氣體傳感器將會(huì)在智能家電領(lǐng)域中發(fā)揮更大作用

傳感器是家電實(shí)現(xiàn)智能化的重要感知器件，其中氣體傳感器作為一種成熟的傳感器件，在家電領(lǐng)域目前僅在空氣凈化器、新風(fēng)空調(diào)等領(lǐng)域簡單應(yīng)用。隨著有關(guān)傳感器的陣列化和智能算法的引入，使得氣體傳感器在家電中有了更多的潛在應(yīng)用場景。

據(jù)麥姆斯咨詢報(bào)道，針對(duì)氣體傳感器在智能家電中的應(yīng)用進(jìn)展情況，珠海格力電器股份有限公司的研究人員進(jìn)行了綜述分析，闡述了氣體傳感器及其陣列在家電領(lǐng)域保鮮、烹飪、健康監(jiān)測等智能場景中的潛在應(yīng)用，分析了氣體傳感器在家電中應(yīng)用面臨的壽命、漂移、一致性問題，并對(duì)未來發(fā)展進(jìn)行了展望。相關(guān)研究內(nèi)容以“氣體傳感器在智能家電中的應(yīng)用進(jìn)展”為題發(fā)表在《家電科技》期刊。

氣體傳感器及其陣列概述

氣體傳感器按照工作原理、氣敏材料類別、制作工藝等不同，可以分為多種類型。按工作原理不同通常分為半導(dǎo)體型、電化學(xué)型、催化燃燒型、紅外氣體傳感器和光離子（PID）氣體傳感器等。雖然單一氣體傳感器對(duì)不同氣體響應(yīng)的敏感度不同，但由于氣體傳感器存在廣譜響應(yīng)，導(dǎo)致其有專一性差、在多種氣體同時(shí)存在時(shí)易受干擾等問題，因此，單一的傳感器很難實(shí)現(xiàn)識(shí)別氣體種類組成的功能。采用多個(gè)氣體傳感器構(gòu)成陣列則可以有效解決傳感器廣譜響應(yīng)的問題。通過傳感器的陣列化，增加了檢測氣體的維度，獲取更多的信號(hào)有助于評(píng)估更多參數(shù)并提高判斷識(shí)別能力。由于實(shí)際場景下氣體類型多樣，為了增強(qiáng)傳感器對(duì)特定氣體的識(shí)別能力，通常需要盡可能使用數(shù)量多、差異化大的傳感器構(gòu)成陣列。然而，隨著氣體傳感器陣列中使用傳感器個(gè)數(shù)的增多，后續(xù)的數(shù)據(jù)處理就越復(fù)雜，系統(tǒng)的成本也越高。因此，使傳感器數(shù)量、種類和識(shí)別能力達(dá)到平衡的傳感器陣列優(yōu)化顯得格外必要。傳感器陣列優(yōu)化可以減小陣列中所使用的氣體傳感器個(gè)數(shù)，以免后續(xù)數(shù)據(jù)處理產(chǎn)生的復(fù)雜度較高的問題，進(jìn)而降低傳感器陣列使用成本。在傳感器陣列優(yōu)化中比較常用的方法有基于相關(guān)系數(shù)、聚類分析等方法。

氣體識(shí)別算法

氣體傳感器陣列識(shí)別算法的理論基礎(chǔ)是模式識(shí)別。所謂模式識(shí)別就是基于一定已知的數(shù)據(jù)，根據(jù)樣本的特征，用計(jì)算的方法將其對(duì)應(yīng)到某種特定的模式類別中的技術(shù)。模式識(shí)別通常由4個(gè)部分組成，分別為信息獲取、預(yù)處理、特征提取和選擇及分類模型選擇。數(shù)據(jù)預(yù)處理包括信號(hào)去噪、基線校正、均值中心化、歸一化等操作。特征選擇和提取是從提取到的特征中尋找最優(yōu)特征子集的過程，可以剔除冗余特征，減少不相關(guān)特征個(gè)數(shù)、簡化學(xué)習(xí)的復(fù)雜性、加速模型訓(xùn)練和增強(qiáng)泛化能力。特征選擇主要通過單特征排序方法、多特征排序方法、特征遞減消除方法等進(jìn)行篩選。氣體傳感器陣列用到的分類模型主要有：主成分分析法（PCA）、線性判別分析法（LDA）、邏輯回歸（LR）、決策樹（DT）、隨機(jī)森林（RF）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）等。其中，PCA和ANN應(yīng)用最為廣泛。

氣體傳感器及其陣列在家電相關(guān)智能場景中的應(yīng)用

隨著信息技術(shù)不斷進(jìn)步和人工智能（AI）算法的成熟，使用傳感器陣列和人工嗅覺系統(tǒng)的智能家電研究也越來越普遍。通過結(jié)合人工智能算法，氣體傳感器及其陣列在家電領(lǐng)域保鮮、烹飪、健康監(jiān)測等智能場景中展現(xiàn)出諸多潛在應(yīng)用。

（1）氣體傳感器在保鮮上的應(yīng)用

食材在保鮮過程中，因其自身的呼吸作用以及酶促反應(yīng)，或者外部微生物的作用，食材中的大分子物質(zhì)被逐漸降解，并釋放出令人難以接受的異味。因此，使用氣體傳感器監(jiān)測食物儲(chǔ)藏的新鮮程度越來越受到冰箱廠商的關(guān)注。針對(duì)冰箱應(yīng)用場景，不同食物數(shù)量、多種食物種類混放時(shí)氣體的變化均會(huì)影響食物新鮮度的判別。此外，由于冰箱實(shí)際使用場景的復(fù)雜性，如：用戶開關(guān)門、壓縮機(jī)啟停、內(nèi)路風(fēng)循環(huán)等也會(huì)影響到傳感器的判別。

近些年的研究結(jié)果表明，不管是單一傳感器進(jìn)行異味濃度監(jiān)控，還是采用氣體傳感器陣列，結(jié)合模式識(shí)別方法，進(jìn)行食物新鮮度判別，這些嘗試均取得了較好的識(shí)別效果。但是，這些研究大多僅能實(shí)現(xiàn)單一食材儲(chǔ)存時(shí)新鮮度的判別，在實(shí)際的冰箱儲(chǔ)藏場景，由于受限于儲(chǔ)藏食物種類的多樣性和復(fù)雜性，多種食材揮發(fā)氣體的相互干擾，增大了數(shù)據(jù)建模的難度，造成食物新鮮度判別在實(shí)際保鮮場景下還無法做到具體判斷何種食物發(fā)生或?qū)⒁l(fā)生變質(zhì)，在這些場景下的氣體釋放規(guī)律還需要更加深入的研究。

（2）氣體傳感器在烹飪上的應(yīng)用

烹飪場景是氣體傳感器可能應(yīng)用的另外一個(gè)重要場景。相較于保鮮，烹飪場景下食物通常較為單一，不存在多種食物同時(shí)烹飪的情況，這給數(shù)據(jù)建模工作減輕了難度。但更為復(fù)雜的是，烹飪中產(chǎn)生的高溫、油煙、水汽均對(duì)傳感器構(gòu)成了一定影響，容易造成傳感器“中毒”。

事實(shí)上，組成烹飪過程產(chǎn)生的氣體化合物有幾百種之多，其主要?dú)怏w成分有顆粒物、烷烴、芳香族化合物、醛、酮、醇、烯烴等揮發(fā)性有機(jī)化合物和多環(huán)芳烴等半揮發(fā)性有機(jī)化合物。在這種氣體成分復(fù)雜的烹飪場景中，氣體傳感器陣列比單一傳感器顯示出更突出的優(yōu)勢。近些年的研究結(jié)果表明，氣體傳感器陣列在烹飪領(lǐng)域具有很好的發(fā)展前景，例如基于個(gè)人口味確定熟食或油炸食品烹飪狀態(tài)，作為輔助膳食監(jiān)測工具定期向用戶報(bào)告烹飪習(xí)慣等。

（3）氣體傳感器在健康監(jiān)測上的應(yīng)用

作為智能家電重要的發(fā)展方向，通過家電監(jiān)測人體健康狀態(tài)，也離不開各種傳感器的支撐。相對(duì)于更成熟的冰箱和烹飪?cè)O(shè)備中的應(yīng)用，氣體傳感器在健康監(jiān)測中的應(yīng)用還處于早期階段，這可能與相關(guān)的數(shù)據(jù)采集工作較為困難有關(guān)。人的呼出氣體中含有一些揮發(fā)性氣體成分，這些揮發(fā)性氣體成分中的特定生物標(biāo)志物可以被用來作為指示人體健康的重要信息，暗示特定系統(tǒng)或器官中可能存在的疾病病征。雖然家電不同于具有疾病診斷功能的醫(yī)療器械，不側(cè)重于早期疾病診斷，但在日常的家庭健康檢測領(lǐng)域，仍然有許多氣體傳感器的潛在應(yīng)用場景。

隨著越來越多的居家健康需求的出現(xiàn)，氣體傳感器陣列具有的低成本、非侵入和小型化等優(yōu)點(diǎn)，使其作為輔助監(jiān)測與實(shí)時(shí)監(jiān)控方案，相信會(huì)越來越多地出現(xiàn)在口腔護(hù)理電器、智能坐便器等家電中。

氣體傳感器應(yīng)用存在的問題

目前，氣體傳感器的壽命、漂移、一致性問題是制約其在家電中應(yīng)用的主要難題。

根據(jù)氣體傳感器的原理不同，傳感器的壽命也長短不一。例如，半導(dǎo)體傳感器壽命約為2 ~ 3年，電化學(xué)氣體傳感器由于電解液損耗，壽命約為1 ~ 2年，固態(tài)電解質(zhì)電化學(xué)傳感器則可達(dá)到5年。催化燃燒氣體傳感器受限于催化劑的影響，壽命約為3年。二氧化碳紅外傳感器使用壽命可達(dá)5 ~ 10年。傳感器的壽命還與傳感器的使用環(huán)境、頻率和待測氣體組分密切相關(guān)。

漂移是氣體傳感器在應(yīng)用中無法避免的另一個(gè)問題。傳感器的漂移會(huì)直接影響氣體的測量精度，導(dǎo)致傳感器陣列的模式識(shí)別算法模型失效。目前用于改善傳感器漂移的方法有兩種，一是加強(qiáng)傳感器響應(yīng)的穩(wěn)定性和可靠性，使之盡可能少的產(chǎn)生漂移，這需要改進(jìn)氣敏材料、提高制造工藝，具有一定的難度；另一種做法則是通過研究數(shù)據(jù)處理算法，補(bǔ)償或者抑制傳感器漂移對(duì)模式識(shí)別算法模型帶來的影響。

氣體傳感器在生產(chǎn)過程中，由于工藝精度等原因，氣敏膜的位置和厚度很難完全一致，導(dǎo)致同一批次或同一規(guī)格的氣體傳感器之間的響應(yīng)性能會(huì)有差異。如何解決氣體傳感器一致性的問題，還需要進(jìn)一步研究以找到有效的解決方案。

總結(jié)與展望

研究人員稱，針對(duì)氣體傳感器及其陣列應(yīng)用所面臨的實(shí)際問題，可以從以下幾方面進(jìn)行突破：（1）加強(qiáng)氣體傳感器陣列化的研究；（2）加強(qiáng)家電企業(yè)和傳感器企業(yè)的合作開發(fā)；（3）加強(qiáng)家電應(yīng)用場景下的數(shù)據(jù)積累。通過加大氣體傳感器的應(yīng)用研究，豐富氣體傳感器在各應(yīng)用場景中的應(yīng)用數(shù)據(jù)，優(yōu)化智能算法，氣體傳感器將會(huì)在智能家電領(lǐng)域中發(fā)揮更大作用，創(chuàng)造出更多的新功能。

審核編輯：彭菁