近日，清華大學機械系在智能氣體傳感器研究中取得新進展，基于單氣體傳感器實現(xiàn)了混合物多組分智能檢測?；旌衔镏械亩嘟M分檢測，在現(xiàn)代生物醫(yī)學及化學研究中有著不可或缺的重要地位。由于傳感單元響應選擇性往往不盡如人意，不同組分在同一傳感器上產(chǎn)生的響應信號會不可避免地發(fā)生重疊。然而，現(xiàn)有手段難以直接通過單個傳感器對混合物直接進行組分區(qū)分檢測，因而不得不引入分離裝置以實現(xiàn)重疊信號的分離。這導致現(xiàn)有檢測手段仍需面對成本較高、操作流程冗長、需要專業(yè)人員操作等問題。

近年來，人工智能的發(fā)展為傳感器信號處理與特征提取提供了新思路。針對上述問題，該研究針對混合物組分在同一傳感器上的重疊響應信號，探索出了低成本、高準確率、自動化的多組分智能檢測方法?；贕RU（Gated Recurrent Unit）神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習方法，首次實現(xiàn)了直接從單個氣體傳感器的重疊信號中提取混合物中各個組分信息，無需預分離，簡單快速地完成了混合物組分檢測工作。同時借助數(shù)學模型和仿真技術(shù)為實驗研究提供理論支撐，具有較好的理論意義和應用價值。