【摘 要】
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随着我国经济的快速发展，环境污染问题愈发严重。恶臭污染作为一种特殊的环境污染，已成为世界七大公害之一，严重影响生态环境和人类身体健康。目前常用的恶臭检测方法有嗅觉测试法和仪器分析法，嗅觉测试法根据嗅辨人员的嗅觉对恶臭气体进行检测，具有主观性强、检测速度慢、实时性差等缺点；仪器分析法需要专用的设备进行检测，成本昂贵、实时性差、不能实现复合恶臭的化学组分、含量和恶臭气味的同步测试。因此，研发一套能够快速准确检测复合恶臭气体的系统，实现在线自动测量，具有重要的现实意义。
通过对国内外现有恶臭检测方法的
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随着我国经济的快速发展，环境污染问题愈发严重。恶臭污染作为一种特殊的环境污染，已成为世界七大公害之一，严重影响生态环境和人类身体健康。目前常用的恶臭检测方法有嗅觉测试法和仪器分析法，嗅觉测试法根据嗅辨人员的嗅觉对恶臭气体进行检测，具有主观性强、检测速度慢、实时性差等缺点；仪器分析法需要专用的设备进行检测，成本昂贵、实时性差、不能实现复合恶臭的化学组分、含量和恶臭气味的同步测试。因此，研发一套能够快速准确检测复合恶臭气体的系统，实现在线自动测量，具有重要的现实意义。
通过对国内外现有恶臭检测方法的研究，并结合实际需要，研发了一套以电子鼻为核心的复合恶臭在线检测系统，并完成了传感器阵列组建、恶臭信号采集、气路设计、模式识别算法的设计，成功实现了复合恶臭气体的定量检测。
恶臭定量检测结果受多种参数的影响，其中有效信号、特征值提取和模式识别算法是关键的三部分。有效的特征可以大大提高恶臭检测系统的性能，降低模式识别难度。本文采用分段拟合响应曲线的方式进行特征提取，并结合主成分分析法(PCA)和线性判别分析法(LDA)进行特征选择。模式识别算法是对提取后的特征进行适当处理，从而获得准确的恶臭浓度信息。合理的模式识别算法可以提高模式识别精度，本文对比研究了偏最小二乘法(PLS)和BP神经网络两种模式识别算法。实验结果表明，BP神经网络对恶臭气体的浓度预测有更高的精度，PLS对低浓度的恶臭气体无法建立良好的回归预测模型。
为了评价恶臭对人类环境的影响，需要建立恶臭评价指标和恶臭浓度的响应模型。影响恶臭评价指标的因素不仅跟恶臭浓度相关，而且也跟恶臭成分相关。因此，在定量分析前必须先定性分析得到恶臭成分。对比研究了支持向量机(SVM)和BP神经网络两种定性识别方法，结果表明，LDA与SVM/BP神经网络的结合能100%识别恶臭气体。
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