基于盲源分离的混合气体识别方法研究

气体成分检测对防止大气污染，保证煤矿、潜艇等密闭环境的人身安全具有重大意义。由于半导体气敏元件的交叉敏感效应，使传感器对其非敏感气体亦有一定的响应输出，它输出的信号实际是混合气体共同作用的结果。如何准确识别混合气体中有害、危险气体，提高气体识别准确率和测量精度一直为人们所关注。本项目将未知混合气体信号当作盲源，利用盲源分离方法对混合气体进行分离。为解决传感器的非线性响应特性以及传感器漂移、噪声和气源数目动态变化的影响，本项目研究含噪声、信源数目未知或动态变化下的非线性盲源分离方法，并利用传感器对不同气体的气敏特性等先验知识，将有害或危险气体信号从混合信号中识别出来。通过实验获取传感器在不同混合浓度气体的响应数据，验证并改善研究的理论方法。目前国内外对含噪声、信源数目未知或动态变化的非线性盲源分离研究较少，本项研究对混合气体检测，对盲源分离理论的发展及其在传感器信息处理中的应用具有重要意义。