空气中可挥发有机物(Volatile Organic Compounds，简称VOCs)是环境污染的主要来源，给人类的身体健康和生命安全带来严重威胁。对它们实现在线、原位、实时监测极其重要，电子鼻则是最有前途的解决方案。本文采用由4个Figaro公司商用TGS传感器和9个掺杂不同元素的ZnO传感器组成的阵列，在温湿度恒定的情况下，采用动态测量法，对5个不同浓度点的16种VOCs进行了单一测试，同时对三组二元混合气体进行了测试。 对单一气体测试结果进行了敏感特性分析和主成分分析(Principle Component Analysis，简称PCA)。敏感特性分析结果显示，敏感度随着气体浓度的增加而增加，而且在浓度较小时增加较快，随着浓度增大，增幅逐渐减小。同时发现，ZnO传感器适合测量除烷类外的其他气体，而TGS传感器则较适合测量烷类，不太适合测量醇类。另外，对掺杂不同元素的传感器比较分析得到，掺杂量为5wt.％时，敏感度和选择性是最好的。PCA分析表明，在浓度较低时，传感器响应区别很小，但是随着浓度的增加，传感器对气体的响应逐渐产生差异，并且呈现出一定的规律。 对二元混合气体的敏感特性分析显示，二甲苯和甲苯具有一定的加和性，两者相互没有抑制作用。而苯和甲醇则可以对乙醇的敏感度起到一定的抑制作用，但最终不能阻止其高敏感度的特性。另外，对于相同的混合气体及浓度，不同测试方法的敏感特征变化趋势是一致的，包括响应的上升阶段、稳定阶段和恢复阶段。 分别选择6个敏感特性较好的ZnO传感器，提取稳态敏感度为特征，采用BP-ANN算法对12种VOCs进行了定性识别，结果显示，定性识别率高达93.1％，其中，有9种气体的识别率达到100％；对二元混合气体的分析提取动态敏感度为特征，采用BP-ANN算法对三组混合气体进行了识别，识别率能高达100％。 最后，利用单一识别时选择的传感器，以稳态敏感度为特征，分别采用MLR和BP-ANN算法对6种VOCs进行了定量分析，结果表明，BP-ANN定量分析的精度远高于MLR，其绝对误差均不超过15ppm，多数误差都在10ppm以内，平均相对误差分别为10.2％、11.6％、4.8％、14.9％、13.2％、14.8％，都在15％以下，可以满足实际需求。