JPH06242038A - Gas identifying system - Google Patents
Gas identifying systemInfo
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- JPH06242038A JPH06242038A JP2809793A JP2809793A JPH06242038A JP H06242038 A JPH06242038 A JP H06242038A JP 2809793 A JP2809793 A JP 2809793A JP 2809793 A JP2809793 A JP 2809793A JP H06242038 A JPH06242038 A JP H06242038A
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【産業上の利用分野】この発明はガス識別装置に関し、
特に、被検出ガスの種類に応じて出力する複数のガスセ
ンサと、各ガスセンサの出力の組合わせをパターン認識
する情報処理装置とを具えたガス識別装置に関するもの
である。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a gas discrimination device,
In particular, the present invention relates to a gas identification device including a plurality of gas sensors that output according to the type of gas to be detected and an information processing device that recognizes a combination of the outputs of the gas sensors.
【０００２】[0002]
【従来技術およびその問題点】近年、様々な分野で、ガ
スやにおいを選択性良く検出したいという要望が高まっ
ており、これに応えるため、安定性、感度性に優れる種
々のガスセンサが開発されている。しかし、特定のガス
に対する選択性といった面からは、未だ十分満足できる
性能を有するものは開発されていない。2. Description of the Related Art In recent years, in various fields, there is an increasing demand for highly selective detection of gases and odors. To meet this demand, various gas sensors having excellent stability and sensitivity have been developed. There is. However, in terms of selectivity to a specific gas, a material having sufficiently satisfactory performance has not yet been developed.
【０００３】そこで、一般には、特性の異なるガスセン
サを複数個用意し、これらのガスセンサからの出力信号
の組合わせを一つの出力パターンとしてとらえ、これを
ニューラルネットワークや多変量解析といった手段を有
する情報処理装置でパターン認識することにより、ガス
種を識別しようとする試みが行われている。Therefore, generally, a plurality of gas sensors having different characteristics are prepared, a combination of output signals from these gas sensors is regarded as one output pattern, and this is processed by a means such as neural network or multivariate analysis. Attempts have been made to identify the gas species by recognizing patterns in the device.
【０００４】すなわち、識別しようとする全てのガス種
について、予め、各々標準ガスを用いて各ガスセンサか
らの出力信号の組合わせによる出力パターンを求め、こ
れをニューラルネットワークや多変量解析といった手段
を有する情報処理装置でパターン認識して記憶してお
き、実際に測定した被検出ガスの出力パターンと、情報
処理装置に記憶しておいた標準ガスの出力パターンとを
比較し、類似性があるか否かにより被検出ガスのガス種
を判定するようになっている。That is, with respect to all the gas species to be identified, an output pattern based on a combination of output signals from the gas sensors is obtained in advance using standard gases, and the output pattern is provided with a means such as a neural network or a multivariate analysis. The pattern is recognized and stored in the information processing device, and the actually measured output pattern of the detected gas is compared with the output pattern of the standard gas stored in the information processing device to determine whether there is similarity. The gas type of the gas to be detected is determined based on this.
【０００５】このようなガス種の識別方法にあっては、
実際に測定した被検出ガスの出力パターンが、情報処理
装置に記憶しておいた標準ガスの出力パターンのいずれ
かと一致する場合には問題はないが、測定環境やセンサ
感度の変動等によりセンサの出力にばらつきが生じたよ
うな場合には、情報処理装置に記憶しておいた標準ガス
の出力パターンと実際に測定した被検出ガスの出力パタ
ーンとが完全に一致しないため、再現性のよい識別が困
難となる。In such a gas type identification method,
There is no problem if the actually measured output pattern of the detected gas matches any of the output patterns of the standard gas stored in the information processing device, but the sensor environment may change due to fluctuations in the measurement environment or sensor sensitivity. If the output varies, the output pattern of the standard gas stored in the information processing device and the actually measured output pattern of the detected gas do not completely match, so it is possible to identify with good reproducibility. Will be difficult.
【０００６】このような問題を解決するため、標準ガス
の出力パターンを情報処理装置に記憶する際、一つのガ
ス種に対して繰返し複数回の測定を行い、それら測定結
果の全てを標準ガスの出力パターンとして情報処理装置
に記憶し、測定値のばらつきに対応できるようにした方
法がある。In order to solve such a problem, when the output pattern of the standard gas is stored in the information processing device, one gas type is repeatedly measured a plurality of times, and all the measurement results are stored in the standard gas. There is a method in which an output pattern is stored in the information processing device so as to be able to deal with variations in measured values.
【０００７】しかしながら、このような方法にあって
は、識別しようとする対象ガスの種類が多くなればなる
ほど、標準ガスの出力パターンの設定に多大な労力と時
間を要するため、実用性に欠ける。However, in such a method, as the number of target gases to be identified increases, it takes much labor and time to set the output pattern of the standard gas, which is not practical.
【０００８】この発明は前記のような従来のもののもつ
問題点を解決したものであって、識別しようとするガス
の種類が多い場合においても、標準ガスの出力パターン
の設定を容易に、しかも確実に行うことができるととも
に、再現性のよいガスの識別が可能なガス識別装置を提
供することを目的とするものである。The present invention solves the problems of the conventional ones described above, and the output pattern of the standard gas can be set easily and reliably even when there are many kinds of gas to be identified. It is an object of the present invention to provide a gas identifying device that can perform the above-mentioned method and can identify a gas with good reproducibility.
【０００９】[0009]
【問題点を解決するための手段】上記の問題点を解決す
るためにこの発明は、特性の異なる複数のガスセンサ
と、このガスセンサの出力値の組合わせをパターン認識
する情報処理装置とを具え、前記情報処理装置に予め記
憶しておいた標準ガスの出力パターンと、実際に測定し
た被検出ガスの出力パターンとを比較し、これを前記情
報処理装置でパターン認識することにより被検出ガスの
種類を識別するようになっているガス識別装置におい
て、前記情報処理装置に標準ガスによる出力パターンを
記憶させる際、実測値による出力パターンと、この出力
パターンの各出力値に乱数を加えるか又は乗じるかする
ことによって得られる計算値からなる出力パターンを、
標準ガスの出力パターンとして前記情報処理装置に記憶
した手段を採用したものであり、また、前記乱数は一定
範囲内の乱数又は正規乱数である手段を採用したもので
ある。In order to solve the above problems, the present invention comprises a plurality of gas sensors having different characteristics, and an information processing apparatus which recognizes a combination of output values of the gas sensors in a pattern. The type of the gas to be detected by comparing the output pattern of the standard gas stored in advance in the information processing device with the actually measured output pattern of the gas to be detected and recognizing the pattern in the information processing device. In the gas discriminating apparatus adapted to discriminate between the output pattern of the standard gas and the output pattern of the actual measurement value, a random number is added to or multiplied by each output value of the output pattern in the information processing apparatus. The output pattern consisting of the calculated values obtained by
The means stored in the information processing device is adopted as the output pattern of the standard gas, and the random number is a random number within a certain range or a normal random number.
【００１０】[0010]
【作用】この発明は前記のような手段を採用したことに
より、実測値からなる出力パターンと、実測値に乱数を
加えるか又は乗じるかして得られる計算値からなる出力
パターンが標準ガスの出力パターンとして情報処理装置
に記憶されることになる。したがって、１回の実測を行
うだけで繰り返し実測したのと同数のデータからなる出
力パターンが記憶されることになる。According to the present invention, by adopting the means as described above, the output pattern of the standard gas has the output pattern of the actually measured value and the output pattern of the calculated value obtained by adding or multiplying the actually measured value by a random number. The pattern is stored in the information processing device. Therefore, the output pattern made up of the same number of data as the repeatedly measured values is stored by performing the actual measurement only once.
【００１１】[0011]
【実施例】以下、この発明によるガス識別装置の実施例
について説明する。図１には、この発明によるガス識別
装置の一実施例のブロック線図が示されていて、このガ
ス識別装置は、前記従来のものと同様に、特性の異なる
複数のガスセンサと、このガスセンサの出力値の組合わ
せをパターンを認識する情報処理装置とを具えており、
具体的にはガスセンサとして特性の異なる６種類の金属
半導体型ガスセンサ（市販品）を用い、情報処理装置と
して多変量解析の一種である主成分分析法を搭載したも
のを用い、被検出ガスとしてイソブタン、エタノール、
メタンの３種類のガスを用いたものである。Embodiments of the gas discrimination apparatus according to the present invention will be described below. FIG. 1 shows a block diagram of an embodiment of a gas discriminating apparatus according to the present invention. This gas discriminating apparatus has a plurality of gas sensors having different characteristics and the gas sensor of the gas sensor, as in the conventional apparatus. It is equipped with an information processing device that recognizes patterns of combinations of output values,
Specifically, six types of metal semiconductor type gas sensors (commercially available) with different characteristics are used as gas sensors, an information processing device equipped with a principal component analysis method, which is a type of multivariate analysis, is used, and isobutane is used as a gas to be detected. ,ethanol,
It uses three types of gas, methane.
【００１２】上記のように構成したガス識別装置を用い
て被検出ガスの識別を行うにあたって、まず、前記従来
のものと同様に、識別しようとするガス種について、予
め、標準ガスを用いて各々のガスセンサからの出力信号
の組合わせによる出力パターンを求め、これを情報処理
装置でパターン認識して記憶し、このような作業を識別
しようとする全てのガス種（イソブタン、エタノール、
メタンの３種類のガス）について少なくとも１回行う
（図１参照）。In identifying a gas to be detected by using the gas identifying apparatus constructed as described above, first, similarly to the above-mentioned conventional one, a standard gas is used for each of the gas species to be identified in advance. The output pattern is obtained by combining the output signals from the gas sensors, the pattern is recognized by the information processing device and stored, and all gas species (isobutane, ethanol,
It is performed at least once for the three kinds of gases (methane) (see FIG. 1).
【００１３】次に、各々の標準ガスについて得られた実
測値による出力パターンを構成する各出力値に、一定範
囲内の乱数（または正規乱数）を加えるか又は乗じるか
し、これによって得られる数値の組合わせからなる出力
パターンを前記情報処理装置に記憶させ、このような数
値の組合わせからなる出力パターンを少なくとも各々の
標準ガスについて一種類以上算出する（図１参照）。Next, a random number (or a normal random number) within a certain range is added to or multiplied by each output value forming an output pattern based on an actual measurement value obtained for each standard gas, and a numerical value obtained by this is added. The information processing apparatus stores the output patterns of the above combinations, and one or more output patterns of such numerical combinations are calculated for each standard gas (see FIG. 1).
【００１４】このようにして、情報処理装置に、実測値
からなる出力パターンと、これに乱数を用いて演算処理
した計算値からなる出力パターンを記憶させ、この場
合、演算処理した計算値からなる出力パターンを一種類
以上記憶させることにより、従来のように繰り返し測定
を行った場合と同様の結果、すなわち、標準ガスに対す
る測定を１回行うだけで、実際に複数回測定した場合と
同数のデータからなる出力パターンが得られることにな
る。In this way, the information processing apparatus stores the output pattern consisting of the actual measurement value and the output pattern consisting of the calculation value calculated by using the random number, and in this case, the output pattern consisting of the calculation value calculated. By storing one or more types of output patterns, the same result as when repeated measurement is performed as in the past, that is, the same number of data as when actually measured multiple times by performing only one measurement for the standard gas An output pattern consisting of
【００１５】以下、実測値に正規乱数を加えた場合と、
一定範囲内の乱数を加えた場合について図面を参照しつ
つ説明する。Hereinafter, a case where a normal random number is added to the measured value,
A case where random numbers within a certain range are added will be described with reference to the drawings.
【００１６】図２は、実測値に正規乱数を加えることに
より得られる標準ガスの出力パターンについて主成分分
析を行った結果を示す主成分得点散布図である。FIG. 2 is a principal component score scatter diagram showing the result of the principal component analysis on the output pattern of the standard gas obtained by adding a normal random number to the measured value.
【００１７】この主成分得点散布図を作成するには、ま
ず、イソブタン・エタノール・メタンの３種類のガス及
びこれらを成分ガスとする混合ガスに対する出力を、各
々のガスセンサにつきそれぞれ１回ずつ測定して求め、
これらの実測値に対して次式（１）により正規乱数を加
える。この場合、一つのセンサ出力に対し５〜１２通り
の正規乱数を加え、その全てをセンサ出力パターン（計
算値）とする。In order to create this principal component score scatter diagram, first, the outputs of the three gases of isobutane, ethanol and methane and the mixed gas containing these as component gases are measured once for each gas sensor. Asked,
Normal random numbers are added to these measured values by the following equation (1). In this case, 5 to 12 normal random numbers are added to one sensor output, and all of them are used as the sensor output pattern (calculated value).
【００１８】ＤC ＝ＤM ＋ＲSD ……（１） ｛ＤC ：センサ出力パターン（計算値）、ＤM ：センサ
出力パターン（実測値）、ＲSD：正規乱数 ｝D C = D M + R SD (1) {D C : Sensor output pattern (calculated value), D M : Sensor output pattern (measured value), R SD : Normal random number}
【００１９】そして、このようにして得られる２種類の
出力パターン（実測値と計算値）を標準ガスの出力パタ
ーンとして情報処理装置に記憶させ、これらについて多
変量分析法の一つである主成分分析を行う。Then, the two kinds of output patterns (measured value and calculated value) thus obtained are stored in the information processing apparatus as the output patterns of the standard gas, and the main gas, which is one of the multivariate analysis methods, is stored for these. Perform an analysis.
【００２０】そして、被検出ガスを識別するに際して
は、被検出ガスの実測値による出力パターンを前記主成
分得点散布図に対応させ、類似性があるか否かにより、
被検出ガスのガス種を識別する。Then, when identifying the gas to be detected, the output pattern based on the measured values of the gas to be detected is made to correspond to the principal component score scatter diagram, and it is determined whether or not there is similarity.
The type of gas to be detected is identified.
【００２１】図４には、従来の方法により、各ガス種に
対し５〜１２回の繰り返し測定を行うことにより得られ
る出力パターンをもとにして作成した主成分得点散布図
が示してあり、これと前記図２に示すものを比較する
と、両者がほぼ同一の結果を示していることがよくわか
り、混合ガスに対してもこの実施例によるガス識別装置
が有効であることがわかる。FIG. 4 is a principal component score scatter diagram prepared based on the output pattern obtained by repeatedly measuring 5 to 12 times for each gas type by the conventional method. Comparing this with the one shown in FIG. 2, it can be clearly seen that both show almost the same result, and it can be seen that the gas discrimination apparatus according to this embodiment is also effective for mixed gas.
【００２２】このようにこの実施例によるガス識別装置
にあっては、多くの繰り返し測定を行うことにより標準
ガスの出力パターンを求めなければならない従来のもの
と異なり、１回のみの測定で従来のものと同様に繰り返
し測定を行ったのと同数のデータからなる出力パターン
を得ることができる。したがって、標準ガスの出力パタ
ーンの設定に要する時間と労力を大幅に削減することが
できる。As described above, in the gas discriminating apparatus according to this embodiment, unlike the conventional one in which the output pattern of the standard gas has to be obtained by carrying out many repetitive measurements, the conventional one can perform the measurement only once. It is possible to obtain an output pattern composed of the same number of data items as those obtained by repeating the measurement. Therefore, the time and labor required to set the output pattern of the standard gas can be significantly reduced.
【００２３】図３は、実測値に一定範囲内の乱数を加え
ることにより得られる標準ガスの出力パターンについて
主成分分析を行った結果を示す主成分得点散布図であ
る。FIG. 3 is a principal component score scatter diagram showing the result of the principal component analysis on the output pattern of the standard gas obtained by adding a random number within a certain range to the measured value.
【００２４】この主成分得点散布図を作成するには、前
記正規乱数を用いた場合と同様に、イソブタン・エタノ
ール・メタンの３種類のガス及びこれらを成分ガスとす
る混合ガスに対する出力を、各々のガスセンサにつきそ
れぞれ１回ずつ測定し、これらの実測値に対して次式
（２）により一定範囲内の乱数を加える。In order to create this principal component score scatter diagram, as in the case of using the above-mentioned normal random number, the outputs for the three kinds of gases of isobutane, ethanol and methane and the mixed gas containing them as the component gases are respectively given. The gas sensor is measured once, and a random number within a certain range is added to these measured values by the following equation (2).
【００２５】ＤC ＝ＤM ＋ＲS …………（２） （ＤC ：センサ出力パターン（計算値）、ＤM ：センサ
出力パターン（実測値）、ＲS ：乱数（−０．０４〜
０．０４）D C = D M + R S (2) (D C : sensor output pattern (calculated value), D M : sensor output pattern (measured value), R S : random number (-0.04 to
0.04)
【００２６】そして、このようにして得られる２種類の
出力パターン（実測値と計算値）を、標準ガスの出力パ
ターンとして情報処理装置に記憶させ、これらについて
多変量分析法の一つである主成分分析を行う。Then, the two kinds of output patterns (actually measured value and calculated value) thus obtained are stored in the information processing device as the output pattern of the standard gas, which is one of the multivariate analysis methods. Perform component analysis.
【００２７】この主成分得点散布図と図４に示す従来の
主成分得点散布図を比較しても、前記正規乱数を用いた
ものと同様に、両者がほぼ同一の結果を示すことがよく
わかる。Comparing this principal component score scatter diagram with the conventional principal component score scatter diagram shown in FIG. 4, it can be clearly seen that both show almost the same result as the one using the normal random numbers. .
【００２８】したがって、実測値に加える乱数は、正規
乱数であっても一定範囲内の乱数であってもよいことに
なる。Therefore, the random number added to the measured value may be a normal random number or a random number within a certain range.
【００２９】[0029]
【発明の効果】この発明は前記のように構成して、標準
ガスの実測値からなる出力パターンと、この出力パター
ンの各出力値に乱数を加えるか又は乗じるかして得られ
る計算値からなる出力パターンを標準ガスの出力パター
ンとして情報処理装置に記憶させるようにしたので、標
準ガスの実測を１回行うだけで繰り返し測定したのと同
数のデータからなる出力パターンが得られることにな
る。したがって、標準ガスの出力パターンを設定するの
に要する時間及び労力を大幅に削減することができるこ
とになる等の優れた効果を有するものである。The present invention is constructed as described above and comprises an output pattern consisting of measured values of standard gas, and a calculated value obtained by adding or multiplying each output value of this output pattern with a random number. Since the output pattern is stored in the information processing device as the output pattern of the standard gas, it is possible to obtain the output pattern composed of the same number of data as that obtained by repeatedly measuring the standard gas only once. Therefore, it has an excellent effect that the time and labor required for setting the output pattern of the standard gas can be significantly reduced.
【図１】この発明によるガス識別装置の一実施例のブロ
ック線図である。FIG. 1 is a block diagram of an embodiment of a gas identifying device according to the present invention.
【図２】図１に示すガス識別装置により求めた標準ガス
の出力パターンの各出力値に正規乱数を加えることによ
り得られる計算値からなる出力パターンの主成分分析結
果を示す主成分得点散布図である。FIG. 2 is a principal component score scatter diagram showing a principal component analysis result of an output pattern consisting of calculated values obtained by adding a normal random number to each output value of the standard gas output pattern obtained by the gas identifying apparatus shown in FIG. Is.
【図３】図１に示すガス識別装置により求めた標準ガス
の出力パターンの各出力値に一定範囲内の乱数を加える
ことにより得られる計算値からなる出力パターンの主成
分分析結果を示す主成分得点散布図である。FIG. 3 is a principal component showing a principal component analysis result of an output pattern composed of calculated values obtained by adding random numbers within a certain range to each output value of the standard gas output pattern obtained by the gas identifying apparatus shown in FIG. It is a score scatter diagram.
【図４】従来のガス識別装置により求めた標準ガスの出
力パターンの主成分分析結果を示す主成分得点散布図で
ある。FIG. 4 is a principal component score scatter diagram showing a principal component analysis result of an output pattern of a standard gas obtained by a conventional gas identifying device.
Ａ……イソブタン Ｂ……メタン Ｃ……エタノール A: Isobutane B: Methane C: Ethanol
Claims (2)
スセンサの出力値の組合わせをパターン認識する情報処
理装置とを具え、前記情報処理装置に予め記憶しておい
た標準ガスの出力パターンと、実際に測定した被検出ガ
スの出力パターンとを比較し、これを前記情報処理装置
でパターン認識することにより被検出ガスの種類を識別
するようになっているガス識別装置において、前記情報
処理装置に標準ガスによる出力パターンを記憶させる
際、実測値による出力パターンと、この出力パターンの
各出力値に乱数を加えるか又は乗じるかすることによっ
て得られる計算値からなる出力パターンを、標準ガスの
出力パターンとして前記情報処理装置に記憶したことを
特徴とするガス識別装置。1. A standard gas output pattern prestored in the information processing device, comprising: a plurality of gas sensors having different characteristics; and an information processing device for pattern recognition of a combination of output values of the gas sensors, In the gas identification device that compares the actually measured output pattern of the detected gas and identifies the type of the detected gas by recognizing the pattern in the information processing device, When storing the output pattern of the standard gas, the output pattern of the standard gas is the output pattern of the actually measured value and the output pattern of the calculated value obtained by adding or multiplying each output value of this output pattern by a random number. A gas identification device, wherein the gas identification device is stored as the information processing device.
数である請求項１記載のガス識別装置。2. The gas identifying device according to claim 1, wherein the random number is a random number within a certain range or a normal random number.
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|---|---|---|---|
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| JPH06242038A true JPH06242038A (en) | 1994-09-02 |
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Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3174187B2 (en) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE4129068A1 (en) * | 1991-09-02 | 1993-03-04 | Grundig Emv | ARRANGEMENT FOR MEASURING EXHAUST GASES IN COMBUSTION ENGINES |
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Families Citing this family (1)
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1993
- 1993-02-17 JP JP02809793A patent/JP3174187B2/en not_active Expired - Fee Related
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| DE4129068C2 (en) * | 1991-09-02 | 1999-05-20 | Grundig Ag | Arrangement for measuring exhaust gases in internal combustion engines |
| US7550310B2 (en) | 1997-08-08 | 2009-06-23 | California Institute Of Technology | Techniques and systems for analyte detection |
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|---|---|
| JP3174187B2 (en) | 2001-06-11 |
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