随着我国经济建设的快速发展,恶臭污染事件也日益增多,严重威胁着人类的身体健康和损害着生活环境,因此研制一套恶臭自动在线监测预警系统势在必行。虽然市场上有很多气体检测仪器能初步检测部分恶臭,但存在着检测精度低、价格高、不能在线分析预警等不足,研究针对恶臭在线监测系统的智能检测方法具有重要理论意义和实际应用价值。论文首先综述了国内外恶臭在线监测系统的研究成果及发展方向,然后对已研制的恶臭在线监测系统的工作原理和系统构成进行了详细介绍。从软件方面利用专家系统和模糊控制等智能检测方法,开发一套智能检测软件系统,实现对恶臭在线监测系统采集的色谱数据进行处理分析;从硬件方面,研制了气体检测预浓缩仪,降低了系统的检测限;从系统方面,通过检测样气,最终给出检测气体的物质类别和浓度。恶臭在线监测系统通过智能检测软件实现样气进样和色谱数据分析。根据专家系统和模糊控制等智能检测方法的设计理念,研究了色谱峰图的智能识别算法,解决了复杂色谱峰难以分割识别的问题,并通过实验进行验证;探讨了仪器的噪声来源,分析三种不同滤波方法的滤波效果,对其信噪比评价,根据其不同的滤波特点,提出针对不同色谱区域采用不同的滤波算法。为降低恶臭在线监测系统的检测限,在软件中改进峰图识别算法,降低峰特征点的检测阈值,利用增加斜率检索法对微小的色谱峰识别,并通过实验验证;结合自行研发的一套气体检测预浓缩仪,对低浓度样气进行浓缩后检测,实现了高、低浓度检测时的智能化自动切换,以甲硫醚为例进行验证实验,获得第三方检测证书。利用大量的实验数据分析流量和温度对单一气体的响应值以及混合物分离度的影响,确定其最佳工作区间,通过智能化调制流量和温度,实现对恶臭的快速高效检测。研究了系统的标定技术,采用绝对保留值法定性分析,标准曲线法定量分析,并与商品化的GCRAE1000便携式气相色谱仪作对比实验,对两个仪器的峰面积和检测浓度的标准偏差进行分析;对恶臭在线监测系统进行稳定性实验和重复性实验,实验结果表明基线数据的标准偏差为0.54,说明系统的稳定性良好,保留时间、峰面积和检测浓度等色谱参数的相对标准偏差均小于1.356%,仪器重复性小于10%。