| 研究概要 |
本研究では,匂いセンサの実用化を目指したリアルタイムでの匂いの識別・認識を可能とする匂い認識センサアレイの開発について検討を行った.
従来,エレクトロニックノーズとも呼ばれる複数個のガスセンサからアレイを構成し,そのセンサ出力のパターン認識によって匂いを識別するものが提案されているが,ガスセンサ出力からの特徴抽出の手法など,以前として多くの課題があった.そこで,本研究では匂い検出に用いるトランスデューサとして半導体ガスセンサを用い,センサ出力のモデリングによって得られたモデルパラメータを特徴ベクトルとした特徴抽出に基づく匂いの認識を検討した.センサアレイの出力変化が線形近似可能なとき,逐次推定して得られるセンサ毎の出力変化量を要素としてパターンベクトルを構成し,そのパターン認識によってリアルタイムに被験ガスの検知・識別を可能な匂い認識センサアレイを構築した.異なる応答パターンが得られる数種の被験ガスに対してその検知・識別を行い,構築したシステムの有効性を検討した.また,アレイ化したセンサ出力のモデリングは多変数系の同定問題とみなせることから,申請者らが提案する逐次部空間同定アルゴリズムの導入が期待できる.そこで,匂い認識を担う新たなアルゴリズム構築に向けて,我々が提案しているSchur complementによる部分空間法を再検討し,T. GustafssonによるSIVアプローチの視点から雑音除去に対する重み行列の評価・検討を行った.
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