论文部分内容阅读
我国白酒种类繁多,香型各异,随着经济的快速发展,白酒行业发展趋势越发磅礴。由于白酒行业利润丰厚,有些不法商家为获取更大利润,制假售假的情况严重,且饮用假酒对人体健康伤害巨大,因而对白酒质量的监管尤为重要。质谱仪、色谱仪与感官分析等是目前白酒品质检测的常用手段。感官分析带有一定主观性,容易受评估者的身体状况、环境等因素影响。当采用质谱仪与色谱仪对白酒检测时,虽能对白酒香气成分提供精确的分析,但检测过程繁琐,周期长,费用高,同时检测仪器昂贵且笨重,不利于推广和使用。因此,对我国日益兴盛的白酒行业而言,这些检测手段明显有些捉襟见肘。电子鼻作为一种新兴的检测手段,可以根据白酒挥发的气味对白酒品种进行快速的鉴别。但是现有的电子鼻造价昂贵,且容易受到温度、湿度等环境因素的干扰,鲁棒性不强,气体特征信息提取困难。本课题组在江苏省研究生科研与实践创新计划项目（SJCX170573）的资助下研发了一种低成本、高性能、小体积,且具有一定抗干扰能力的电子鼻系统,其可以对市场上的白酒品种进行快速、实时、有效的鉴别分析。本文所设计研发的电子鼻系统,主要包括传感器阵列、数据采集和传输系统、气体收集装置和数据处理四个部分。传感器阵列主要是由TGS系列和MQ系列的10种气体传感器组成,该传感器阵列具有低功耗、高性能、低成本、长寿命和高灵敏度的特点,可以最大限度获取白酒的气味特征,并将之转化电压信号。在数据采集过程中,主要选用MP4623数据采集系统,可以实现10个通道数据并行采集,并能对采集的数据进行A/D转换和存储,同时数据采集过程可以通过LabVIEW软件程序进行实时观测。气体收集装置主要由气泵、样品存放瓶和气室三个部分组成。除此之外,在数据处理方面,本文将模糊理论和鉴别主成分分析（DPCA）算法结合,提出了一种模糊鉴别主成分分析（FDPCA）算法,该算法可以有效的改善特征提取的效果,在多类分类时实现“软”分类,能够提高数据分类的准确率,从而提高电子鼻系统的抗干扰能力,改善电子鼻系统的性能。最后,采用设计出的电子鼻系统,结合提出的模糊鉴别主成分分析（FDPCA）算法,以及K近邻分类法,对市场上购买的六种白酒进行鉴别分析。再使用留一法（LOO）和k-fold交叉验证法,对分类鉴别的准确率进行验证,发现电子鼻对六种白酒识别的准确率可以达到98%。实验结果表明,建立在所设计电子鼻硬件系统和FDPCA算法的软件系统基础上的电子鼻分类系统在对白酒分类鉴别十分有效。