本文關(guān)鍵詞：基于RBF人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的SAW氣體傳感器檢測系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)研究　出處：《第三軍醫(yī)大學(xué)》2013年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：背景： 呼出氣體檢測（human Exhaled Air Test，hEAT）無創(chuàng)、無痛，易為病人所接受，是臨床檢驗(yàn)的新方向。聲表面波（surface acoustic wave，SAW）傳感器具有高靈敏度和實(shí)時檢測的能力，是呼出氣體檢測的理想候選方法。 目的： 構(gòu)建SAW氣體傳感器陣列，探索該傳感器應(yīng)用徑向基函數(shù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別技術(shù)（RBF-ANN）后對不同氨氣和丙酮?dú)怏w的鑒別能力。 方法： 制備多通道雙端對諧振型SAW傳感器件。選擇制備有機(jī)聚合物、導(dǎo)電性聚合物和金屬氧化物等材料作為氣體敏感膜。應(yīng)用旋涂法、靜電紡絲法和磁控濺射法涂覆在ST切石英壓電基質(zhì)上制備SAW氣體傳感器。分析不同敏感膜對氨氣和丙酮?dú)怏w的反應(yīng)性，應(yīng)用徑向基函數(shù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法（Radial Basis Function-Artificial NeuralNetworks，RBF-ANN）和反向傳播網(wǎng)絡(luò)算法（Back Propagation Networks，BP)等模式識別技術(shù)對氣體進(jìn)行鑒別。 結(jié)果： 多通道SAW雙端對諧振型傳感器中心頻率為300MHz，品質(zhì)因子Q值為10086，插損為-9dB。該研究使用旋涂法制備了P4VP、Triton X-100/PPy和HPMC/PPy氣體敏感膜，使用靜電紡絲法制備了PVA敏感膜，使用磁控濺射法制備了ZnO敏感膜。上述敏感膜對不同濃度的氨氣和丙酮?dú)怏w均有反應(yīng)性，除ZnO外，其余四種敏感膜可以區(qū)分不同濃度的氨氣和丙酮?dú)怏w。對105ppm氨氣的反應(yīng)性Triton X-100/PPy PVAP4VP HPMC/PPy；對10ppm丙酮的反應(yīng)性PVA Triton X-100/PPy P4VPHPMC/PPy。Triton X-100/PPy在5.5-80ppm的丙酮?dú)怏w中有良好的線性反應(yīng)性，線性范圍為5.5-80ppm。應(yīng)用RBF-ANN和BP-ANN均能較好的區(qū)別不同濃度的氨氣和丙酮。 結(jié)論： 該研究采用三種覆膜方法制備了五種氣體敏感膜，并構(gòu)建了多通道雙端對諧振型SAW氣體傳感器陣列，采用RBF-ANN模式識別技術(shù)能夠較好地區(qū)分不同濃度氨氣和丙酮?dú)怏w，，為SAW氣體傳感器技術(shù)成功地應(yīng)用于呼出氣體的檢測奠定了堅實(shí)的研究基礎(chǔ)。
[Abstract]:Background:
Human Exhaled Air Test (hEAT) is a new direction of clinical test. It is easy to be accepted by patients. It is a new direction for clinical testing. Surface acoustic wave surface acoustic wave (SAW) sensor has high sensitivity and real-time detection ability, and it is an ideal candidate method for exhaled gas detection.
Objective:
The SAW gas sensor array was built to identify the different ammonia and acetone gases using the radial basis function artificial neural network pattern recognition technology (RBF-ANN).
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本文編號：1376976