孫 晶, 趙寒濤

(1.黑龍江省科學(xué)院智能制造研究所,黑龍江 哈爾濱 150090；2.黑龍江省科學(xué)院高技術(shù)研究院,黑龍江 哈爾濱 150020)

0 引 言

隨著傳感器技術(shù)的不斷發(fā)展,氣體傳感器的選擇性、穩(wěn)定性成為制約其發(fā)展的瓶頸。針對以上問題有人提出了電子鼻技術(shù),即用多個(gè)不同傳感特性的傳感器組成傳感器陣列,但增加傳感器元件個(gè)數(shù)勢必會加大整個(gè)系統(tǒng)的功耗和體積,不利于工程的應(yīng)用以及商用便攜式氣體傳感器的發(fā)展。如何利用一個(gè)傳感器通過自身的傳感特性制定有效的檢測方法成為研究的熱點(diǎn)。

經(jīng)研究表明氣體傳感器的氣敏特性受器件溫度的影響和控制,在不同工作溫度范圍內(nèi)對不同氣體的響應(yīng)有所不同。因此,可將氣體傳感器調(diào)制在不同的溫度模式下,測試傳感器在給定溫度模式下對不同氣體的動態(tài)響應(yīng)信號,再結(jié)合信號處理技術(shù),達(dá)到對氣體識別、分類和量化的目的[1]。氣體傳感器溫度調(diào)制模式技術(shù)種類繁多,但對某些氣體溫度調(diào)制模式優(yōu)化選擇問題尚沒有準(zhǔn)確的定論。

本文只選用一個(gè)微熱板式氣體傳感器研究了多個(gè)周期和幅度的正弦波、矩形波、三角波、鋸齒波等溫度調(diào)制模式對可燃性氣體的響應(yīng),通過小波變換提取其低頻系數(shù)作為氣體響應(yīng)特征并結(jié)合主成分分析(principal compoent analysis,PCA)和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(probabilistic neural network,PNN)對氣體進(jìn)行識別。

1 實(shí) 驗(yàn)

微熱板式氣體傳感器具有加熱功率低,熱響應(yīng)速度快,與集成電路工藝兼容等優(yōu)點(diǎn),在溫度調(diào)制模式研究中有著獨(dú)特的優(yōu)勢。所以,選取以 Pt/SnO2敏感薄膜的微熱板式氣體傳感器作為測試對象。使用氣體傳感器自動測試系統(tǒng)測試傳感器的動態(tài)響應(yīng)[2],為了使氣體傳感器響應(yīng)平穩(wěn),測試開始之前需要先對微熱板式傳感器進(jìn)行預(yù)熱。然后使用程控電源配置傳感器的加熱電源,調(diào)制電壓和調(diào)制波形。控制調(diào)制電壓波形為正弦波、矩形波、三角波和鋸齒波等4種常見波形,選擇200～300 ℃,100～300 ℃,0～300 ℃,150～350 ℃等4種溫度調(diào)制范圍,8種調(diào)制周期分別設(shè)計(jì)為4,10,20,30,40,50,60,80 s,共128種溫度調(diào)制模式[3]。

實(shí)驗(yàn)1相同體積分?jǐn)?shù)下,氣體不同溫度調(diào)制模式研究,即在多種不同溫度調(diào)制模式下分別測試傳感器對3 000×10-6的甲烷(CH4),150×10-6的一氧化碳(CO),15×10-6的乙醇以及清潔空氣的響應(yīng)。

表1 溫度調(diào)制模式實(shí)驗(yàn)的設(shè)置

實(shí)驗(yàn)2不同體積分?jǐn)?shù)氣體相同溫度調(diào)制模式研究。通過實(shí)驗(yàn)1尋找最優(yōu)溫度調(diào)制模式,并在此模式下對不同體積分?jǐn)?shù)的CO、CH4和乙醇之間進(jìn)行分類,每種氣體分別選擇了4種體積分?jǐn)?shù)進(jìn)行測試。具體氣體體積分?jǐn)?shù)設(shè)置:CO體積分?jǐn)?shù)分別為20×10-6,40×10-6,60×10-6,80×10-6；CH4分別為500×10-6,1000×10-6,1500×10-6,2000×10-6；乙醇分別為4×10-6,8×10-6,12×10-6,16×10-6。

氣體測試流程：首先通入潔凈空氣清洗測試腔12 min,然后依次通入不同濃度CH4各6 min,潔凈空氣清洗測試腔 9 min,依次通入不同濃度CO各6 min,潔凈空氣清洗測試腔9 min,依次通入不同濃度乙醇各6 min,潔凈空氣清洗測試腔9 min。對以上步驟重復(fù)性測試4組。

圖1 CH4、CO、空氣、乙醇四種氣體溫度調(diào)制模式原始信號

如圖1,為幾種溫度調(diào)制模式下4種氣體響應(yīng)曲線。可以看出,在4種不同溫度調(diào)制模式下4種氣體響應(yīng)曲線差異明顯。

2 算法設(shè)計(jì)

首先對氣體測試的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,然后依次對預(yù)處理好的每個(gè)周期的不同氣體數(shù)據(jù)進(jìn)行4層db4小波分解,然后提取小波系數(shù)作為氣體的初步特征。提取的初步特征數(shù)據(jù)量大,勢必影響整個(gè)算法的效率。因此對氣體初步特征進(jìn)行PCA,根據(jù)主元的貢獻(xiàn)率大小值進(jìn)行排序并選取前三個(gè)主元作為氣體新的特征[4]。其中,若前三個(gè)主元貢獻(xiàn)率之和小于85 %,則表明這三個(gè)主元不能充分表達(dá)出原氣體響應(yīng)數(shù)據(jù)的信息,故舍去這組氣體測試數(shù)據(jù)。最后把新組成的特征向量輸入進(jìn)概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),即可得出被測氣體的識別率。

本文選用的是具有正交性的db4小波,不僅可以將信號分解到無重疊的子頻帶上,而且可以高效進(jìn)行離散小波變換,同時(shí)具有較好的平滑性和數(shù)值穩(wěn)定性,有利于后續(xù)的小波分析[4]。

圖2顯示了CH4,CO,清潔空氣以及乙醇4種氣體最后100 s樣本在0～300 ℃正弦波、三角波、方波、鋸齒波10 s周期溫度調(diào)制下4層db4小波分解的12個(gè)低頻系數(shù)。可以看出,分解后其低頻小波系數(shù)在要區(qū)分的氣體之間差異明顯,因此只需要把這12個(gè)小波特征提取出來作為氣體的初步特征再結(jié)合PCA和PNN算法進(jìn)行分析。

圖2 小波分解低頻系數(shù)

3 結(jié)果分析

3.1 相同體積分?jǐn)?shù)氣體不同溫度調(diào)制模式分析

首先選取表2實(shí)驗(yàn)1中的氣體體積分?jǐn)?shù)配置,然后對表1所列的包括 4 種波形( 正弦波、矩形波、三角波、鋸齒波),4 種幅度( 200～300 ℃,100～300 ℃,0～300 ℃,150～350 ℃),8種周期[5](T=4,10,20,30,40,50,60,80 s) 共128種模式調(diào)制設(shè)置下得到的所有實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理,繪制PNN識別率差異圖,結(jié)果見圖3～圖6。

圖3給出了傳感器在正弦波模式調(diào)制下對CH4、CO、清潔空氣和乙醇4種氣體在8個(gè)周期下的PNN識別率。可以看出,在0～300 ℃和200～300 ℃溫度范圍具有相似之處,在10s周期后隨著周期的增長識別率逐漸降低。其中,在0～300 ℃溫度范圍對4種氣體的識別率明顯高于其他溫度范圍,在100～300 ℃和150～350 ℃溫度范圍對四種氣體識別率隨著周期的增長識別率逐漸升高并趨于平穩(wěn)。

圖3 4種氣體正弦波調(diào)制下PNN識別率

圖4給出了傳感器在方波模式調(diào)制下對CH4、CO、清潔空氣和乙醇4種氣體在8個(gè)周期下的PNN識別率?？梢钥闯?在200～300 ℃和0～300 ℃溫度范圍隨周期的增長對4種氣體的識別率走勢相似且呈下降之勢,其中在200～300 ℃溫度范圍對4種氣體的識別率明顯高于其他溫度范圍,而在0～300 ℃溫度范圍對4種氣體的識別率低于其他溫度范圍。在100～300 ℃和150～350 ℃溫度范圍對4種氣體的識別率也具有相似之處,在40 s周期之前呈下降趨勢,在40 s周期之后呈上升趨勢。

圖4 4種氣體方波調(diào)制下PNN識別率

圖5給出了傳感器在三角波模式調(diào)制下對CH4、CO、清潔空氣和乙醇4種氣體在8個(gè)周期(T=4,10,20,30,40,50,60,80s)下的PNN識別率。

圖5 4種氣體三角波調(diào)制下PNN識別率

可以看出,在0～300 ℃的溫度范圍對4種氣體的識別率明顯高于其他溫度范圍,且隨著周期的增長識別率逐漸增高,而在150～350 ℃的范圍對4種氣體識別率隨著周期的增長識別率逐漸降低。在100～300 ℃的范圍對4種氣體識別率較低且隨周期增長逐漸趨于平穩(wěn)。在200～300 ℃的范圍對4種氣體識別率較低且隨周期增長呈現(xiàn)不同的走勢[4]。

圖6給出了傳感器在鋸齒波模式調(diào)制下對CH4、CO、清潔空氣和乙醇4種氣體在8個(gè)周期下的PNN識別率差異圖?？梢钥闯?在4種溫度范圍內(nèi)對4種氣體的平均識別率均高于正弦波、三角波和方波調(diào)制的結(jié)果[6～8]。其中,在200～300 ℃溫度范圍對4種氣的識別率明顯高于其他3種溫度范圍,且隨著周期的增長識別率呈現(xiàn)下降趨勢。在100～300 ℃溫度范圍對4種氣體的識別率隨著周期的增長呈上升趨勢。在0～300 ℃和150～350 ℃溫度范圍對4種氣的識別率相比另外2種溫度范圍略低一些,且隨著周期的增長識別率趨于下降趨勢。

圖6 四種氣體鋸齒波調(diào)制下PNN識別率差異

3.2 相同溫度調(diào)制模式不同濃度氣體分析

由圖7可知,3種可燃性氣體在100～300 ℃鋸齒波80 s周期調(diào)制下識別率較高。所以控制傳感器在100～300 ℃對3種不同濃度可燃性氣體使用鋸齒波80 s周期溫度調(diào)制來進(jìn)行測試。如圖7,可以看出3種可燃性氣體在不同濃度下依舊可以分類。

圖7 三種可燃性氣體不同濃度氣體間分類結(jié)果

4 結(jié)束語

本文提出了基于小波特征提取的溫度調(diào)制信號處理技術(shù)。通過對CH4,CO以及乙醇3種可燃性氣體溫度調(diào)制后的信號進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)了幾種最佳溫度調(diào)制模式。本文提出的小波特征提取方法易于實(shí)現(xiàn),結(jié)合幾種最佳溫度調(diào)制模式,可以推廣到其他氣體的識別和研究。