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    基于溫度調(diào)制的氣體傳感器動(dòng)態(tài)信號(hào)識(shí)別研究*

    2015-03-27 07:53:40何愛(ài)香唐禎安魏廣芬
    傳感器與微系統(tǒng) 2015年6期
    關(guān)鍵詞:正弦波波形準(zhǔn)確率

    何愛(ài)香,唐禎安,魏廣芬,余 雋

    (1.大連理工大學(xué) 電信學(xué)部 集成電路技術(shù)遼寧省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,遼寧 大連116024;2.山東工商學(xué)院 信電學(xué)院,山東 煙臺(tái)264005)

    0 引 言

    基于SnO2的氣體傳感器已經(jīng)在氣體檢測(cè)方面得到了廣泛的應(yīng)用,比較其他氣體傳感器,它具有低功耗和高靈敏度等優(yōu)點(diǎn)。但是,SnO2氣體傳感器由于它的低選擇性、交叉敏感、傳感器漂移、對(duì)環(huán)境溫濕度較敏感等缺點(diǎn)制約了它的發(fā)展和應(yīng)用。為了克服傳感器的這些缺點(diǎn),很多學(xué)者主要從以下3 個(gè)方面來(lái)進(jìn)行改進(jìn):1)選擇更好的敏感薄膜材料[1];2)傳感器陣列優(yōu)化,靜態(tài)和動(dòng)態(tài)的溫度調(diào)制加熱模式的選擇[2,3];3)信號(hào)處理和模式識(shí)別算法的改進(jìn)[4]。本文主要從動(dòng)態(tài)溫度調(diào)制加熱模式的選擇和信號(hào)處理這兩方面來(lái)優(yōu)化SnO2傳感器的檢測(cè)性能。

    1 實(shí)驗(yàn)過(guò)程

    在本次實(shí)驗(yàn)過(guò)程中,選用了自制的Pt/SnO2微熱板氣體傳感器。取4 只提前預(yù)熱好的氣體傳感器組成傳感器陣列,對(duì)3000×10-6CH4,150×10-6CO 和15×10-6C2H5OH三種不同體積分?jǐn)?shù)的工業(yè)氣體進(jìn)行測(cè)量。傳感器加熱溫度調(diào)制模式選擇正弦波、脈沖波、鋸齒波和三角波四種加熱波形,溫度變換范圍在200~300 ℃。對(duì)于每一種加熱波形又選擇了八種調(diào)制周期,分別為T=4,10,20,30,40,50,60,80 s。測(cè)試步驟為首先通入潔凈空氣清洗1 200 s,然后通入CH4600 s,再通入潔凈空氣900 s,CO 600 s,再通入潔凈空氣900 s,C2H5OH 600 s,最后通入潔凈空氣清洗900 s。實(shí)驗(yàn)中上述步驟循環(huán)往復(fù),直到8 個(gè)周期全部測(cè)完。

    2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與數(shù)據(jù)分析

    2.1 傳感器動(dòng)態(tài)響應(yīng)信號(hào)

    圖1 是調(diào)制周期為40 s 時(shí)四種溫度調(diào)制模式下的輸出電壓信號(hào)。由圖1 可以看出:氣敏電阻器受加熱電壓的影響很大,這是因?yàn)槲岚蹇梢栽趍s 級(jí)的時(shí)間內(nèi)達(dá)到加熱電壓設(shè)定的溫度,即氣敏電阻器的響應(yīng)時(shí)間大約在3 ms 左右,而傳感器對(duì)被測(cè)氣體的響應(yīng)時(shí)間和恢復(fù)時(shí)間由其表面的物理化學(xué)吸附和脫附導(dǎo)致,反應(yīng)較慢。在吸附過(guò)程中最終達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)需要1~2 min 的時(shí)間,在脫附過(guò)程中傳感器恢復(fù)到純凈空氣中的基線值也需要大約2~3 min 的時(shí)間。所以,相對(duì)于加熱電壓的高頻率變化,微熱板的響應(yīng)為強(qiáng)信號(hào),而傳感器對(duì)被測(cè)氣體的響應(yīng)表現(xiàn)為微弱信號(hào)。從圖1中也可以看到,由于吸附和脫附時(shí)間較長(zhǎng),傳感器對(duì)被測(cè)氣體的響應(yīng)主要體現(xiàn)在輸出電壓波形的包絡(luò)上。

    圖1 輸出電壓和加熱電壓(T=40 s)Fig 1 Output voltage and heating voltage(T=40 s)

    2.2 特征提取

    以調(diào)制周期T=40 s 的鋸齒波溫度調(diào)制模式為例,將傳感器的原始時(shí)域電壓信號(hào)進(jìn)行短時(shí)傅里葉變換(short-time Fourier transform,STFT),窗選擇漢明窗,窗的長(zhǎng)度取原始信號(hào)長(zhǎng)度的1/4,即N=375。得到如圖2 所示的幅度譜圖,從圖2 中發(fā)現(xiàn)被測(cè)氣體完成吸附和脫附的整個(gè)過(guò)程中,它的頻率都非常低,只有在低頻處有很大的值,隨著頻率的升高,幅度譜快速下降為0。所以,只需要將低頻處的幅度值提取出來(lái),就可以得到CO,CH4和C2H5OH 的主要特征信息。

    在幅度譜的兩側(cè)由于加漢明窗的原因,頻譜呈線性變化,為了去除漢明窗對(duì)信號(hào)的影響,在后續(xù)處理過(guò)程中,去掉頻譜兩端的數(shù)據(jù),只保留中間300~1 300 s 的一段幅度值作為主要特征信息,留作后續(xù)數(shù)據(jù)處理。

    2.3 周期對(duì)傳感器的影響

    圖2 被測(cè)氣體的STFT 幅度譜圖(鋸齒波,T=40 s)Fig 2 STFT amplitude diagram of measured gas(saw tooth wave,T=40 s)

    本實(shí)驗(yàn)將調(diào)制周期T 分別設(shè)置為4,10,20,30,40,60,80 s,以便考察溫度調(diào)制周期對(duì)氣體傳感器靈敏度的影響。在不同的調(diào)制周期下,獲得氣體傳感器的動(dòng)態(tài)響應(yīng)信號(hào),對(duì)其進(jìn)行短時(shí)傅里葉變換,提取出f=0Hz 處的直流幅度值,然后截取出其中的300~1300 s 的一段數(shù)值,進(jìn)行PCA,得到圖3 所示的圖。

    圖3 PCA 分析散點(diǎn)圖Fig 3 Scatter diagram of PCA analysis

    從圖3(b)看出:在四周調(diào)制波形中短時(shí)傅里葉變換和PCA 結(jié)合的算法最適合應(yīng)用于正弦波調(diào)制(除去T=4 s)后的傳感器響應(yīng)信號(hào)。正弦波調(diào)制幾乎與調(diào)制周期無(wú)關(guān),除了周期T=4 s,其他的都集中在了一點(diǎn)。從圖3(a),(d)看出,鋸齒波和脈沖波調(diào)制模式下,第一和第二主成分隨著周期的減小呈線性變化。從圖3(c)可以看出:在三角波溫度調(diào)制下,第一和第二主成分受到周期的影響較大,分布也相對(duì)分散。在周期T 為40,50,60,80 s 時(shí),三種氣體的分布很集中,幾乎與周期無(wú)關(guān)。但是,當(dāng)周期小于40 s 時(shí),分布零散,受周期影響較大,并且隨著周期T 的增長(zhǎng)而線性減小。所以,在選擇調(diào)制周期時(shí),若選擇調(diào)制波形為三角波、脈沖波、鋸齒波和正弦波,應(yīng)該將調(diào)制周期T 控制在大于40 s 以上較為合適,調(diào)制頻率不易過(guò)大。雖然第一和第二主成分受到了調(diào)制周期的影響,但從圖3 中發(fā)現(xiàn)不同氣體的分布仍然非常集中,所以,可以得出結(jié)論,氣體種類和這八種調(diào)制周期無(wú)關(guān)。

    2.4 決策樹識(shí)別

    在本次實(shí)驗(yàn)過(guò)程中,陣列由4 只傳感器構(gòu)成,對(duì)三種不同濃度氣體進(jìn)行測(cè)量。采用了八種周期調(diào)制模式,對(duì)于每一種調(diào)制波形可以獲得96 個(gè)實(shí)驗(yàn)樣本數(shù)據(jù),其中每種被測(cè)氣體的樣本數(shù)據(jù)為32 個(gè)。調(diào)制波形共有四種,總的實(shí)驗(yàn)樣本為384 個(gè)。另外,每個(gè)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)短時(shí)傅里葉變換和PCA 后,取前4 個(gè)主成分作為特征值。最后,構(gòu)建成一個(gè)384×4 的總樣本數(shù)據(jù)庫(kù)。

    由前面PCA 得知,八種溫度調(diào)制周期對(duì)氣體種類的影響較小,而溫度調(diào)制波形對(duì)被測(cè)氣體的影響很大。所以,在決策樹識(shí)別過(guò)程中,不再考慮八種調(diào)制周期的影響,只分析四種調(diào)制波形的識(shí)別準(zhǔn)確率。為了分析方便,將三種被測(cè)氣體CO,CH4和C2H5OH 分別標(biāo)記為第1 類、第2 類和第3 類。

    對(duì)于每一種溫度調(diào)制波形模式,為了防止分類過(guò)程中偶然性的出現(xiàn),本文在分類過(guò)程中采用了K 折交叉驗(yàn)證(K-fold cross-validation)方法,將三種被測(cè)氣體的樣本混合,構(gòu)成96×4 的樣本庫(kù),將96 個(gè)樣本隨機(jī)分為6 份,取其中1 份為測(cè)試樣本,剩余5 份作為訓(xùn)練樣本。分類循環(huán)6 次,最后將分類準(zhǔn)確率的平均值作為最后結(jié)果。表1 為決策樹的分類準(zhǔn)確率,包括6 次實(shí)驗(yàn)過(guò)程中的最高準(zhǔn)確率、最低準(zhǔn)確率和平均準(zhǔn)確率。其中,正弦波調(diào)制模式的平均正確率最高,為100%,三角波的平均準(zhǔn)確率最低,為98.06%。

    3 結(jié) 論

    實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:通過(guò)加熱模式的使用,明顯提高了氣體種類的識(shí)別準(zhǔn)確率。而本文的算法最適合正弦波的溫度調(diào)制模式,其次為鋸齒波和脈沖波,最差為三角波。同時(shí),調(diào)制周期的選擇不易太小,在40~80 s 較為合適。正弦波的溫度調(diào)制模式下,決策樹識(shí)別準(zhǔn)確率幾乎達(dá)到了100%,而其他三種調(diào)制模式,測(cè)試氣體都存在誤判現(xiàn)象。

    表1 識(shí)別準(zhǔn)確率Tab 1 Accuracy rate of recognition

    [1] Yi S.A novel approach to fabricate metal oxide nanowire-like networks-based coplanar gas sensors array for enhanced selectivity[J].Sensors and Actuators B,2014,204:351-359.

    [2] Rakesh Gosangi,Ricardo Gutierrez-Osuna.Active temperature modulation of metal-oxide sensors for quantitative analysis of gas mixtures[J].Sensors and Actuators B,2013,185:201-210.

    [3] Hossein-Babaei F,Amini A.A breakthrough in gas diagnosis with a temperature-modulated generic metal oxide gas sensor[J].Sensors and Actuators B,2012,166:419-425.

    [4] Amini A,Bagheri Mohammad Ali.Improving gas identification accuracy of a temperature-modulated gas sensor using an ensemble of classi?ers[J].Sensors and Actuators B,2013,187:241-246.

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