氣體檢測與氣體源定位技術(shù)

目 錄
第1章 氣體檢測技術(shù)概述\t1
1．1 氣體檢測技術(shù)的發(fā)展\t1
1．2 氣體檢測技術(shù)的應用領(lǐng)域\t2
1．2．1 氣體檢測技術(shù)與空氣污染\t2
1．2．2 基于氣體檢測技術(shù)的質(zhì)檢與醫(yī)療\t4
1．2．3 氣體源定位技術(shù)\t4
1．3 本書主要研究內(nèi)容\t5
第2章 氣體檢測實驗中的基本操作知識\t7
2．1 氣體檢測實驗中的重要定律與公式\t7
2．2 常用氣體含量計量單位與換算\t8
2．3 實驗室常見的危險氣體\t9
2．3．1 實驗室常見的可燃氣體\t10
2．3．2 實驗室常見的有毒氣體及毒性量化標準\t11
2．4 氣體標準物質(zhì)的制備與保存\t12
2．4．1 氣體標準物質(zhì)的制備\t13
2．4．2 氣體標準物質(zhì)的保存\t14
2．5 氣體樣本的采集\t15
2．6 氣體樣本的干燥與過濾\t17
2．6．1 氣體樣本的干燥\t17
2．6．2 氣體樣本的過濾\t19
2．7 本章小結(jié)\t20
參考文獻\t20
第3章 氣體樣本分析與檢測技術(shù)\t22
3．1 氣體樣本分析與檢測技術(shù)概述\t22
3．2 檢氣管法\t23
3．3 奧式氣體分析儀\t24
3．3．1 奧式氣體分析儀的常用配件\t25
3．3．2 奧式氣體分析儀的結(jié)構(gòu)與使用\t26
3．4 分光光度計法\t28
3．4．1 分光光度計的檢測原理\t29
3．4．2 分光光度計基本結(jié)構(gòu)\t30
3．4．3 紅外分光光度計\t32
3．5 氣相色譜法\t33
3．5．1 氣―液色譜法的氣體組分分離\t33
3．5．2 氣―固色譜法的氣體組分分離\t35
3．5．3 氣相色譜儀檢測器\t37
3．5．4 氣相色譜圖概述\t41
3．5．5 基于氣相色譜法的定性定量分析\t44
3．6 本章小結(jié)\t46
參考文獻\t46
第4章 氣敏傳感器技術(shù)\t48
4．1 氣敏傳感器\t48
4．2 傳感器基本特性\t49
4．2．1 傳感器靜態(tài)特性\t49
4．2．2 傳感器動態(tài)特性\t53
4．3 金屬氧化物氣敏傳感器\t58
4．3．1 金屬氧化物氣敏傳感器分類\t58
4．3．2 金屬氧化物傳感器反應機理\t59
4．3．3 TGS2620傳感器特性\t62
4．4 電化學氣敏傳感器\t64
4．4．1 電化學氣敏傳感器分類\t64
4．4．2 恒電位電解式電化學傳感器\t65
4．4．3 離子電極式電化學傳感器\t66
4．4．4 固體電解質(zhì)電化學傳感器\t66
4．5 紅外光學氣敏傳感器\t67
4．5．1 基于氣體吸收光譜的紅外光學氣敏傳感器\t68
4．5．2 紅外光聲傳感器\t71
4．6 傳感器標定實驗\t72
4．7 本章小結(jié)\t76
參考文獻\t77
第5章 基于傳感器技術(shù)的檢測系統(tǒng)\t78
5．1 基于傳感器技術(shù)的檢測系統(tǒng)設(shè)計\t78
5．2 基于氣敏傳感器的監(jiān)測、報警電路\t78
5．3 基于DSP的通用傳感器采樣平臺\t80
5．3．1 傳感器檢測設(shè)備的通用性特點\t80
5．3．2 系統(tǒng)核心硬件結(jié)構(gòu)\t81
5．3．3 采樣軟件設(shè)計\t83
5．4 基于物聯(lián)網(wǎng)構(gòu)架的傳感器網(wǎng)絡(luò)\t84
5．4．1 物聯(lián)網(wǎng)構(gòu)架\t86
5．4．2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)\t87
5．4．3 基于虛擬儀器技術(shù)的人機交互程序\t89
5．5 本章小結(jié)\t89
參考文獻\t90
第6章 電子鼻技術(shù)\t91
6．1 電子鼻技術(shù)概述\t91
6．2 電子鼻工作原理與結(jié)構(gòu)\t92
6．2．1 多氣敏傳感器陣列\(zhòng)t92
6．2．2 電子鼻模式識別算法\t94
6．3 電子鼻在產(chǎn)品質(zhì)檢中的應用\t97
6．3．1 酒類品質(zhì)檢測\t97
6．3．2 食品質(zhì)量檢測\t99
6．3．3 水果成熟度評價\t100
6．4 NASA-JPL空氣質(zhì)量監(jiān)測電子鼻\t102
6．4．1 NASA-JPL電子鼻的氣路設(shè)計\t103
6．4．2 電子鼻傳感器陣列\(zhòng)t104
6．5 基于可視嗅覺的電子鼻技術(shù)\t105
6．5．1 金屬卟啉傳感器陣列\(zhòng)t106
6．5．2 可視嗅覺電子鼻系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計\t107
6．6 基于可視化嗅覺技術(shù)的胺類氣體定量檢測與分類\t108
6．6．1 三甲胺定量檢測\t109
6．6．2 胺類氣體識別\t111
6．7 本章小結(jié)\t113
參考文獻\t113
第7章 靜態(tài)氣體源定位技術(shù)\t116
7．1 氣體源定位技術(shù)\t116
7．2 靜態(tài)氣體源定位技術(shù)\t117
7．3 常用氣體擴散模型\t119
7．3．1 BM擴散模型\t119
7．3．2 三維有限元模型\t120
7．3．3 Ooms模型\t121
7．3．4 高斯擴散模型\t123
7．3．5 高斯湍流擴散模型\t125
7．4 常用氣體源定位算法\t128
7．4．1 加權(quán)組合三邊定位算法\t129
7．4．2 橢圓交叉定位算法\t130
7．4．3 非線性最小二乘估計算法\t132
7．5 本章小結(jié)\t133
參考文獻\t134
第8章 基于粒子群算法及最小二乘算法的靜態(tài)氣體源
定位與實驗\t136
8．1 粒子群優(yōu)化算法\t136
8．2 基本粒子群優(yōu)化算法概述\t137
8．3 基于PSO的氣體源定位算法\t141
8．3．1 基于最小二乘法則的適值函數(shù)設(shè)計\t141
8．3．2 定位算法設(shè)計\t142
8．3．3 觀測誤差與傳感器數(shù)量對實驗結(jié)果的影響\t147
8．3．4 種群規(guī)模對迭代次數(shù)的影響\t149
8．4 粒子群速度計算中的參數(shù)改進\t150
8．4．1 慣性因子的改進\t150
8．4．2 學習因子的改進\t151
8．5 中值粒子群定位算法\t152
8．5．1 基于MBPSO的改良定位算法設(shè)計\t153
8．5．2 算法仿真實驗\t155
8．6 靜態(tài)氣體源定位實驗\t157
8．6．1 實驗系統(tǒng)設(shè)計\t157
8．6．2 氣體濃度采集實驗\t159
8．7 基于改良型MBPSO的定位計算\t162
8．8 基于最小二乘準則的適值比較定位法\t164
8．9 基于最小二乘準則的適值遍歷計算\t167
8．10 本章小結(jié)\t170
參考文獻\t170
第9章 主動嗅覺定位\t172
9．1 主動嗅覺定位技術(shù)\t172
9．2 主動嗅覺機器人發(fā)展歷程概述\t172
9．3 主動嗅覺機器人設(shè)計與實驗\t175
9．3．1 機器人硬件系統(tǒng)設(shè)計\t176
9．3．2 Z形搜索策略\t178
9．3．3 單機器人主動嗅覺定位實驗\t182
9．4 多機器人協(xié)作定位\t183
9．4．1 多機器人協(xié)作定位\t183
9．4．2 基于粒子群優(yōu)化算法的多機器人協(xié)作搜索策略\t185
9．5 本章小結(jié)\t191
參考文獻\t191