本论文以为机器人添加嗅觉临场感为应用背景,探讨研究了构建人工嗅觉系统的方法,并对人工嗅觉系统和气体传感器研制的若干相关问题进行研究,提出了相关的解决方法与途径。首先介绍了哺乳动物的嗅觉神经生理机理模型,人工嗅觉计算机模拟的最新研究进展。针对当前广泛用于构成人工嗅觉的各种气体传感器进行了分析,对传感器的特性及敏感机理进行了较为深入的分析;研制出了新型的SnO₂基纳米薄膜气敏传感器,采用各种化学和物理掺杂方法,在较低的工作温度下获得了较高的灵敏度和选择性。气体传感器响应曲线特征提取是建立气味模式识别方法的基础,论文提出了准相变动力学模型特征提取方法,与稳态值方法相比获取了丰富的动态信息。建立人工嗅觉的关键技术之一是信号预处理技术和模式识别技术,主要采用统计分析方法和神经网络方法。论文研究了利用统计学方法、人工神经网络等数种方法来构建气味识别模型。为克服自组织特征映射网络（SOM）的局限性,将模糊C-均值聚类与SOM网络相结合,提高了识别正确率。作为工程应用的一个例子,论文第8章详细介绍了基于电子鼻技术的化学热处理气氛测控系统,传感器阵列在炉外工作,工作条件大为改善,寿命延长,生产成本降低而控制精度提高,工艺过程可视化,提高了生产效率。