為衡量傳感器氣敏性能的一個(gè)重要參數(shù)。上述基線的處理方法僅是對(duì)氣體傳感器信號(hào)的簡(jiǎn)單處理，基線漂移的抑制是氣體傳感器領(lǐng)域中的一個(gè)重要研究問(wèn)題。作為一種化學(xué)傳感器，受空氣中多種因素的影響，基線漂移緩慢、隨機(jī)，迄今還沒有形成一種統(tǒng)一的理論來(lái)描述。小波變換技術(shù)在基線漂移抑制方面取得了較好的效果 [14]。 . . 表 21 基線處理方法 處理方法 說(shuō)明 差值法 G=GgasGair 去除疊加性噪聲和漂移 比例法 rg= Ggas/Gair 去除乘積性噪聲和漂移 分?jǐn)?shù)比值法 是 sg= (GgasGair )/Gair 疊加性和乘積性噪聲和飄移 都有作用 作為一個(gè)隨時(shí)間變化的量，氣體傳感器的特征信號(hào)有多種，如穩(wěn)態(tài)信號(hào)、瞬態(tài)信號(hào)等。特征是直接從傳感器的原始信號(hào)提取出來(lái)的參數(shù)，各特征之間相互關(guān)聯(lián)，由于交叉敏感的影響，各傳感器之間也相互關(guān)聯(lián)， 因此這樣一個(gè)原始的特征參數(shù)集是一個(gè)富含冗余信息的高維向量。維數(shù)增多引起后續(xù)信號(hào)處理的復(fù)雜程度呈指數(shù)上升，也就是所謂的“維數(shù)咒語(yǔ)”問(wèn)題，使得降維處理成為必要。同時(shí)，信息冗余容易導(dǎo)致信號(hào)參數(shù)的協(xié)方差矩陣奇異，因此特征選擇和特征提取成為氣體傳感器陣列信號(hào)處理的兩個(gè)必要步驟。特征選擇的目的是從 M個(gè)特征中選擇 N 個(gè)參數(shù) (NM)組成一 個(gè)信息量最大或者估計(jì)準(zhǔn)確度最高的最優(yōu)集合，可能組“方法”有 NMC。常用的選擇方法為順序搜索法，從集合內(nèi)參數(shù)為 0，逐漸增加參數(shù)數(shù)目的 方法為前向搜索法；從全部特征組成參數(shù)集合開始逐漸減少參 數(shù)數(shù)目的方法為后向搜索法。順序搜索法計(jì)算量比較大，促進(jìn)了隨機(jī)選擇算法的發(fā)展，如模擬退火算法，遺傳算法 [15]等。參數(shù)選擇的評(píng)價(jià)方法主要有兩種 :過(guò)濾法. . (filters)和打包法 (wrappers)。過(guò)濾法通過(guò)比較特征子集的信息含量 (如類間距 )，試圖尋找具有一般性的特征參數(shù)集；打包法是在特定模式識(shí)別算法的基礎(chǔ)上根據(jù)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度來(lái)估計(jì)特征子集的性能，以大量計(jì)算為代價(jià)但能夠獲得較好的識(shí)別精度。 GutierrezOsuna[16]對(duì) 8 種搜索技術(shù)進(jìn)行了比較，結(jié)論是各種搜索算法的性能相似。Corcoran[17]使用遺 傳算法和 Fisher 判別式對(duì)一個(gè)溫度調(diào)制陣列的參數(shù)進(jìn)行選擇，在保證分辨率的情況下能夠?qū)⑻卣鲄?shù)的數(shù)目減少1/10。優(yōu)化后的特征參數(shù)集代表了被測(cè)氣體的所有信息，但是各個(gè)參數(shù)之間的相關(guān)性大，依然存在冗余信息。特征提取實(shí)際上是要尋找一種變換 f: x M y N(NM)，使得 y能夠代表 x的絕大多數(shù)信息。在電子鼻領(lǐng)域內(nèi)使用較多的特征提取方法主要有主成分分析法(PCA)和 Fisher線性判別式分析法 (Linear Discriminant Analysis，LDA)。 PCA是沿著數(shù)據(jù)的方差最大方向作變換，該方差 也是輸入變量x 的協(xié)方差陣的特征值。 LDA是一種分類方法，沿各類之間距離最大的方向上作變換，就是類內(nèi)協(xié)方差陣 SW 的逆陣和類間協(xié)方差陣 SB乘積 SW1SB 的特征向量 [18]。 . . 模式分類，識(shí)別和量化 電子鼻實(shí)現(xiàn)的一個(gè)重要功能是對(duì)不同的氣味 (體 )進(jìn)行分類和識(shí)別。模式分類的目的是對(duì)一組新的氣味特征向量 y N表征的對(duì)象識(shí)別，考察其為己知類型毛 (w1, w2, wc)中的哪一種氣味 wi，減小誤分類率也就是要使得樣本 y 屬于類 wi 的概率代 P(wi|y)最大，即最大后驗(yàn)概率法則 [19]，通常使用貝 葉斯公式求解。 (21) 式中 P(y| wi)為類條件概率， P(wi)為先驗(yàn)概率， P(y)為樣本概率，對(duì)分類問(wèn)題來(lái)說(shuō)可以忽略。先驗(yàn)概率可以通過(guò)樣本出現(xiàn)的頻率計(jì)算得到。通過(guò)一組高維數(shù)據(jù)直接估計(jì) P(y | wi)的難度較大，通常都對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了諸多簡(jiǎn)化和近似，如假設(shè)數(shù)據(jù)是高斯分布等。分類器的設(shè)計(jì)也主要是為了得到 P(y|wi)的估計(jì)值。在氣味分類領(lǐng)域中常用的分類器有二次分類器 (Quadratic Classifiers)[20],K 最近鄰分類器 (K Nearest Neighbor Classifiers, KNN)、多層感知分類器(Multilayer Perceptron Classifiers, MLP)[21]和徑向基函數(shù)分類器 (Radial Basis Function Classifiers, RBF)[22]。二次分類器假設(shè)所有類的概率分布函數(shù)相同且都為高斯分布，即 . . (22) 式中 ui 和 i為樣本均值和協(xié)方差。指數(shù)部分為馬氏距離 (Mahalanobis distance)，當(dāng)協(xié)方差矩陣 y為單位陣時(shí)即為歐式距離，當(dāng)各類的分布也為高斯分布時(shí)，二次分類器就是大家熟知的貝葉斯分類器。 KNN是一種非線性分類器，對(duì) y進(jìn)行分類時(shí)，通過(guò)尋找數(shù)據(jù)集中最相近的 k 個(gè)樣本并選出這 k個(gè)樣本的主導(dǎo)類作為 y的類別。KNN 的分類效果好，但是需要占用大量的內(nèi)存 (存儲(chǔ)樣本數(shù)據(jù) )，計(jì)算量大 (需要將未知樣本與所有數(shù)據(jù)樣本的近似程度進(jìn)行計(jì)算并排序 )。多層感知器 (MLP)是一種常用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)將感知器的輸出單元進(jìn)行編碼，賦予類的標(biāo)號(hào)，采用后向傳播算法 (BackPropagation)使用已有的數(shù)據(jù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，生成分類器。徑向基函數(shù) (RBF)也是一種帶有反饋連接的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其結(jié)構(gòu)與 MIA，相似，但是其輸入輸出映射 和訓(xùn)練機(jī)制不同。 RBF是一種典型的局部逼近網(wǎng)絡(luò)，其神經(jīng)元的輸入為輸入矢量與權(quán)值矢量的距離乘以閩值，神經(jīng)元變換函數(shù)為高斯函數(shù)。 MLP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在氣味分類和識(shí)別領(lǐng)域應(yīng)用較多。 相對(duì)于氣味的分類問(wèn)題，電子鼻的回歸分析問(wèn)題更具有挑戰(zhàn)性?；貧w分析的目的是基于觀測(cè)數(shù)據(jù)建立變量間適當(dāng)?shù)囊蕾囮P(guān)系，以分析數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律，并用于估計(jì)輸出變量。電子鼻領(lǐng)域中的回歸問(wèn)題主要包括三種：混合氣體分析 (被估計(jì)變量為混合氣體中各成分的.