基于ESP32-S的小型智能气体识别系统设计

来源：计算机测量与控制杂志2023年第11期北京时间：

作者：刘弘禹,李彦宽,方晓东,陈志超

单位：深圳技术大学新材料与新能源学院

摘要：智能气体识别系统主要包括硬件电路、用户界面、信号处理和深度神经网络模型各模块。其采用 ESP32-S作为主控芯片，设计硬件电路对金属氧化物半导体气体传感器加热端电压动态调制，实验选择调制传感器温度范围为150~250 ℃，对应调制电压范围2.5~3.8 V。以20 Hz的频率采集热调制下的传感器特性变化曲线，通过信号传输功能传递至上位机，将所得热调制响应信号经信号处理特征提取后喂入自行搭建的I-5×5-2×2-200-200-P结构卷积神经网络训练构建模型，使用训练后深度神经网络模型前向传播实现对目标气体的快速识别检测。在静态气敏测试平台中的测试结果显示，该系统能有效实现对多种类VOC气体的识别功能，对乙醇、丙酮和异丙醇的42种测试气氛的识别准确率达到100%。

关键词：智能气体识别;热调制;信号处理;卷积神经网络

基金资助：国家自然科学基金项目（面上项目62175167）；广东省重点建设学科科研能力提升项目（2021ZDJS112）；深圳市技术创新计划项目（JCYJ20210324120207021）