气体检测与气体源定位技术简介，目录书摘

2020-02-03 15:27 来源：京东作者：京东

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内容简介:

　　本书从实际操作的角度阐述了气体检测技术的基本理论、实验方法以及几种主要气体样本分析设备的工作原理与设计结构，讨论了目前国内外常见气敏传感器的敏感机理、使用方法与适用范围，并在此基础上设计了基于气敏传感器的气体检测设备。作者在书中结合自己攻读博士与大学任教期间的科研工作，着重研究了气体检测领域的两个新兴方向：现代电子鼻(E-nose)与气体源定位技术。电子鼻是结合多传感器交感原理与模式识别算法实现气味样本定性定量分析的设备；气体源定位技术根据工作原理分为基于气敏传感器网络和气体扩散模型的静态气体源定位法，以及基于智能移动机器人的主动嗅觉技术。

作者简介:

　　陈立伟，2013年于西北工业大学控制科学与工程专业博士学位，同年进入郑州大学电气工程学院进行教学科研工作，目前担任自动化专业副教授。研究方向：自动化设备与检测技术、新型气体传感器、电子鼻技术、模式识别理论。

第1章气体检测技术概述1

1．1气体检测技术的发展1

1．2气体检测技术的应用领域2

1．2．1气体检测技术与空气污染2

1．2．2基于气体检测技术的质检与医疗4

1．2．3气体源定位技术4

1．3本书主要研究内容5

第2章气体检测实验中的基本操作知识7

2．1气体检测实验中的重要定律与公式7

2．2常用气体含量计量单位与换算8

2．3实验室常见的危险气体9

2．3．1实验室常见的可燃气体10

2．3．2实验室常见的有毒气体及毒性量化标准11

2．4气体标准物质的制备与保存12

2．4．1气体标准物质的制备13

2．4．2气体标准物质的保存14

2．5气体样本的采集15

2．6气体样本的干燥与过滤17

2．6．1气体样本的干燥17

2．6．2气体样本的过滤19

2．7本章小结20

参考文献20

第3章气体样本分析与检测技术22

3．1气体样本分析与检测技术概述22

3．2检气管法23

3．3奥式气体分析仪24

3．3．1奥式气体分析仪的常用配件25

3．3．2奥式气体分析仪的结构与使用26

3．4分光光度计法28

3．4．1分光光度计的检测原理29

3．4．2分光光度计基本结构30

3．4．3红外分光光度计32

3．5气相色谱法33

3．5．1气―液色谱法的气体组分分离33

3．5．2气―固色谱法的气体组分分离35

3．5．3气相色谱仪检测器37

3．5．4气相色谱图概述41

3．5．5基于气相色谱法的定性定量分析44

3．6本章小结46

参考文献46

第4章气敏传感器技术48

4．1气敏传感器48

4．2传感器基本特性49

4．2．1传感器静态特性49

4．2．2传感器动态特性53

4．3金属氧化物气敏传感器58

4．3．1金属氧化物气敏传感器分类58

4．3．2金属氧化物传感器反应机理59

4．3．3TGS2620传感器特性62

4．4电化学气敏传感器64

4．4．1电化学气敏传感器分类64

4．4．2恒电位电解式电化学传感器65

4．4．3离子电极式电化学传感器66

4．4．4固体电解质电化学传感器66

4．5红外光学气敏传感器67

4．5．1基于气体吸收光谱的红外光学气敏传感器68

4．5．2红外光声传感器71

4．6传感器标定实验72

4．7本章小结76

参考文献77

第5章基于传感器技术的检测系统78

5．1基于传感器技术的检测系统设计78

5．2基于气敏传感器的监测、报警电路78

5．3基于DSP的通用传感器采样平台80

5．3．1传感器检测设备的通用性特点80

5．3．2系统核心硬件结构81

5．3．3采样软件设计83

5．4基于物联网构架的传感器网络84

5．4．1物联网构架86

5．4．2无线传感器网络87

5．4．3基于虚拟仪器技术的人机交互程序89

5．5本章小结89

参考文献90

第6章电子鼻技术91

6．1电子鼻技术概述91

6．2电子鼻工作原理与结构92

6．2．1多气敏传感器阵列92

6．2．2电子鼻模式识别算法94

6．3电子鼻在产品质检中的应用97

6．3．1酒类品质检测97

6．3．2食品质量检测99

6．3．3水果成熟度评价100

6．4NASA-JPL空气质量监测电子鼻102

6．4．1NASA-JPL电子鼻的气路设计103

6．4．2电子鼻传感器阵列104

6．5基于可视嗅觉的电子鼻技术105

6．5．1金属卟啉传感器阵列106

6．5．2可视嗅觉电子鼻系统结构设计107

6．6基于可视化嗅觉技术的胺类气体定量检测与分类108

6．6．1三甲胺定量检测109

6．6．2胺类气体识别111

6．7本章小结113

参考文献113

第7章静态气体源定位技术116

7．1气体源定位技术116

7．2静态气体源定位技术117

7．3常用气体扩散模型119

7．3．1BM扩散模型119

7．3．2三维有限元模型120

7．3．3Ooms模型121

7．3．4高斯扩散模型123

7．3．5高斯湍流扩散模型125

7．4常用气体源定位算法128

7．4．1加权组合三边定位算法129

7．4．2椭圆交叉定位算法130

7．4．3非线性最小二乘估计算法132

7．5本章小结133

参考文献134

第8章基于粒子群算法及最小二乘算法的静态气体源

定位与实验136

8．1粒子群优化算法136

8．2基本粒子群优化算法概述137

8．3基于PSO的气体源定位算法141

8．3．1基于最小二乘法则的适值函数设计141

8．3．2定位算法设计142

8．3．3观测误差与传感器数量对实验结果的影响147

8．3．4种群规模对迭代次数的影响149

8．4粒子群速度计算中的参数改进150

8．4．1惯性因子的改进150

8．4．2学习因子的改进151

8．5中值粒子群定位算法152

8．5．1基于MBPSO的改良定位算法设计153

8．5．2算法仿真实验155

8．6静态气体源定位实验157

8．6．1实验系统设计157

8．6．2气体浓度采集实验159

8．7基于改良型MBPSO的定位计算162

8．8基于最小二乘准则的适值比较定位法164

8．9基于最小二乘准则的适值遍历计算167

8．10本章小结170

参考文献170

第9章主动嗅觉定位172

9．1主动嗅觉定位技术172

9．2主动嗅觉机器人发展历程概述172

9．3主动嗅觉机器人设计与实验175

9．3．1机器人硬件系统设计176

9．3．2Z形搜索策略178

9．3．3单机器人主动嗅觉定位实验182

9．4多机器人协作定位183

9．4．1多机器人协作定位183

9．4．2基于粒子群优化算法的多机器人协作搜索策略185

9．5本章小结191

参考文献191