仿生鼻作为一种模拟生物嗅觉系统的仿生装置,能够识别简单或复杂的气体,是人工嗅觉研究成果的集中体现,主要由气敏传感器阵列、数据预处理系统、模式识别系统三大模块构成。与生物嗅觉系统相比,现有仿生鼻系统的实现过程主要是一种被动过程,而生物嗅觉作为一种主动的过程,根据所处环境的差异,调节流入鼻道气体的速度,使鼻腔中嗅觉感受器细胞阵列呈现出最接近大脑中已经存储的模式。目前,主动感知在机器视觉等领域得到了迅速的发展和应用。但是在仿生鼻领域的应用还处于起步阶段,相关研究很少,具有很大的发展潜力、应用价值和研究意义。当前,对仿生鼻技术的研究主要集中在优化系统结构、提取特征向量、改进模式识别算法及气敏传感器主动温度调制等方面。这些研究,在提高仿生鼻的时间效率和识别效率方面还存在以下不足：研究者一味地从主动温度调制及优化仿生鼻系统结构的角度进行大量研究,忽略了生物嗅觉与生物行为的联系以及气体分子在鼻粘膜中的色谱效应,所得信息不能从本质上反应识别对象的特性,对于仿生鼻的识别任务失去了一定的利用价值。本文在对仿生鼻中主动感知研究现状、仿生鼻原理、生物嗅探与嗅觉认知的关系、鼻粘膜的色谱效应、部分可观察马尔可夫决策模型(POMDP)和隐马尔科夫模型(HMM)理论基础的研究基础上,提出了流速调制和鼻粘膜色谱效应的主动感知思想和基于POMDP的主动感知模型。本文的主要工作如下：1,本文从生物主动感知角度介绍了主动感知的概念并研究了仿生鼻中主动感知研究现状。对生物嗅探与嗅觉认知的关系、鼻粘膜的色谱效应进行了研究,提出了流速调制和鼻粘膜色谱效应的仿生鼻主动感知思想。2,在现有工作的基础上,本文设计实现了基于流速调制的仿生鼻硬件系统和基于本套硬件系统的信息采集软件系统。并通过仿生鼻流速调制试验与分析,验证了结合流速调制和鼻粘膜色谱效应的仿生鼻主动感知研究具有充分的理论基础及仿生鼻系统的可靠性。3,基于流速调制和鼻粘膜色谱效应的仿生鼻主动感知思想,本文提出了一种仿生鼻主动感知模型ASM,即具有主动感知能力的仿生嗅觉模型,模型结合了POMDP和HMM两者的优点,并集成了基于贝叶斯风险的主动感知策略,能够根据所处环境及对环境的先验知识主动动作或做出决策。此外,该模型与其它基于HMM的主动感知模型的不同之处是将连续性的HMM离散化并用于传感器阵列的建模。4,最后,本文将ASM算法应用到嗅觉识别中,分别对4种挥发性有机化合物(VOC)气体进行识别实验,并将ASM算法与仿生鼻中常用的模式识别算法进行比较。实验结果表明本文的ASM算法具有很好的稳定性和很高的识别性能,且相较于其它常用模式识别算法能够快速完成识别过程,验证了流速调制和鼻粘膜色谱效应的仿生鼻主动感知思想和基于POMDP的主动感知模型在仿生鼻信息处理中的可行性。