【基于多传感器阵列的气体识别系统设计10000字（论文）】

设计背景人类的生产和发展与自身周边的大气环境有着密不可分的联系，大气的变化将决定人类未来的发展命运。随着城市化和工业化的进程不断加快，尤其是与煤炭石油相关的重污染工业，它们所产生的污染物已经严重危及人类的生命健康，当今世界面临研究的环境污染问题，世界各地出现酸雨、温室效应以及恶劣气候等都与大气污染脱不开关系。因此为了保护地球的生态环境减少大气污染设计研发出一套有毒气体识别技术来辅助大气环境监控和治理是非常有必要的。气体识别技术是一项比较复杂的技术，其技术设计的学科主要包括，传感器技术、模式识别、电子技术和计算机技术等，由于该技术优越的性能使其在各个工业生产领域都能发挥其关键性的作用，所以这项技术的设计和研发一直受到社会各界的广泛关注。早在上世纪30年代国外就已经开始对气体的识别进行研究，探索了一种以传感器来识别气体的方式并取得一定研究成果。在天然气和石油等生产领域已经广泛使用，能识别出空气中的有毒气体并发出预警，有效降低了安全事故的发生率。到了90年代科技有所突破市面上出现了新的气体探测仪，当时主流的仪器有两种，分别是气体成像分析仪和红外气体分析仪。和传感器识别气体相比这两种仪器的精确度更高一些。但其结构过于复杂，不便于操作而且在识别之前还需要对气体进行预处理等限制因素注定这两种仪器和手段会被市场所淘汰。市场需要的是结构简单便于操作且监测性能好的仪器。针对这种需求，国内外针对监测空气污染物的研究层出不穷并取得一定的成果。在微电子技术发展和科技创新的背景下，诞生了一种阵列传感器识别气体的系统并在工业生产和环境污染监控治理等领域普及和推广的非常广泛。利用传感器来识别气体的手段智能识别出单一的气体，无法实现对多种气体融合的混合气体进行测量，在测量混合气体成分时就需要将多台传感器连起来使用。如果将不同的气体传感器列阵组合在一起，就不需要要求每个传感器具备单一测量特定气体的能力，利用气体交叉敏感的特性按照一定的选型标准将多个传感器列阵组合在一起就能完成对混合气体的高维响应再加入模识别技术对高维响应进行处理就能实现对混合气体种类和成分比例的识别。2基于传感器阵列的气体识别系统的硬件电路设计2.1整体方案以阵列传感器对一氧化碳和硫化氢气识别的系统主要有四部分组成，首先是列阵气体传感器，其次是LED显示电路和pc接口电路，最后是信号采集处理电路。详细气体识别系统结构图参见图2.1.由PC机来控制气体传感器、单片机和软件，pc机控制系统采取气体进行识别并将各传感器识别的信号保存在临时变量中，利用rs232接口电路将识别的信号传送到Pc机会将处理的数据信息显示在LCD显示器中图2.1气体识别系统的结构框图如图2.1所示该系统主要有六部分组成，首先是信号预处理和气体传感器阵列，其次是单机片和串口通信，最后是lcm液晶显示模块和PC机软件。（1）由三个气体传感器组成气体传感器阵列部分，都一个传感器都是金属氧化物制成，负责收集气体信号。（2）由运算放大器和模数转换器组成信号与处理部分，主要负责为单片机提供有效信号和为模数转换提供稳定的电压信号。（3）LCD1602液晶显示器是LCM液晶显示模块的显示器，主要负责采集电压信号和上位机应用软件的信号进行对比验证其准确性后再显示到LCD1602液晶显示器中。（4）该系统的核心部件就是单片机，其主要负责对数据进行预处理。单片机软件主要有四部分组成，分别是主程序模块、串口通讯模块、数据采集模块和液晶显示模块。（5）Rs232组成该系统的串口通信部分，负责连接单片机和上位机软件的通讯，因为单片机和上位机串口通讯电压不同所以二者不可直接连在一起需要按照一个rs232转换电压后才能实现通信。（6）由于pc机系统软件的运算速度快、数据存储空间大所以其可以代替单片机完成后续数据处理工作。2.2硬件电路设计2.2.1气体传感器的选择气体传感器是测量空气中有毒气体种类和浓度的仪器，并将得到的信息经过处理后，转化成可被系统识别的电信号信息。工作人员，通过监测设备信号，对气体信息进行掌握，进而达到识别的目的。气体识别系统是由多个传感器单元所组成，每一个气体传感器都是该系统的核心元件，系统检测质量的高低与每个元件的质量直接相关，气体传感器的优势在于其性能稳定、灵敏度高、抗腐蚀能力强、选择性多以及响应速度快等，要想使气体传感器的敏感性能达到最大化就必须在材料选择上下大功夫甚至还要开发新的材料。系统电路中的信号从非电量转换到可测电量的形式是依靠气体传感器来完成的，气体传感器为系统各应用电路提供信号。各电路获取信号的方式有三种，首先是从吸附平衡状态稳定值中获得信号，其次是从吸附平衡速度中获得信号，最后是从吸附平衡值和温度的依存性中获得信号。当前气体识别系统中各电路获取信号的方式都是这种从吸附平衡状态稳定值中获得信号，本文的设计同样如此。本文设计的气体识别系统对传感器的要求如下：a）能有效监测到一氧化碳和二氧化硫气体b）不需要具备监测除一氧化碳和二氧化硫以外其他气体的性能c）既能单独检测到混合气体中的一氧化碳，也能单独检测出二氧化硫，此外对一氧化碳和二氧化硫的混合气体的敏感度要更高。d）传感器抗腐蚀能力强，检测性能稳定e）响应速度快，可多次使用f）维护成本低且方便操作根据本文设计的气体识别系统对传感器的要求，最终决定选择的三种气体传感器信号分别为mq135、mq136和tgs2602，三种型号传感器的材质是SnO2金属氧化物。其中能有效监测一氧化碳的传感器型号是mq135，能有效监测二氧化硫的传感器型号是tgs2602，mq136型号传感器对这两种有毒气体的检测效果最明显。2.2.2信号处理电路设计（1）传感器电路设计本系统使用SnO2半导体制作的传感器来收集气体信号，传感器接收到气体信号后会根据气体种类和浓度变化在传感器中呈现不同的电阻。在设计信号转换电路时要考虑转换的精确度和动态范围，在设计传感器电路是要坚持简化的原则。常见的电路转换的方法主要有三种，分别是参考电压法、标准分压法和电桥法。这三种方法各有自己的优缺点，电桥法能实现精准的电路转换，但监测的范围却比较小。当测量电阻较小时可使用参考电压法，但其监测范围有效而且监测的电阻还要小于特定值。标准分压法能进行大范围的测量但转换电路的准确度却不高。综合本文的设计需求选择使用标准分压法来转换电路。如图2.2所示传感器气敏电阻用RS来表示，比较电阻用RL来表示，将这两种电阻串联在一起，当气敏电阻进行电力转换为输出分压时表示为，在保持电压和选通电力后再使用a/d模块将输出分压信号转换成数值。由于气敏电阻的材质是SnO2，其电阻高达几十千欧姆，所以使用100k可调电阻来充当比较电阻，这使得传感器的检测范围变得比较大能适应不同的检测需要。图2.2标准分压法电路（2）运算放大器电路设计当传感器触碰到敏感气体后会产生一个很大的电阻，如果运算放大器和后续电路没有串联在一起就会受到比较电路的影响导致传感器首次传输的气体信号不精准。这就要求在设计运算放大器电路时需要考虑输入阻抗是否够大，噪声是否够小以及设计是否简化等方面的因素。而lm324的性能符合以上的标准，lm324将14脚双列直插塑料封装在一起，每个封装有四个运算放大器组成，四个运算放大器使用同一个电源，由于其封装简单且性能卓越所以在许多应用场合都能使用。图2.3LM324与气体传感器的连接图（3）A/D电路设计Mcp3202型号的转换器是利用开关电容逐次逼近技术将12位串行模数利用a/d电路进行转换。因为其结构是串行输入所以能节约52系列单片机的i/o资源，而且成本低分辨率高，所以大多数仪表仪器都使用这种转换器。由于本文设计的传感器阵列由三个传感器组成所以需要设计三个模数输入通道，每个通道的采样频率是20hz。Mcp3202的模数输入通道有11个，每个通道的采样率达到了66kbps，所以其适合本次设计要求。由于mcp3202转换器中的ADC分辨率比较高，所以需要在电源输入端添加一个一级去耦电路将一个0.1uf的陶瓷电容和10uf的钽电容做并联接地处理。去耦电路的元件应安装在芯片电源引脚附近，这样才能确保电路的去耦效果最大化来抵消因引线过长而造成的干扰。详情参见图2.1所示的是mcp3202和lm324连接图。图2.4MCP3202与LM324的连接图（4）单片机电路设计本次设计的识别有毒气体的控制核心是mcs-51单片机，其与上位机连在一起。该单片机能实现高效细微的控制效果，其控制灵活多变且成本低被应用在许多嵌入式控制系统中。详细参见图2.5所示的是mcs-51hemcp3202的连接图。图2.5MCS-51与MCP3202的连接图（5）液晶显示模块设计液晶显示模块可以显各种数字、符号和字母。该模块的型号有四种分别是16*1、162、202和402.由于LCD具备功耗低、体积小和重量轻等特点被广泛使用在一些低能耗的系统和仪器仪表中。在LCD的基础上研发了液晶显示模块，它是将LCD的显示器、控制器和ram、rom压缩设计在一定空间内，用户只需下达操作指令就能将信息数据显示在显示屏中。本次设计选择的LCD型号是1602，可以同时将32个字符分成两行显示在显示屏中。图2.6所示的是本次设计中LCD1602和51单片机的连接示意图，需要显示的信息会通过p10-p17以DB0-DB7的方式传输到LCD中。单片机在写入指令时rs会释放一个低电平，当需要写入数据上时会让rs释放一个高电平，单片机利用rs端口来实现对lcd的控制操作、读写控制端用r/w来表示。当rav释放一个高电平时表示在读取数据，当r/w释放一个低电平时表示在写入数据。LCD模块使能信号控制端用E来表示，单片机通过控制该端口来决定是否让lcd显示信息。图2.6LCD1602与51单片机的连接图（6）通信模块设计计算机和外界信息进行交换的过程就叫做串行通信，其主要有两种方式，分别是串行数据传输和并行数据传输。并行数据传输的传输速度很快但由于受传输线数量的限制导致其无法实现远距离传输。而串行数据传输只需要一根传输线就能将数据信息传输到很远的地方，由于只需一根传输线所以其成本很低在远距离通信中比较适用。由此本次设计需要对大范围的环境其他进行识别考虑到距离长短所以选择可以进行远距离通信的串行数据传输方式来完成通信。Maxim公司设计的max232芯片因其功耗低和单电源双接发器的特点被使用在rs232模块。该芯片内部设置了一个电压变换器能将5v电源转换成10v电压，但由于该芯片的接口采用的是串行数据传输的方式所以只需+5v电源就能满足需求。为了实现异步串行通信，pc机选择可编程串行异步通信控制器8250来完成控制，初始化编程8250控制器后就能控制传输串行数据的格式和速度。Pc及中的rs232c串行接口一般由两个标准，一个是com1，另一个是com2.在msc-51单片机中有一个全双工串行接口，利用其编程可是完成串行通信。如果想要双向通信在串行输入rxd即可完成。此时串行输出电平为0，-3v-+15v输出的电平为1.Pc机作为上位机其主要负责对单片机发生指令让它转变自身和传感器收集的各项数据，所以双方必须确定通信协议以确保进行可靠的通信否则就达不到通信的效果。At89c51单片机的串行通信传输线有两种信号，一种是rxd。另一种是txd。在单片机内部设置了一个全双工串行接口。但中央处理器不能同时进行收发指令。所以这里的全双工只是针对串行接口。在未达成串行通信协议之前，双方需要按照约定的数据格式和波特率才能进行通信。本系统rs232模块和单片机连接的电路图详情参见图2.7.图2.7RS232模块与单片机相连的电路原理图3基于传感器阵列气体识别系统的软件设计在设计该系统软件总体架构时需要考虑软件的需求和模块化程序设计的标准，本文设计的软件架构有两部分组成，分别是单片机软件和PC机软件，单片机软件的责任在于辅助气体系统系统中的硬件系统进行数据处理分析。单片机系统的控制、计算、通信和i/o操作等都是由c语言来完成的。而识别系统中的数据接收、图形化数据显示、数据处理以及发送试验参数等操作都是由pc机软件利用LabVIEW控制单片机系统来完成的。为了增强该系统的可延展性和可维护性，需要对每一个模型进行单独的研发和测试，然后根据总体构架的设计将每一个模块进行组合。图3.1系统的总体框架图3.1单片机软件设计单片机软件系统主要有四个模块组成，分别是主程序模块，串口通讯模块、液晶显示模块和数据采集模块。数据采集模块采集数据是通过控制mcp3202模数转换芯片来实现的，液晶显示器显示数据是控制LCD1602来实现的。串口通讯模块进行通讯是利用rs232串口连接上位机来实现的，为了确保数据传输的效率和准确性需要遵守串口通讯协议。主程序对各程序进行初始化操作，在主程序中有两种终端，分别是定时器0中断和串行口中断。当定时器中断一次是液晶显示器上的信息就会自动刷新一次。串行口中断负责测试端口、设置采样频率和波特频率等操作。图3.2所示的是单片机软件流程图。3.2单片机软件流程图3.1.1数据采集模块设计数据收集模块将三个通道气体传感器收集的数据有a/d转换芯片进行处理后转换成精度为12位的数据。由于传感器的敏感性非常高，任何一个外界很小的因素都会对数据产生很大的波动，因此数据采集完毕后需要对数据进行滤波处理，滤波处理是指利用平均运算对每路收集的20组数据进行计算处理。图3.3所示的是数据采集流程图。图3.3数据采集模块流程图3.1.2液晶显示模块液晶显示模块被中断0所控制，若中断来临就会重装th和tl，识别LCD1602的显示状态，清空显示内容，当模块计算好每一个字符的位置和通道数后就能将字符发生到液晶显示屏上。图3.4所示的是液晶显示膜的流程图。图3.4液晶显示模块流程图3.1.3串口通讯模块由中断1来实现单机片和PC机之间的通信，图3.5所示的是串口通讯模块的流程图。在设计该模块时需要注意以下几点。（1）单机片初始化以后才能和PC机软件进行通信，确保两种在同一通信模式下取得联系，然后一起保持等待状况。（2）通讯开始后，pc机会将一个关键字发给单片机，单片机会回复给pc机一个“已收到”的信号。（3）Pc机收到单片机回复的信号后再向单片机发送新的数据指令。（4）单片机收到数据指令后，在数据指令进行初始化处理后再前面加头字节t后将其传输出去。图3.5串口通讯模块流程图3.2PC机软件设计虚拟仪器是把仪器设置在这计算机中利用计算机操作系统和硬件设施来控制各种仪器。当前在虚拟仪器领域，美国ni公司研发的labwiew语言使用的最为广泛。Labview与c语言以及basic的开发环境相似，但其与其他计算机语言又有所不同。其他计算机语言的代码都是由文本语言来设计的，而labview语言则是将语言g进行图像化编辑，所编写的程序是以构图的形式呈现的。用该语言编程是用流程图的方式代替了编写程序代码的方式，它将所有科研人员所熟知的术语、概念和图标全部编辑进去可以让满足所有用户的编程需求。该语言还能帮助提高构建科学工程系统的能力，能帮助其快速实现仪器编程和数据采集系统的设计。本文设计的pc机软件中使用的计算机语言就是labview，利用该语言可以控制操作界面来实现对下位机、采集数据以及显示和存储数据等功能的控制。Labview程序主要有四个模块组成，分别是仪器控制模块、数据存储模块。数据显示模块和rs232串口通讯模块。图3.6所示的是本系统设计的应用软件流程示意图。图3.6LabVIEW运行流程图4实验测试4.1实验步骤及过程利用亿图电路图绘制软件设计连接电路，分别将变阻器rv4、rv5、rv6连接到(S11，S12)，(S21，S22)，(S31，S32)中。由于该绘制软件模拟的是串口通讯，所以不用连接max232在compim内就已经转换成了TTL-rs232.利用c语言按照各模块和硬件的设计需求以及功能来编写程序，用labview语言设计操作界面让pc机控制各模块和硬件来进行操作。使用VirtualSerialPortsDriver仿真出一对具有逻辑性的两个连接串口com1和com2.在绘制软件中点击compim设置串口com1的波特率，通过串口com2实现labview和下位机之间的通信。在绘制软件中进行仿真设计时需要加载一个keil生成hex文件。本实验进行仿真气体传感器被变阻器所替代。分别将mq135、mq136和tgs2602接入加热电路后等到电压稳定时测出它们在空气中的电阻分别为10.5KΩ，56KΩ，6.5K。由此可以得出变阻器的阻值应当接近才符合被设计的需求，所以选择的变阻器电阻应该提升到20KΩ，60KΩ和10KΩ才能满足本次实验的需求。图4.1测试电路图4.2所示的是气体传感器在敏感气体中的电阻变化。在实验操作中该系统软件操作界面显示的电阻应该呈现波动曲线的形态，但每次调整变阻器后测得的阻值都是固定的。在模拟过程中，每调整一次变阻器的阻值就需要观察lcd1602的电压值和labview的电压值是否相同。图4.3和4.4所示的是模拟电路和操作界面在某一时刻的显示图。图4.2气体传感器置于敏感气体中的电阻变化图4.3运行中的仿真电路图图4.4Labview操作界面显示实验过程中，根据敏感气体的浓度越大，气体传感器的电阻越小，分压电阻两端越大的规律，改变电阻器电阻，假设了敏感气体的浓度与电压的一一对应关系，利用bp神经网络对表4.1中的50组数据进行网络计算，将10组和假设对应关系相符的数据当做测试模块来进行网络验证。按照训练数据组中的电压和浓度之间对应的关系计算出测试数据的估计值。将bp神经网络训练后的权值和阈值保存并输入与左侧的测试数据进行对比验证，若验证得出的结果在右侧估计值的范围内，这说明该神经网络的bp训练是成功的。4.2模式识别过程4.2.1信号预处理在采集数据时，一定会受到例如传感器位置变化、气体浓度变化、电源电压抖动、电路间的电感干扰等形象导致收集的信号并不精准，因此，本设计采用以下方法降低干扰。将10uf钽电容和0.1uf陶瓷电容并联形成一级去耦电路接入到ad入口。这些元件尽量安装在芯片电源引脚的附近，这样既能抵消引线过长带来的干扰还能增加电路的去耦效果。在数据的采集过程中会受到一定噪声的干扰，会导致信号传输时出现错误，需要编写一个滤波函数来对收集的数据进行简单的处理，在单片机允许的计算范围内利用滤波函数将数据进行滤波处理，不仅节省了成本还更容易按照滤波函数的变化对数据收集进行优化处理。4.2.2BP神经网络结构Bp神经网络结构有四部分组成，首先是输入层。其次是隐含层、然后是输出层，最后是各层神经元。该bp神经网络学习算法由两种，分别是前向传播和误差反方向传播图4.5所示的是bp网络拓扑结构图。图4.5BP神经网络拓扑结构该网络学习过程中工作信号正向传播可描述为：信号进入输出层后经过连接节点进入隐层然后再经过连接节点进入输出层，最后会在输出层给出一个输出信号。信号在进过三层的过程中bp网络的权值是保持一致的，各层神经元只能影响相邻层的神经元。如果输出层输出的信号达不到期望输出值就会转入误差信号方向传播，在误差信号进行反向传播过程中会不但修正网络权值以此来实现网络技术输出值和期望输出值相近的结果。4.2.3BP神经网络学习算法Bp网络权值需要通过信息的前向传播和误差的反向传播来进行调整。信息进行前向传播时，每层神经元只会影响相邻层的神经元。如果输出层输出的信号达不到期望输出值就会将误差信号进行反向传播，返回到上一次继续进行学习，在不断学习的过程中来调整网络权值后再从输入层开始计算，计算完毕后再从输入层向前传播如此循环往复来修改实际输出和期望输出的差值，当这一差值达到最小时该网络的权值也就调整完毕了。bp算法其实是一种监督式的算法，其原理是将学习样本输入进行，利用反向传播算法来反复修改网络权值是的输出层的实际输出值和期望输出值无限的相近。当输出层的误差平方和低于指定误差时就表示网络的权值调整完毕，实际步骤如下：第一步，网络初始化对网络进行初始化设置在各连接处区间将各个随机数值选定在（-1,1）范围中内设置一个随机数，将各个误差函数选定出来列出误差函数，对修改上限与精准度进行设定设定计算精度值和最大修改次数m。第二步，将随机得到的各个样本数值导入输入层中，完成数值的设定，样本选择为K将随机挑选的第k各样本以期望输出值输入到输入层。求隐层神经元中的输出数值与输入数值算出隐层各神经元的输入值和输出值第四步，借助误差函数的使用，将上一步中需要求值的数据求出，得到其偏导数值。利用误差函数计算输出层各神经元的偏导数，我们可将用到的实际与预计输出数值作为标准数值使用。计算时可参照网络实际输出值和期望输出值。第五步，借助误差函数的使用，将上一步中需要求值的数据求出，得到其偏导数值利用误差函数计算隐含层各神经元的偏导数，以隐含层中用到的各项数值为依据，借助其权值的使用，将对应的偏导数求出。计算时可参照隐含层到输出层的权值以及输出层的偏导数第六步，矫正值。修正连接权值时我们可根据不同神经元中各个数值所对应的偏导数或部分层集中的输出值为依据，对其进行求值。，可参照输出层各神经元的偏导数以及隐含层各神经元的输出值。第七步，连接权的使用与调整，需要用到隐含层中的相关数据。修正连接权时可参照隐含层各神经元偏导数和输入层各神经元的输入值第八步，求出的数值第九步，对第八步中求得的数值结果进行验证，判断其是否有误。若数据存在错误，则需要对其进行调整。系统需要对其精度值进行设定，将允许误差的极限值设定出来，用于误差值的纠正。假如误差过大，则要从上述第三步着手进行再次学习。否则将下一个学习样本及期望输出值输入到输入层从第三步开始继续学习。4.2.4BP神经网络训练过程matlab中BP神经网络的重要函数和基本功能如下表4-3所示。newff()功能：建立一个前向BP网络格式：net=newff(PR，[S1S2...SN1]，{TF1TF2...TFN1}，BTF，BLF，PF)说明：创建新的bp神经网络表示为net，网络输入取向量取值范围矩阵用pr来表示，网络隐含层和输出层神经元个数用[S1S2…SNl]来表示，网络隐含层和输出层传输函数用{TFlTF2…TFN1}来表示，设置为tansig。网络训练函数用BTF来表示，设置为trainlm。网络的权值学习函数用BLF来之，设置为learngdm。性能数用PF来表示，设置为mse。Bp神经网络预测精度的大小受隐含层和输出层函数的影响比较大。通常会使用tansig函数或logsig函数来当做隐含层节点转移函数。使用tansig函数和purelin函数来当做输出层节点转移函数。本文设计的隐含层函数和输出层传递函数分别使用tansig函数、logsig函数和tansig函数、purelin函数。训练网络时使用误差回传训练函数，分别使用trainlm函数、traingdm函数、trainscg函数。经过对比本设计最终决定将隐含层传递函数设置为logsig函数，将输出层传递函数设置为purelin函数，将误差回转训练函数设置为trainscg函数。确定隐含层神经元数量时不仅考虑识别的精度还要考虑是否容易实现。如果神经元数量过少，那么网络识别的准确度就低，如果神经元数量过多，那么系统识别的难度就会增加进行完了学习的时间就会翻倍。由于本文设计的神经网络结构是3:n:2，若神经元数量太少那么整个网络就会显得非常简单，网络识别的准确度就不可能达到0.01.所以，出于设计上的考虑，本文在隐含层神经元的数量上分别选择10-60之间6组学习样本进行训练对比来决定最终隐含层神经元的数量。在实践中得到，如果隐含层神经元数量没达到40个，在最大训练次数内网络的准确度就无法达到0.01.如果隐含层书面达到60个，网络精准度和50个时差不多。因此最终决定本文设计的bp神经网络的隐含层神经元数量设置为50个。该网络在学习训练后得出的网络权值保持后将其输入测试数据组完成验证。表4-3所示的是测试数据实际显示结果。通过对比表4-1和表4-3中的估计值和实际值可以看出，网络在训练好的前提下将每组数据输入网络进行测试时气体的浓度基本会在估计值内，只有第八章测试数据显示的浓度不再估计值范围内，但实际误差已经非常小准确率已经达到了90%。这表明bp神经网络已经完成了训练，也反映了本次设计的网络结构是合理的，从测试数据来看本文的设计准确度比较高可行性比较大。

5结论本文设计了针对一氧化碳和二氧化硫有毒气体的识别系统，以传感器阵列的方式进行组合，设备构件以低成本高性能的标准来选择，关于系统电路设计相对比较简单，只需一次模式识别就能识别出这气体的种类和浓度。本文在设计方面主要做了以下几点工作：（1）确定了该系统硬件结构的设计和各元件的选择以及各自接入电路中的方法。各元器件的选择遵循低成本高性能的原则，为得是让该系统的设计成本降低方便进行普及和推广。（2）确定了系统软件的设计。设计了单片机软件和上位机软件，在设计单片机时还分别设计了数据采集模块、液晶显示模块、串口通讯模块和主程序模块。确立了PC机软件的计算机语言是labview，用户在操作界面就能实现控制下位机、采集数据和存储显示数据等操作。为了确保该系统的可延展性和可维护性，对每个模块进行了单独的研发和测试，在参照系统总体架构进行组合设计。（3）利用仿真软件对组建系统进行数据处理实验，确定了所测气体浓度和气体传感器电压之间的参数，对网络进行训练时采用的是bp神经网络算法