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本文在简要介绍了机器人嗅觉概念、发展现状和存在的问题后，从人的嗅觉机理出发，详细地阐述了机器人嗅觉系统的组成原理和结构，给出了常用的信号预处理算法，同时，在分析了传感器阵列响应信号特性的基础上，推导出气体传感器阵列的响应矩阵及其对混合气体的响应。
最后，在简要介绍了前馈神经网络结构和误差反传算法的基础上，论述了其在机器人嗅觉系统中的应用原理，并提出了网络设计时需要注意的几个问题。进一步，利用自制的实验装置对所建立的机器人嗅觉系统进行性能测试，内容包括对三种白酒的定性识别和对混合气体的定量识别，实验结果证明气体传感器阵列和神经网络模式识别技术所组成的机器人嗅觉系统完全可以完成复杂成分气体的检测任务，功能甚至要强于人的嗅觉。