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电子鼻技术安全操作及保养规程
电子鼻技术是目前应用广泛、发展迅速的一种无损检测技术，其应
用领域包括食品、医药、化工等多个行业。
本文旨在为使用电子鼻技
术的人员提供安全操作及保养规程，以确保设备正常运行，保证人员
安全。
1.使用前准备
1.熟悉设备使用说明书及相关技术文献；
2.清洁设备表面，检查状态是否正常；
3.查看电源是否接好，并检查连接线是否接触良好。
2.使用过程中的注意事项
1.严禁在使用过程中随意拆卸、更换设备组件；
2.严禁在设备工作状态下接触设备内部，以免电击伤人；
3.避免将液体、固体物质等杂质进入设备内部；
4.使用时需适当调整设备位置，避免其被碰撞、摔落等损坏；
5.避免在电子鼻机头贴膜上留下气泡。
气泡的存在会对采集
结果产生一定的影响；
6.使用时应调整好相应软件的设置，保证采集得到准确的电
子鼻数据；
7.使用下一次前，应该对仪器进行清洗和干燥。
3.关机后的操作
1.给电子鼻设备充分的时间，确保其真正停止工作，然后再
关掉电源；
2.将仪器内部残留的水、酒精等异味清除干净；
3.对设备进行清洁，并妥善保管。
4.保养维护
1.定期对设备进行清洁；
2.定期根据设备说明书规定进行维护；
3.如出现异常情况（例如，设备出现故障或异常现象），应
及时联系售后服务商，并按照其要求进行处理。
5.结语
以上是电子鼻技术的安全操作及保养规程，希望每一位使用电子鼻的人员能够严格遵守，确保设备的正常运行和人员健康安全。
同时，也需要不断提高技术和操作水平，为实现设备的最佳性能和效果不断努力。
PEN3 是一种用来检测气体和蒸汽的小巧、快捷、高效的检测系统。
它经过训练后可以很快辨别单一化合物或者混合气体。
通过不同的计算识别系统可以扩大它的应用范围。
它的一个体积很小的检测室中含有10个金属氧化气体传感器。
特殊的内置流量调节器确保在恶劣的条件下使用稳定。
内置气体发生器、传感器校正功能等在需要时都可以使用。
由于其特殊的采样系统，其可以实验室检测也可以进行在线过程控制或者开放环境中检测应用等。
采样系统内含泵系统，这个先进技术在移动使用或者过程控制应用中非常有效。
在实验室可以接自动采样器来进样检测，也可以选择吸附解吸附装置进样。
分析软件仪器软件可以提供一种快捷简单的回答模式如好或坏、是或否等，这个功能在级别区分时非常有效，同时软件还应用了等级判别、神经网络分析、主要成分分析和辨别分析等分析方法，而且这些都可以在在线监测中使用。
应用过程控制：食品生产中添加剂的用量，工业清洗过程的控制，发酵过程控制，自然气体中人造气体的量，食品工业中包装物的生产控制，油榨或烧烤的过程控制。
质量控制：油脂的恶臭，食品的新鲜度，包装物的外散气体，聚合物的溶剂残留物，风味的退化，药物气体，树脂的特点，饮料的香气等。
环境安全控制：废水纯化过程的气味，肥料气味，过滤过程管理，工作室中空气中的有机溶剂，细菌辨别，泄露控制，燃烧控制。
特点：●小巧，快速，高效●高灵敏的传感器在线进样技术●宽大液晶屏显示试验过程●传感器保护装置，使用寿命长●内置检测矫正气●可选用浓缩富集装置●技术参数：●传感器技术：加热传感器，工作温度200---500度，温度控制●测量循环时间：依据使用情况。
通常是1分钟（20秒检测，40秒恢复时间）●样品进样：加热管，特殊的流体连接器●零气：洁净空气，木炭过滤器过滤后的气体或者零气发生器发生的气体●显示：主机含宽大液晶屏显示试验过程，也可接电脑进行操作显示●计算机接口：USB接口或者RS232接口（选择）●电信号接口：TTL和数字信号接口，可同其他外置的装置进行数据沟通。
电子鼻的作用安全操作及保养规程简介电子鼻是一种用于模拟人类嗅觉系统的设备，能够快速地识别气味并反馈相关的信息。
它广泛应用于环境监测、食品质量检测、化学品生产等领域。
然而，电子鼻是一种高度复杂的仪器，要想合理地使用它，需要掌握一些基本的操作和保养知识。
本文将介绍电子鼻的作用、安全操作方法以及保养规程，帮助用户更有效地使用它。
电子鼻的作用电子鼻能够模拟人类嗅觉系统，通过感知、处理气体的信息，从而判断该气体的种类和浓度等信息。
在工业、医疗、环保等多个领域都具有广泛的应用。
其中，一些主要的应用包括：•环境监测：电子鼻能够检测到环境中的有害物质，如有毒气体、PM2.5等，从而为环保提供数据支持。
•医疗诊断：电子鼻可以用于疾病诊断，比如通过检测气味来判断某种疾病的存在与否。
•食品检测：电子鼻对于饮料、酒类、乳制品、糖果等多个食品品种的鉴别具有十分重要的意义。
•化学品生产：电子鼻可以用于化学品生产中的气体检测、浓度分析以及质量控制等工作。
安全操作方法从使用安全的角度考虑，使用电子鼻应注意以下几点：1. 必须穿戴好防护用品在使用电子鼻时，必须穿戴好防护用品，如安全鞋、安全帽、防护手套、防护眼镜等。
2. 仔细阅读说明书在使用电子鼻之前，要仔细地阅读说明书，了解它的用途、操作方法、注意事项等重要信息。
3. 严格按照操作规程操作在使用电子鼻时，务必严格按照操作规程进行操作，不得随意更改或跳过某个步骤。
4. 使用正确的控制器在使用电子鼻时，必须使用正确的控制器，否则可能会导致设备的损坏或造成人员伤害。
5. 注意气体浓度在使用电子鼻检测气体时，需要注意气体浓度，避免使用不合适的仪器或误判。
保养规程为了保护电子鼻，延长其使用寿命，应注意以下几点：1. 清洁在使用电子鼻后，应及时对其进行清洁，避免进入灰尘或其他杂质，影响准确性。
2. 定期更换零件根据电子鼻的使用情况，需要定期更换一些零部件，如发生器、吸气管、气道等。
3. 适当存储在存储电子鼻时，应将其放在干燥、通风、防尘的地方，避免阳光直射或放置在潮湿的环境中。
基于电子鼻对不同水果挥发物的检测1.实验材料市售苹果，梨，桔子。
2.实验目的1）较熟练操作电子鼻获取数据，并进行处理。
2）利用电子鼻对不同类别进行区分。
3.电子鼻介绍PEN3便携型电子鼻，德国AIRSENSE公司产品。
一个典型的电子鼻主要由三部分构成：进样系统，装有样品的密封瓶上方的气体通过顶空进样器被吸入到带有传感器阵列的主机中；待测样品的的气体作用于传感器阵列，使传感器某一物理特性发生变化；软件系统，包括信号预处理和模式识别两部分。
图1：电子鼻工作原理图该型号电子鼻传感器阵列包含10个传感器，测定时样品挥发性物质与传感器涂层发生反应，引起传感器电导率改变，记录传感器接触到样品挥发物后的电阻量G与传感器在经过标准活性碳过滤后空气的电阻量Go的比值G/Go，响应气体浓度越大，G/Go的值越偏离1(大于或者小于1)，如果浓度低于检测限或者没有感应气体，则该比值接近甚至等于1。
4．实验步骤1）将三种水果进行编号，并放置于1L的玻璃烧杯中，用聚乙烯保鲜膜密封3层，于室温（25±1℃）下静置30min，待其顶部空间的挥发物达到平衡状态；2）组装电子鼻，连接电源线、数据线、过滤器、进样管；3）开机，当显示屏显示绿色的Start，在WinMuster软件界面上点击Options，选择Search Devises,连接PEN3电子鼻，点击OK；4）连接电子鼻之后，设置电子鼻测试参数（Options→PEN3→Settings）：样品准备时间5s，自动调零时间为5s，样品测定间隔时间1s，测定时间60s，清洗时间200s，内部空气流量300mL/min。
5）进样之前，先进行洗气。
点击Start，洗气程序开始，提示54321，1的时候，点击Stop，停止洗气，再次点击Start进行洗气，直到10个传感器的响应值都为1。
6）静置30min后，样品顶部空间的挥发物达到平衡状态，用电子鼻的进样针透过保鲜膜插入到烧杯中进行顶空取样检测；7）进样检测时，点击Start，首先是洗气程序，洗气程序过后，提示54321，1的时候，插入进样针（和补气针）；测试程序结束，等到提示Remove54321，1的时候拔出进样针（和补气针）；每一次的测试都包括：洗气→归零→样品准备→进样测试。
电子鼻是利用气体传感器阵列的响应图案来识别气味的电子系统，它可以在几小时、几天甚至数月的时间内连续地、实时地监测特定位置的气味状况。
电子鼻主要由气味取样操作器、气体传感器阵列和信号处理系统三种功能器件组成。
电子鼻识别气味的主要机理是在阵列中的每个传感器对被测气体都有不同的灵敏度，例如，一号气体可在某个传感器上产生高响应，而对其他传感器则是低响应，同样，二号气体产生高响应的传感器对一号气体则不敏感，归根结底，整个传感器阵列对不同气体的响应图案是不同的，正是这种区别，才使系统能根据传感器的响应图案来识别气味。
电子鼻主要由气敏传感器阵列、信号预处理和模式识别三部分组成。
某种气味呈现在一种活性材料的传感器面前，传感器将化学输入转换成电信号，由多个传感器对一种气味的响应便构成了传感器阵列对该气味的响应谱。
显然，气味中的各种化学成分均会与敏感材料发生作用，所以这种响应谱为该气味的广谱响应谱。
为实现对气味的定性或定量分析，必须将传感器的信号进行适当的预处理(消除噪声、特征提取、信号放大等)后采用合适的模式识别分析方法对其进行处理。
理论上，每种气味都会有它的特征响应谱，根据其特征响应谱可区分小同的气味。
同时还可利用气敏传感器构成阵列对多种气体的交叉敏感性进行测量，通过适当的分析方法，实现混合气体分析。
电子鼻的工作可简单归纳为：传感器阵列－信号预处理－神经网络和各种算法－计算机识别(气体定性定量分析）。
从功能上讲，气体传感器阵列相当于生物嗅觉系统中的大量嗅感受器细胞，神经网络和计算机识别相当于生物的大脑，其余部分则相当于嗅神经信号传递系统。
PCA又称为主成分分析，是在电子鼻领域应用最多的两种算法之一。
设有n个样本，m个变量，则原始测量数据的矩阵向量为
将原始数据标准化，得到标准化的测量值：
式中
jx为变量j测量值的样本平均值；sj为变量j测量值的样本标准差。
将标准化的测量值组成对应的新矩阵向量，并求其协方差矩阵，然后求协方差矩阵的特征值，按大小顺序排列得
λ1≥λ2≥…≥λm，对应特征向量为β1，β2，…，βm。
所求特征向量按顺序分别称为第1，2，…，m主成分。
各主成分的贡献率按下式进行计算：
取前p个（p≤m）主成分，使得它们的累计贡献率大于80%，计算标准化后的测量值在前p 个主成分方向上的得分Z：
主元分析的实质就是寻找在最小均方意义下最能够代表原始数据的投影方法，如下图所示。
主元分析方法易于理解，便于实现，通常取原始数据在前2个或前3个主成分上的投影进行绘图，为保证绘图的可靠性，要求前2个或前3个主成分的累计贡献率应在80%以上。
二、基于人工神经网络的模式识别算法
这类算法包括BP-ANN、PNN、LVQ和SOM等。
人工神经网络算法是通过对生物神经元的数学模拟而发展起来的。
从本质上看，人脑无论多么复杂，都可以看作是由大量神经元组成的巨大神经网络。
人工神经网络通过从神经元的基本功能出发，逐步从简单到复杂组成各种网络，实现了输入、输出之间的非线性映射。
就分类而言，人工神经网络可以产生复杂的类边界，这使得它具有比统计方法更强的分类能力。
2.1 BP-ANN
反向传播人工神经网络是在电子鼻领域应用最多另一种算法。
该算法功能强大，易于理解，训练简单。
BP-ANN在概念和算法上的简便性，以及它在众多的实际问题中的成功应用，使得它目前在电子鼻模式识别中占据了主流地位。
BP-ANN的结构如下图所示，其学习过程由信号的正向传播与误差的方向传播2个过程组成。
正向传播时，样本从输入层传入，经各隐层逐层处理后（通常只有1个隐层，以避免提
高计算复杂性），传向输出层。
各层神经元之间依靠不同的权值相连接，某神经元的输入为上层所有神经元输出的加权和，通过一个激励函数的变换产生该神经元的输出。
激励函数有阶跃函数、线性函数，应用最多的还是Sigmoid函数。
若输出层的实际输出与期望的输出（教师信号）不符，则转入误差的反向传播。
误差反传是将输出误差通过隐层向输入层逐层反传，并将误差分摊给各层神经元，从而获得各神经元的误差信号，然后按梯度下降的方向对各神经元的权值进行调整。
这种信号正向传播与误差反向传播的各层权值调整过程周而复始地进行，直到网络输出误差减小到可接受的程度，或进行到预先设计的学习次数为止。
训练好的网络即可用于预测计算，记录一个BP-ANN需要存储其网络结构、权值及激励函数等。
与前述基于统计理论的算法相比，BP-ANN最大的优点是它可以实现输入和输出数据之间的非线性映射。
在电子鼻信号处理中，输入和输出之间往往是非线性的，这就使得BP-ANN 应用广泛，且效果良好。
BP-ANN在应用中的难点包括网络结构的设计、隐层神经元个数的选择、激励函数的选取、权值的初始化、网络误差的设定等。
上述参数选择还没有统一的标准，通常根据研究人员的经验进行选择。
有一些改进算法，如增加动量项、自适应调节学习率等可以在一定程度上改善BP-ANN算法。
