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应用技术
传感器与微系统（Transducerand MicrosystemTechnologies）
2018年第37卷第11期
DOI:10.13873/J.10009787(2018)11015803
基于流速调制的电子鼻及其在啤酒分类中的应用
王雨，邢建国，傅均，钱曙
（浙江工商大学计算机与信息工程学院，浙江杭州310018）
摘要：为了缩短电子鼻检测时间，设计了一种基于流速调制的电子鼻系统，以可变进气流速替代固定进气流速，并提出了一种自适应主成分分析法（AD-PCA)进行分类识别。啤酒分类实验验证系统，AD-PCA 平均正确分类率为96.8%，与固定流速相对比，设计的系统在保证分类准确的基础上，可以有效缩短检测的时间。
关键词：电子鼻；流速调制；主成分分析；支持向量机；高斯混合模型
中图分类号：TP212.6；TP216
文献标识码：A
文章编号：1000-9787(2018)11-0158-03
Electronicnosebasedonflowvelocitymodulationandits
application in beer classification
WANG Yu,XING Jian-guo,FU Jun,QIAN Shu
( School of Computer Science & Information Engineering,Zhejiang Gongshang University, Hangzhou 310018, China
Abstract: In order to shorten the detection time of the electronic nose, a set of electronic nose system based on flow velocity modulation is designed,which uses variable intake velocity instead of fixed inlet flow, velocity and a kind of adaptive principal component analysis ( ADPCA ) is put forward for classification. Beer classification is used to verify the system, and ADPCA obtain an average correctness classification rate of 96. 8 % . Compared with the fixed flow rate, this system can effectively shorten the detection time on the basis of ensuring accurate classification.
eoossaneeooaasa( SVM) ; Gauss mixture model (GMM)
0引言
啤酒风味成分复杂，其检测方法主要有感官品评法和理化指标检测法]。前者依靠感官主观评判，比如香气和口味的检测标准为有无明显的麦芽香气和口味是否纯正，容易受到外界干扰和个体差异的影响；后者准确度高，但所需检测时间长、花费成本高。电子鼻技术具有简单易用、价格低廉、准确率高等优点，但与生物膜觉相比，由于气敏传感器的物理特性和数量的限制，电子鼻存在区分度低、检测时间长等问题。使用较少的传感器阵列导致电子鼻的区分度降低，无法对具有高相似度的气体进行有效区分，限制了电子鼻的应用范围[1-5]。
本文提出一种基于进气流速调制的电子鼻系统，通过动态改变进气流速替代固定进气流速来调节采样气腔中气体分子的分布，以不同进气流速时对应的区间梯度作为特征向量，采用改进的自适应主成分分析（principalcomponent
收稿日期：2017-09-20
analysis,PCA)算法进行分类。将该系统用于啤酒风味的检测，比较了自适应PCA（adaptivePCA，AD-PCA）、支持向量机（supportvectormachine，SVM）、高斯混合模型（Gauss mixturemodlel，GMM）几种分类算法，以验证本文系统的有效性。
1电子鼻硬件系统
系统包括采样阀、气体传感阵列、气腔、流量计、流速选择阀、排气泵、执行单元、数据采集单元、数据处理单元和计算机。如图1所示，传感器阵列采用10只金属氧化物半导体（metaloxidesemiconductor，MOS）型气敏传感器。流速选择阀用于选择进气流速（100,200,300，500mL/min），能够实现根据指令自动切换进气流速。执行单元用于控制采样阀、流速选择阀和排废泵。传感器数据经过数据采集单元传输到数据处理单元，通过STM32F407的UART-to-USB直接发送到计算机，进行数据处理和分析。
*基金项目：浙江省科技厅公益项目（2016C32088）；浙江省大学生科技创新活动计划项目（2016R408079）