气体传感器与普通传感器特性存在很大差别，比较突出的是具有严重的滞后。由于滞后的存在，在线检测时，传感器响应大多数无法达到稳态值。这些滞后包括线性与非线性两种。针对线性滞后，建立了一种一阶线性滞后模型，利用瞬态过程的中间数据进行回归，实现了稳态值的最佳估计，并通过实验证实了该模型具有较高的准确度。针对非线性滞后，提出了一种基于移位回归的算法，该算法可以有效地消除非线性滞后，并且具有高度自适应能力。此外，对移位回归算法进行了优化。该方法不仅适用于电子鼻系统，也适用于各种气体传感器信号检测的应用场合。
电子鼻 两种滞后 响应模型 移位回归