邮件电子鼻在线识别系统的设计与研究

论文摘要

东北大学设备诊断工程中心与某邮政部门联合研制一套大型邮件分拣机的包裹检查实时处理系统。作为该项目的一个重要组成部分,本课题结合科技攻关项目的需要,通过多种传感器阵列、气流控制、分时控制、程序实现等综合方案的设计,研发了一套电子鼻快速识别系统,满足了在0.5s内对邮政分拣过程中存在某种程度泄露的包裹进行在线识别的需求,配合了x射线的检测,丰富了包裹检查实时处理系统的应用性,具有一定的应用价值。在对电子鼻的国内外现状和关键技术进行阐述的基础上,本文对电子鼻快速识别系统的需求进行了系统的分析。首先基于电子鼻的工作原理与结构特点,对气体传感器、数据采集卡、轴流风机、微型气泵等硬件进行了评价、选择和安装,设计了一套完整的电子鼻气味识别硬件系统。利用Visual C#开发了电子鼻气味识别软件系统,实现了信号采集、处理、报警、查询等功能。然后运用流体仿真软件Fluent对测试箱体内的气流进行了模拟仿真计算,从分析的结果研究了气流的运动规律,为气流的控制和硬件的选型及安装提供了参考依据,达到提高电子鼻的响应和恢复时间的目的,并且从理论上分析了电子鼻快速识别系统建立的可行性,从实验上验证其有效性。针对实验中电子鼻恢复时间较长的问题,根据实验的结果,提出了采取三组电子鼻进行交替式检测的想法,并且设计了相应的控制电路。利用MATLAB中的神经网络工具箱对几种常见物质进行了模式识别。最后对所做系统进行了测试,结果验证了设计的正确性。其综合实施方案运用于邮政安检的研究,进行了一个新的尝试。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 目录
• 第1章 绪论
• 1.1 课题的来源及背景
• 1.2 电子鼻国内外研究现状与发展动态
• 1.2.1 电子鼻的定义及概述
• 1.2.2 电子鼻国外研究现状
• 1.2.3 电子鼻国内研究现状
• 1.3 电子鼻的应用与发展前景
• 1.4 本论文的研究内容、目的和意义
• 1.4.1 本论文的研究内容
• 1.4.2 本论文的目的和意义
• 第2章 电子鼻的理论基础
• 2.1 电子鼻的生物学基础
• 2.2 气体传感器简介
• 2.2.1 气体传感器种类
• 2.2.2 气体传感器的性能
• 2.3 电子鼻系统组成
• 2.3.1 气体传感器阵列
• 2.3.2 信号预处理
• 2.3.3 模式识别
• 2.4 人工神经网络与模式识别
• 2.4.1 BP神经网络基本原理
• 2.4.2 气体定性识别方法
• 2.5 小结
• 第3章 电子鼻在线识别系统的硬件设计
• 3.1 电子鼻在线识别系统的可行性分析
• 3.2 电子鼻在线识别方案设计
• 3.3 主要元件的选型
• 3.3.1 气体传感器选型及采集电路的实现
• 3.3.2 数据采集卡的选型及信号处理
• 3.3.3 气流输送装置的设计
• 3.3.4 电子鼻在线识别系统控制电路的设计
• 3.4 小结
• 第4章 电子鼻在线识别系统的软件设计
• 4.1 软件实现的功能及设计思想
• 4.2 软件采集的实现过程
• 4.2.1 采集方案的设计
• 4.2.2 功能实现的主要函数
• 4.3 小结
• 第5章 测试箱内气流分布影响的数值仿真
• 5.1 Fluent软件的介绍
• 5.1.1 GAMBIT
• 5.1.2 FLUENT
• 5.2 物理模型的建立
• 5.2.1 测试箱体物理模型的建立
• 5.2.2 网格的划分
• 5.2.3 数学模型的选择
• 5.2.4 边界条件的设置
• 5.2.5 动网格的设置
• 5.3 计算结果分析
• 5.3.1 送风口不同风速的分析
• 5.3.2 实际工况的模拟
• 5.4 小结
• 第6章 实验数据分析及识别
• 6.1 静态实验分析
• 6.2 动态实验分析
• 6.2.1 不同带速下丙酮实验分析
• 6.2.2 其它物质的实验分析
• 6.2.3 包裹在不同封装情况下的实验分析
• 6.2.4 局部清零对响应曲线的影响
• 6.2.5 实验结果分析
• 6.3 模式识别
• 6.4 小结
• 第7章 结论与展望
• 7.1 结论
• 7.2 展望
• 参考文献
• 致谢