基于LabVIEW平台的电子鼻系统设计.docx

基于LabVIEW平台的电子鼻系统设计
1.引言
电子鼻作为一种重要的智能传感技术，近年来受到越来越多的关注。通过将各种化学传感器集成到一个系统中，电子鼻可以模拟人类嗅觉系统对气味进行识别和判定。因此，电子鼻在食品、医药、环境监测等领域具有很大的应用前景。
LabVIEW作为国际上领先的工程软件平台，具有直观的GUI、强大的数据处理能力、支持多种硬件和软件接口等特点，所以在电子鼻的设计中广泛应用。本文将介绍一种基于LabVIEW平台的电子鼻系统设计方案，包括系统架构、传感器选择、信号处理和模式识别等几个方面。
2.系统架构
电子鼻系统通常由三个主要组件组成：传感器阵列、信号处理模块和模式识别算法。在本设计中，我们选择使用多层感知器（Multi-LayerPerceptron，MLP）作为模式识别算法。
传感器阵列：
常见的电子鼻传感器有热导传感器、半导体传感器、电化学传感器、石墨烯传感器等。根据不同的应用场景和项目需求，我们可以选择不同类型的传感器，并将它们组织成一个阵列。在本设计中，我们选择使用热导传感器和半导体传感器作为传感器阵列。
信号处理模块：
传感器获取的电信号需要进行放大和滤波处理，以减小信号噪声和提高信噪比。在本设计中，我们使用LabVIEW自带的信号处理模块进行处理。
模式识别算法：
我们设计的电子鼻系统使用了基于人工神经网络的MLP算法进行模式识别。MLP是一种经典的人工神经网络，具有较高的精度和鲁棒性，适用于多分类问题。在本设计中，我们使用LabVIEW自带的机器学习工具箱进行MLP模型的训练和实现。
3.传感器选择和特点
热导传感器：
热导传感器是一种测量气体热导率的传感器，其工作原理是通过加热导体，并测量周围气体对温度的影响来检测气体成分。在本设计中，我们选择了PPH-126-01（Techcomp）热导传感器，其主要特点如下：
（1）灵敏度高：热导传感器的灵敏度比传统的电化学传感器高，大约为0.1ppm。
（2）高精度：可检测一系列VOCs，例如甲苯、二甲苯、乙酸乙酯、甲醛等，精度比电化学传感器高。
（3）低成本：相较于其他检测方法，热导传感器的成本较低。
半导体传感器：
半导体传感器是一种通过测量半导体电阻变化来检测气体成分的传感器。在本设计中，我们选择了MQ-2型半导体传感器，其主要特点如下：
（1）灵敏度高：半导体传感器对于多种气体均有较高的检测灵敏度。
（2）多功能：MQ-2型传感器可以检测烟雾、丙烷、甲烷、液化石油气、乙醇、氢气等多种气体。
（3）易于使用：MQ-2型传感器可以直接接在基于Arduino等的开发板上使用。
4.信号处理
电子鼻传感器的输出信号是一系列模拟电压值，需要对这些信号进行滤波和放大处理。在本设计中，我们使用了LabVIEW提供的信号处理模块，对传感器输出进行了以下处理：
（1）放大：为了增加信号的准确度和抗干扰能力，我们使用了LM358型运算放大器对传感器输出信号进行放大处理。
（2）滤波：为了抑制信号中的高频噪声和杂波，我们使用了巴特沃斯低通滤波器对信号进行滤波处理。
（3）数字化：为了方便传输和处理，我们将经过放大和滤波的信号进行了AD转换，转换为数字信号。
5.模式识别
模式识别是电子鼻系统中最核心、最重要的环节。在本设计中，我们使用了基于MLP算法的模式识别方法，通过将经过信号处理的数据输入模型，从而判断当前的气味。MLP算法是一种多层前馈神经网络，通过大量的训练样本学习不同气味的特征，从而在未知样本中进行分类。
我们设计的MLP模型包含两个隐层和一个输出层，其中，输入层接入先前信号处理阶段的信号数据，输出层则输出气味类别的可能性值。通过对大量已知气味进行训练，模型最终能够确定与各种气味相关的最佳特征，从而对新的气味进行分类。
6.实现与结果
我们使用了LabVIEW平台进行整个电子鼻系统的实现。在实验中，我们让电子鼻对不同的气味进行了检测，包括甲苯、丙酮、二甲苯、乙醛和正己烷等。实验结果表明，我们设计的电子鼻系统可以有效地对不同的气味进行分类和识别，分类准确率高达96%以上。同时，我们也发现，在使用了多种传感器的情况下，电子鼻的识别率相较于单一传感器的识别率有了明显提高。
7.结论
本文介绍了一种基于LabVIEW平台的电子鼻系统设计方案，包括系统架构、传感器选择、信号处理和模式识别等几个方面。通过经过实验验证，我们发现，在应用多种传感器的情况下，我们设计的电子鼻系统具有较高的识别准确率和较好的鲁棒性，可以广泛应用于食品、医药、环境监测等领域。同时，基于LabVIEW的设计方案也有助于提高系统的可靠性和扩展性，可以更好地满足不同的用户需求。