电子鼻技术是一门仿生嗅觉技术,其研究领域涉及到微电子学、材料学和信息学。电子鼻系统主要由气敏传感器阵列、信号预处理单元以及模式识别单元三部分组成,分别模拟动物嗅觉系统的嗅觉受体细胞、嗅小球和大脑皮层。电子鼻通过气敏传感器阵列获取气味信息并转为电信号,经信号预处理单元处理后,由模式识别单元实现对气体定性和定量的快速判定。电子鼻在实际的环境监测中,由于传感器阵列(特别是金属氧化物传感器)易因老化、中毒产生漂移,会出现检测精度降低、使用寿命缩短的问题。因此,可以采用传感器漂移补偿方法解决此类问题。现阶段,常用的传感器漂移补偿方法为离线式漂移补偿,该类方法虽然效果明显,但若在实际中对大批量电子鼻进行定期离线校正显然是不现实的。所以,在线式传感器漂移补偿方法的研究势在必行。本文针对传感器漂移补偿问题提出两种传感器在线漂移补偿模型,分别为基于基线关系的传感器在线漂移补偿模型和基于POCS(凸集投影)算法的传感器在线漂移补偿模型。本文的研究内容将从以下两个方面进行阐述:(1)基于基线关系的传感器在线漂移补偿模型。该模型主要利用传感器基线响应信息,对已有的传感器基线处理方法进行改进,达到传感器在线漂移补偿的效果。该模型的特点有:1)保存未漂移时传感器阵列基线响应的关系网络,代替常用的保存典型温湿度下的未漂移传感器基线响应矩阵;2)在漂移补偿的过程中,通过对BP算法进行改进,采用梯度下降法实现传感器响应在线迭代修正,代替常用的相对差分法。通过上述两方面的改进,不仅节省了电子鼻硬件系统CPU的存储空间,而且求解过程更合理。经实验验证,该方法具有较好的在线漂移补偿效果。(2)基于POCS算法的传感器在线漂移补偿模型。该模型在本文提出的第一个模型的基础上,结合电子鼻系统的特点对传统的POCS算法进行了改进,实现了传感器的在线漂移补偿。该模型的特点有:1)利用POCS算法思想,将约束条件表示成凸集,充分利用了无法直接表达的间接约束条件;2)构造了适合电子鼻系统的投影算子,达到了传感器在线漂移补偿的效果。本文成功将POCS的算法思想迁移到电子鼻系统传感器在线漂移补偿模型中。通过对电子鼻系统漂移数据集进行实验,验证了所提模型的有效性。