JPH07311170A - Method and apparatus for detecting gas - Google Patents
Method and apparatus for detecting gasInfo
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- JPH07311170A JPH07311170A JP12688794A JP12688794A JPH07311170A JP H07311170 A JPH07311170 A JP H07311170A JP 12688794 A JP12688794 A JP 12688794A JP 12688794 A JP12688794 A JP 12688794A JP H07311170 A JPH07311170 A JP H07311170A
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の利用分野】この発明は、金属酸化物半導体ガス
センサを用いたガスの検出に関する。FIELD OF THE INVENTION The present invention relates to gas detection using a metal oxide semiconductor gas sensor.
【０００２】[0002]
【従来技術】発明者らは、非線形現象を利用した化学セ
ンサの研究を一貫して行ってきた。例えばこの過程で、
温度変化に対する金属酸化物半導体ガスセンサ抵抗の応
答波形をフーリエ変換し、ガス種とその濃度とを決定す
ることを提案した（特開平３−１２３８４２号公報）。
しかしながらフーリエ変換では高速プロセッサと大規模
なメモリとが必要である。そこで発明者は、温度変化に
対するガスセンサの応答波形を代表するパラメータを探
索した。2. Description of the Related Art The inventors have consistently conducted research on chemical sensors that utilize nonlinear phenomena. For example, in this process,
It has been proposed to determine the gas species and its concentration by Fourier transforming the response waveform of the metal oxide semiconductor gas sensor resistance with respect to temperature change (Japanese Patent Laid-Open No. 123423/1993).
However, the Fourier transform requires a fast processor and a large memory. Therefore, the inventor searched for a parameter representative of the response waveform of the gas sensor with respect to the temperature change.
【０００３】発明者はこの研究を通じて、温度変化に対
する応答過程での少なくとも１点のセンサ抵抗，センサ
抵抗の極小値の発現温度，センサ抵抗の温度係数，並び
に抵抗値の極小値の両側での温度依存性の非対称性の４
つのパラメータにより、温度変化に対するセンサ抵抗の
挙動を正確に表現できることを見い出した。言い替える
と、温度変化に対するガスセンサの応答波形はこれらの
４つのパラメータで表現でき、応答波形に含まれるあら
ゆる情報がこれらの４つのパラメータに含まれているの
である。そしてこのうちセンサ抵抗はガスセンサ毎の抵
抗値のばらつきの影響を受けるので、応答波形に対する
情報量が豊かななのは、センサ抵抗の極小値が生じる温
度と抵抗値の温度依存性，並びに極小値の両側での温度
依存性の非対称性，の３つのパラメータである。そして
これらの３つのパラメータからなる情報空間を用いてガ
ス種を決定できることを見い出した。Through this research, the inventor has conducted research on at least one point of the sensor resistance, the temperature at which the minimum value of the sensor resistance appears, the temperature coefficient of the sensor resistance, and the temperature on both sides of the minimum value of the resistance. Dependency asymmetry 4
It was found that the behavior of the sensor resistance with respect to the temperature change can be accurately expressed by three parameters. In other words, the response waveform of the gas sensor with respect to the temperature change can be expressed by these four parameters, and all the information included in the response waveform is included in these four parameters. Of these, the sensor resistance is affected by the variation in the resistance value for each gas sensor, so the amount of information for the response waveform is rich in the temperature at which the minimum value of the sensor resistance occurs, the temperature dependence of the resistance value, and both sides of the minimum value. The three parameters are the temperature-dependent asymmetry at. Then, they found that the gas type can be determined using the information space consisting of these three parameters.
【０００４】なお金属酸化物半導体ガスセンサに対して
周期的な温度変化を与えるための、回路構成は公知であ
る（例えば特開平５−８７７６１号公報）。またそれに
必要なガスセンサの構造も公知で、特に加熱周期が短く
リアルタイムでの検出に適した構造も公知である（例え
ば特開平５−３４０９１０号公報，特開平１−３１３７
５１号公報）。A circuit configuration for giving a periodic temperature change to a metal oxide semiconductor gas sensor is known (for example, Japanese Patent Laid-Open No. 5-87761). Further, the structure of the gas sensor necessary for that is also known, and in particular, the structure having a short heating cycle and suitable for real-time detection is also known (for example, JP-A-5-340910 and JP-A-1-3137).
No. 51).
【０００５】[0005]
【発明の課題】この発明の課題は、金属酸化物半導体ガ
スセンサの温度変化に対する応答波形からガス種を同定
するための、新たな方法と装置を提供することにある
（請求項１〜８）。SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention is to provide a new method and apparatus for identifying a gas species from a response waveform of a metal oxide semiconductor gas sensor with respect to temperature change (claims 1 to 8).
【０００６】[0006]
【発明の構成】この発明は、ガスにより抵抗値が変化す
る金属酸化物半導体とヒータとを備えたガスセンサを周
期的に温度変化させ、温度変化に伴うガスセンサ抵抗の
変化をサンプリングしてガスを検出する方法において、
少なくとも１点でのガスセンサ抵抗，ガスセンサ抵抗の
極小値の発現温度，ガスセンサ抵抗の温度依存性，及び
前記極小値の両側でのガスセンサ抵抗の温度依存性の非
対称性，を現す４つの因子の内の少なくとも３つの因子
からなる情報空間を定めて、検出前に情報空間をガス種
毎に分割し、複数の時点でサンプリングしたガスセンサ
抵抗から前記の３つの因子を求め、ガス種毎に分割した
情報空間上の位置を求めて、ガスを検出することを特徴
とする。またこの発明は、少なくとも１点でのガスセン
サ抵抗，ガスセンサ抵抗の極小値の発現温度，ガスセン
サ抵抗の温度依存性，及び前記極小値の両側でのガスセ
ンサ抵抗の温度依存性の非対称性，を現す４つの因子の
内の少なくとも３つの因子からなる情報空間を定めて、
検出前に情報空間上でのガス種毎の軌道を求め、複数の
時点でサンプリングしたガスセンサ抵抗から前記の３つ
の因子を求めて、情報空間上の位置を求め、前記の軌道
との距離からガスを検出することを特徴とする。少なく
とも１点とは、例えば文字通りに１点のセンサ抵抗をサ
ンプリングすることや、あるいは複数の点でのセンサ抵
抗の平均値をサンプリングすることを意味し、例えば温
度変化サイクルでのセンサ抵抗の平均値等も用い得る。
またこの発明は、ヒータに周期的に変化する加熱電力を
供給するための手段と、センサ抵抗を現す信号をサンプ
リングしてＡ／Ｄ変換するためのＡ／Ｄコンバータと、
Ａ／Ｄコンバータでサンプリングした信号から、ガスセ
ンサ抵抗の極小値の発現温度，ガスセンサ抵抗の温度依
存性，並びに前記極小値の両側でのガスセンサ抵抗の温
度依存性の非対称性，を現す３種の信号を含む測定デー
タセットを求めるための手段と、複数のガス種に対し
て、かつ各ガス種の複数のガス濃度に対して記憶させ
た、標準データセットと、前記の測定データセットとを
類似度判定するための手段とを設け、この手段でガス種
を同定するようにしたことを特徴とする。好ましくは、
前記情報空間として、ガスセンサ抵抗の極小値の発現温
度，ガスセンサ抵抗の温度依存性，及び前記極小値の両
側でのガスセンサ抵抗の温度依存性の非対称性、を現す
３つの因子からなる情報空間を用いる。また好ましく
は、温度変化を１周期１秒以下の幅でパルス的に行う。
さらに好ましくは、前記情報空間上でのガス種毎の軌道
を検出前にメモリに記憶させる。この発明は、またガス
により抵抗値が変化する金属酸化物半導体とヒータとを
備えたガスセンサを周期的に温度変化させ、温度変化に
伴うガスセンサ抵抗の変化をサンプリングしてガスを検
出する方法において、温度変化に伴う、昇温側と降温側
とのガスセンサ抵抗のヒステリシスループの面積から、
ガスを検出することを特徴とする。The present invention detects a gas by periodically changing the temperature of a gas sensor having a metal oxide semiconductor whose resistance value changes depending on the gas and a heater, and sampling the change in the resistance of the gas sensor due to the temperature change. In the way
Of the four factors expressing the gas sensor resistance at at least one point, the temperature at which the minimum value of the gas sensor resistance appears, the temperature dependence of the gas sensor resistance, and the asymmetry of the temperature dependence of the gas sensor resistance on both sides of the minimum value. An information space consisting of at least three factors is defined, the information space is divided for each gas type before detection, and the three factors are obtained from the gas sensor resistance sampled at a plurality of time points, and the information space is divided for each gas type. It is characterized in that the gas is detected by obtaining the upper position. Further, the present invention exhibits the gas sensor resistance at at least one point, the temperature at which the minimum value of the gas sensor resistance appears, the temperature dependence of the gas sensor resistance, and the asymmetry of the temperature dependence of the gas sensor resistance on both sides of the minimum value. By defining an information space consisting of at least three of the factors,
Before detection, the orbit of each gas species in the information space is obtained, the above three factors are obtained from the gas sensor resistances sampled at a plurality of time points, the position in the information space is obtained, and the gas from the distance to the orbit is obtained. Is detected. At least one point means, for example, literally sampling one point of the sensor resistance or sampling the average value of the sensor resistance at a plurality of points. For example, the average value of the sensor resistance in a temperature change cycle. Etc. can also be used.
The present invention also includes means for supplying heating power that changes periodically to the heater, and an A / D converter for sampling and A / D converting a signal representing the sensor resistance.
Three kinds of signals showing the temperature at which the minimum value of the gas sensor resistance appears, the temperature dependence of the gas sensor resistance, and the asymmetry of the temperature dependence of the gas sensor resistance on both sides of the minimum value from the signals sampled by the A / D converter. And a standard data set stored for a plurality of gas species and for a plurality of gas concentrations of each gas species, and the above-mentioned measurement data set, A means for making a determination is provided, and the gas species is identified by this means. Preferably,
As the information space, an information space composed of three factors that represent a temperature at which the minimum value of the gas sensor resistance appears, temperature dependence of the gas sensor resistance, and asymmetry of temperature dependence of the gas sensor resistance on both sides of the minimum value is used. . Further, preferably, the temperature change is performed in a pulse with a width of one cycle of 1 second or less.
More preferably, the trajectory of each gas species in the information space is stored in the memory before detection. The present invention is also a method for detecting a gas by periodically changing the temperature of a gas sensor including a metal oxide semiconductor whose resistance value changes depending on the gas and a heater, and sampling the change in the gas sensor resistance due to the temperature change, From the area of the hysteresis loop of the gas sensor resistance on the temperature increasing side and the temperature decreasing side due to the temperature change,
It is characterized by detecting gas.
【０００７】またこの発明は、温度変化過程でのガスセ
ンサ抵抗を多数の点でサンプリングし、サンプリングし
たガスセンサ抵抗を処理して、温度変化過程でのガスセ
ンサ抵抗の挙動を表す少なくとも３次元の情報空間のパ
ラメータを求め、求めたパラメータを予め記憶したパラ
メータと比較して、ガス種を同定することを特徴とす
る。３次元パラメータとしては、例えばセンサ抵抗の極
小値の発現温度，極小値の両側での温度依存性とする。
これに替えて、最大感度の発現温度（なお感度は空気中
とガス中との抵抗値の比等で定める）、温度変化に対す
るセンサ抵抗の挙動をプロットした際の最大感度の発現
温度の両側での活性化エネルギー等を用いても良い。Further, according to the present invention, the gas sensor resistance during the temperature change process is sampled at many points, the sampled gas sensor resistance is processed, and at least a three-dimensional information space representing the behavior of the gas sensor resistance during the temperature change process is displayed. It is characterized in that the gas species are identified by comparing the obtained parameters with the previously stored parameters. The three-dimensional parameter is, for example, the temperature at which the minimum value of the sensor resistance appears, and the temperature dependence on both sides of the minimum value.
Instead, the maximum sensitivity expression temperature (the sensitivity is determined by the ratio of the resistance values in air and gas, etc.), and on both sides of the maximum sensitivity expression temperature when the behavior of the sensor resistance is plotted against temperature changes The activation energy or the like may be used.
【０００８】[0008]
【発明の作用】発明者は、金属酸化物半導体ガスセンサ
を温度変化させる過程での、少なくとも１点でのガスセ
ンサ抵抗，ガスセンサ抵抗の極小値の発現温度，ガスセ
ンサ抵抗の温度依存性，及び極小値の両側でのガスセン
サ抵抗の温度依存性の非対称性，の４つのパラメータに
より、センサ抵抗の波形を表現できることを見い出し
た。これらの４つのパラメータからなるデータセットは
情報空間を定め、情報空間上での座標が定まれば、ガス
種とその濃度とが定まる。そこで問題は、 1) ガスセンサを周期的に温度変化させて、温度変化に
対するセンサ抵抗の応答波形から情報空間上の座標を算
出すること、 2) 参照用に、情報空間上の座標に対してガス種のデー
タ，より好ましくはガス種とガス濃度とのデータを事前
に用意しておくこと、 に単純化できる。実際にはガス種やガス濃度の決定には
これらの４つのパラメータを全て用いる必要はなく、そ
のうちの３つのパラメータで良い。即ち情報空間は３次
元以上であれば良く、データセットは３次元以上であれ
ば良い。ここでガス種毎の特徴が最も明確に現れるの
は、 1) センサ抵抗の極小値の発現温度， 2) センサ抵抗の温度依存性， 3) 極小値の両側での温度依存性の非対称性， の３種のパラメータである。そこで好ましくはこれらの
３つのパラメータを用い、３次元の情報空間を組み立
て、ガス種を同定する。The inventor has found that in the process of changing the temperature of the metal oxide semiconductor gas sensor, the gas sensor resistance at at least one point, the temperature at which the minimum value of the gas sensor resistance appears, the temperature dependence of the gas sensor resistance, and the minimum value. It was found that the waveform of the sensor resistance can be expressed by the four parameters of the temperature-dependent asymmetry of the gas sensor resistance on both sides. The data set consisting of these four parameters defines the information space, and when the coordinates in the information space are determined, the gas species and its concentration are determined. Therefore, the problem is that 1) periodically change the temperature of the gas sensor and calculate the coordinates in the information space from the response waveform of the sensor resistance to the temperature change. 2) For reference, the gas in relation to the coordinates in the information space It is possible to simplify by preparing in advance data of species, more preferably data of gas species and gas concentration. Actually, it is not necessary to use all of these four parameters to determine the gas species and the gas concentration, and only three of them may be used. That is, the information space may be three-dimensional or more, and the data set may be three-dimensional or more. The characteristics of each gas type are most apparent here: 1) temperature at which the minimum value of the sensor resistance appears, 2) temperature dependence of the sensor resistance, 3) asymmetry of temperature dependence on both sides of the minimum value, There are three types of parameters. Therefore, preferably, these three parameters are used to assemble a three-dimensional information space to identify the gas species.
【０００９】情報空間上でのガス種毎の軌道は例えば図
４のようになり、ガス種毎に異なる軌道となる。そこで
ガス種の同定は、 1) 測定した情報空間上の座標を校正済みの軌道と比較
し、 2) 軌道からの距離を決定する、 という作業に簡単化できる。即ち測定した座標から最も
近い軌道を用いてガス種を決定する。そして情報空間上
での距離の決定は、例えば軌道に直交する平面での距離
として扱えばよい。仮に複数の軌道の中間に情報空間上
の座標が現れる場合、複数のガスが混合しているものと
して処理し、例えば２つの軌道から等距離の点に測定し
た座標があれば、２つのガスが等濃度で混合しているも
のとして扱えば良い。なおここで情報空間を歪ませても
良く、例えばＣＯとエタノールとの混合ガスに対して、
ＣＯへの軌道とエタノールへの軌道とから等距離の点に
測定した座標がある場合に、ＣＯを見逃さないことを優
先し、ＣＯとエタノールが等濃度ではなく、ＣＯがエタ
ノールよりも多量に含まれていると処理しても良い。The trajectory for each gas type in the information space is, for example, as shown in FIG. 4, and the trajectory is different for each gas type. Therefore, the identification of the gas species can be simplified to 1) comparing the measured coordinates in the information space with the calibrated orbit, and 2) determining the distance from the orbit. That is, the gas species is determined using the trajectory closest to the measured coordinates. The distance in the information space may be determined as a distance on a plane orthogonal to the trajectory. If coordinates in the information space appear in the middle of a plurality of trajectories, it is treated as a mixture of a plurality of gases, and if there are coordinates measured at points equidistant from the two trajectories, two gases will be detected. It can be handled as if they are mixed at the same concentration. The information space may be distorted here, for example, for a mixed gas of CO and ethanol,
When there are measured coordinates at points equidistant from the trajectory to CO and the trajectory to ethanol, priority is given not to overlook CO, and CO and ethanol are not at the same concentration and CO is contained in a larger amount than ethanol. If it is, it may be processed.
【００１０】情報空間でのガス種毎の軌道という概念
は、情報空間をガス種毎に分割することと等価である。
そこで情報空間を事前にガス種毎に分割し、分割したど
の領域に測定した座標が属するかから、ガス種を決定し
ても良い。The concept of a trajectory for each gas type in the information space is equivalent to dividing the information space for each gas type.
Therefore, the information space may be divided in advance for each gas type, and the gas type may be determined based on which divided region the measured coordinates belong to.
【００１１】情報空間でのガス種毎の軌道やガス種毎の
情報空間の分割条件をメモリに記憶させても良いが、例
えばニューラルネットワークを用いることもできる。こ
の場合はメモリではなく、ニューラルネットワークのシ
ナップス常数として情報空間での軌道や分割条件が記憶
される。The trajectory of each gas type in the information space and the division condition of the information space for each gas type may be stored in the memory, but for example, a neural network may be used. In this case, not the memory but the orbits and division conditions in the information space are stored as synaptic constants of the neural network.
【００１２】各ガスに対する情報空間での座標はガス濃
度毎に変化し、軌道はガス種の他にガス濃度をも表すの
で、軌道からの距離が判明すれば直ちにガス濃度を決定
することもできる。しかしながらこれに替えて、情報空
間ではガス種の同定のみにとどめ、ガス濃度は別途に算
出する方が簡単である。このためにはガス濃度と何等か
のデータとの関係を参照表等に記憶し、得られたデータ
から参照表を参照してガス濃度を決定するのが好まし
い。そして参照表には、例えばセンサ抵抗（例えば温度
サイクルでのセンサ抵抗の最小値）とガス濃度との関係
を記憶させ、求めたセンサ抵抗から参照表を参照すれば
良い。参照表に充分な数のデータを記憶させるのは困難
なので、例えばガス濃度の１０倍の変化に対して例えば
２点ずつデータを記憶させるようにし、参照表での最も
近接した２点を求めて、その２点間を内分してガス濃度
を決定するのが好ましい。The coordinates in the information space for each gas change for each gas concentration, and the orbit represents not only the gas species but also the gas concentration. Therefore, if the distance from the orbit is known, the gas concentration can be determined immediately. . However, instead of this, in the information space, it is easier to only identify the gas species and calculate the gas concentration separately. For this purpose, it is preferable to store the relationship between the gas concentration and some data in a reference table or the like, and determine the gas concentration from the obtained data by referring to the reference table. Then, in the reference table, for example, the relationship between the sensor resistance (for example, the minimum value of the sensor resistance in the temperature cycle) and the gas concentration may be stored, and the reference table may be referred to from the obtained sensor resistance. Since it is difficult to store a sufficient number of data in the look-up table, for example, for each 10-fold change in the gas concentration, two data are stored, and the two closest points in the look-up table are calculated. It is preferable to determine the gas concentration by internally dividing the two points.
【００１３】これ以外に発明者は、加熱サイクルでの昇
温側と降温側とのセンサ抵抗のヒステリシスのループ面
積がガス種毎に著しく異なることを発見した（図１
７）。ヒステリシスループの面積はガス種の特徴を表
し、ループ面積からガス種を決定できる。この場合に定
量に必要なパラメータは、ループ面積と，これ以外の１
つのデータ（例えばセンサ抵抗の最小値）の２種類であ
る。In addition to the above, the inventor has found that the loop area of the hysteresis of the sensor resistance on the temperature rising side and the temperature lowering side in the heating cycle is remarkably different for each gas type (FIG. 1).
7). The area of the hysteresis loop represents the characteristics of the gas species, and the gas species can be determined from the loop area. In this case, the parameters required for quantification are the loop area and the other 1
There are two types of data (for example, the minimum value of the sensor resistance).
【００１４】なおサンプリングするセンサ抵抗として
は、文字どおりに温度変化が生じている過程でのセンサ
抵抗に限らず、温度変化期間の両側でのセンサ抵抗等も
含めても良い。例えば実施例の場合、１秒間に１６ｍ秒
間だけガスセンサをパルス的に加熱し、加熱開始と同時
に最初のセンサ抵抗をサンプリングする。この値は温度
変化の直前でのセンサ抵抗の定常値に対応する。The sensor resistance to be sampled is not limited to the sensor resistance in the process of literally changing the temperature, but may include the sensor resistance on both sides of the temperature changing period. For example, in the case of the embodiment, the gas sensor is pulse-heated for 16 msec per second, and the first sensor resistance is sampled at the same time when heating is started. This value corresponds to the steady-state value of the sensor resistance immediately before the temperature change.
【００１５】次に検出をリアルタイムで行うには、加熱
周期を短縮するのが好ましく、加熱周期は例えば２００
秒以下とし、より好ましくは２０秒以下、最も好ましく
は１秒以下とする。この周期の間センサ温度を連続して
変化させる必要はなく、例えば実施例の場合、加熱周期
を１秒とし、ガスセンサのヒータには１６ｍ秒幅の加熱
パルスを加えた。Next, in order to carry out the detection in real time, it is preferable to shorten the heating cycle, and the heating cycle is, for example, 200.
Seconds or less, more preferably 20 seconds or less, and most preferably 1 second or less. It is not necessary to continuously change the sensor temperature during this cycle. For example, in the case of the example, the heating cycle was set to 1 second, and the heating pulse of 16 msec width was applied to the heater of the gas sensor.
【００１６】[0016]
【実施例】図１〜図１７に、実施例を示す。図１におい
て、２はマイクロコンピュータで、例えば４ビットのワ
ンチップマイクロコンピュータ、あるいはこれにピギー
パックのＥ2ＰＲＯＭを追加したものとする。４は金属
酸化物半導体を用いたガスセンサで、ガスの吸着により
抵抗値が変化する金属酸化物半導体をヒータ５２で加熱
するようにしたものである。金属酸化物半導体の材料に
は例えばＳｎＯ2やＩｎ2Ｏ3あるいはＺｎＯ等を用い、
ここではＳｎＯ2金属酸化物半導体膜５６を用いた。６
は定電圧電源等の電源で、８はトランジスタスイッチ、
１０は負荷抵抗である。マイクロコンピュータ２の出力
側にはメータ１２やブザー，報知用のＬＥＤ等を接続す
る。１４はＬＣＤ等のディスプレイで、１６は校正信号
の入力用キーボードである。EXAMPLE An example is shown in FIGS. In FIG. 1, reference numeral 2 denotes a microcomputer, for example, a 4-bit one-chip microcomputer, or an E 2 PROM of a piggy pack is added thereto. Reference numeral 4 denotes a gas sensor using a metal oxide semiconductor, in which a heater 52 heats a metal oxide semiconductor whose resistance value changes due to adsorption of gas. For example, SnO2, In2O3, or ZnO is used as the material of the metal oxide semiconductor,
Here, the SnO2 metal oxide semiconductor film 56 is used. 6
Is a power source such as a constant voltage power source, 8 is a transistor switch,
Reference numeral 10 is a load resistance. A meter 12, a buzzer, a notification LED, and the like are connected to the output side of the microcomputer 2. Reference numeral 14 is a display such as LCD, and 16 is a keyboard for inputting a calibration signal.
【００１７】マイクロコンピュータ２の内部構造につい
て説明すると、２０はＡ／Ｄコンバータで、負荷抵抗１
０への出力ＶRLをＡ／Ｄ変換する。２２は特徴データ抽
出部で、Ａ／Ｄ変換したＶRLから情報空間上の座標から
なるデータセット（ここでは４次元）を抽出する。２４
は同定部で、データメモリ２６にある標準データセット
と特徴データ抽出部２２で求めたデータセット（以下測
定データセットという）とを比較し、ガス種を同定す
る。ガス種の同定には例えば類似度判定を用い、測定し
たデータセットと標準データセットを比較し、最も近い
標準データセットを算出する。これはガス種毎の情報空
間上の軌道に対し、軌道上の代表点と１点ずつ比較しな
がら、最近接した軌道を選び出すことである。メモリ規
模の制限のため標準データセットの記憶量には限界があ
り、最も近い標準データセットを２つ算出し、測定した
データセットと２つの標準データセットとの内分比を求
める。通常の場合、最も近接した２つのデータセットは
同じガス種に対応する。２８は定量部で、参照表３０に
記憶させたガス濃度に対して、同定部２４で求めた最も
近接した２つの標準データセットを用いて、参照表３０
からガス濃度を読み出す。そして読み出した２つのガス
濃度を前記の内分比で内分するとガス濃度が算出され
る。The internal structure of the microcomputer 2 will be described. Reference numeral 20 is an A / D converter, which is a load resistor 1.
The output VRL to 0 is A / D converted. A feature data extraction unit 22 extracts a data set (here, four-dimensional) composed of coordinates in the information space from the A / D-converted VRL. 24
An identification unit compares the standard data set in the data memory 26 with the data set obtained by the characteristic data extraction unit 22 (hereinafter referred to as measurement data set) to identify the gas species. For example, similarity determination is used to identify the gas species, the measured data set and the standard data set are compared, and the closest standard data set is calculated. This is to select the orbit that is closest to the orbit in the information space for each gas type by comparing the orbit with the representative point on the orbit. Since the storage capacity of the standard data set is limited due to the limitation of the memory scale, the two closest standard data sets are calculated, and the internal division ratio between the measured data set and the two standard data sets is obtained. In the usual case, the two closest data sets correspond to the same gas species. Reference numeral 30 denotes a quantification unit, which uses the two closest standard data sets obtained by the identification unit 24 for the gas concentrations stored in the reference table 30.
Read the gas concentration from. Then, the gas concentrations are calculated by internally dividing the two read gas concentrations by the above internal division ratio.
【００１８】測定データセットは４次元であり、メモリ
２６の標準データセットは例えば３次元とするが、４次
元の標準データセットとし、ガス種の同定と定量を同時
に行っても良い。ここでは３次元の情報空間を用い、情
報空間はガスセンサ抵抗の極小値の発現温度，ガスセン
サ抵抗の温度依存性，及び極小値の両側でのガスセンサ
抵抗の温度依存性の非対称性，の３つのパラメータから
なる。そして特徴データ抽出部２２で求めた４次元のデ
ータセットの内で、同定部２４では前記の３つのパラメ
ータを用いてガス種を同定し、センサ抵抗（例えば抵抗
の極小値でのセンサ抵抗）を特徴データ抽出部２２から
定量部２８へ入力し、参照表３０を参照してガス濃度を
決定する。The measurement data set is four-dimensional, and the standard data set of the memory 26 is, for example, three-dimensional, but a four-dimensional standard data set may be used to identify and quantify the gas species at the same time. Here, a three-dimensional information space is used, and the information space has three parameters: the temperature at which the minimum value of the gas sensor resistance appears, the temperature dependence of the gas sensor resistance, and the asymmetry of the temperature dependence of the gas sensor resistance on both sides of the minimum value. Consists of. Then, in the four-dimensional data set obtained by the characteristic data extraction unit 22, the identification unit 24 identifies the gas species using the above three parameters, and determines the sensor resistance (for example, the sensor resistance at the minimum resistance value). Input from the characteristic data extraction unit 22 to the quantification unit 28 and refer to the reference table 30 to determine the gas concentration.
【００１９】３２はＤ／Ａコンバータで、求めたガス濃
度をアナログデータに変換し、メータ１２で表示する。
３４はデジタルＩ／Ｏポートで、ガス濃度やガス種等を
ディスプレイ１４に表示すると共に、キーボード１６か
らの校正信号を受け付ける。そして校正要求がキーボー
ド１６から入力されると、特徴データ抽出部２２で求め
たデータセットをデータメモリ２６に記憶させ、キーボ
ード１６から入力されるガス種とその濃度とを参照表３
０に記憶させる。またこれらに伴って、データメモリ２
６や参照表３０から不要なデータを削除する。３６はシ
ーケンサでタイマを内蔵し、タイミング信号を発生し
て、マイクロコンピュータ２の各部を制御する。３８は
ヒータ制御部で、トランジスタスイッチ８を駆動してガ
スセンサ４の温度を周期的に変化させる。A D / A converter 32 converts the obtained gas concentration into analog data and displays it on the meter 12.
A digital I / O port 34 displays a gas concentration, a gas type and the like on the display 14 and receives a calibration signal from the keyboard 16. When the calibration request is input from the keyboard 16, the data set obtained by the characteristic data extraction unit 22 is stored in the data memory 26, and the gas species and its concentration input from the keyboard 16 are referred to in Table 3.
Store to 0. In addition, along with these, the data memory 2
6 and unnecessary data are deleted from the reference table 30. A sequencer 36 has a timer built therein, generates a timing signal, and controls each part of the microcomputer 2. A heater control unit 38 drives the transistor switch 8 to periodically change the temperature of the gas sensor 4.
【００２０】図２の左側に、動作フローチャートのメイ
ンループを示す。検出を開始すると初期化を行い、例え
ばガスセンサ４が長期間室温に放置されていた場合、何
サイクルか加熱サイクルを繰り返し、その特性が安定す
るまで待機する。初期化が終るとガスの検出に移り、金
属酸化物半導体膜５６の温度を周期的に変化させ、温度
変化の過程でのセンサ信号ＶRLをサンプリングし、特徴
データ抽出部２２で温度変化波形の特徴を示すデータセ
ットを抽出する。特徴データを抽出すると、データメモ
リ２６にある記憶済みのデータセットと比較し、ガス種
を同定する。次いで同定したガス種に対して、定量部２
８で参照表３０を用いてガス濃度を決定する。このよう
にして定性と定量とが終ると、メータ１２やディスプレ
イ１４に出力する。ここでキーボード１６から校正要求
が入力されると、校正を行う。The left side of FIG. 2 shows the main loop of the operation flowchart. When detection is started, initialization is performed. For example, when the gas sensor 4 is left at room temperature for a long period of time, the heating cycle is repeated for several cycles, and the characteristics wait until the characteristics are stabilized. When the initialization is completed, the process proceeds to gas detection, the temperature of the metal oxide semiconductor film 56 is periodically changed, the sensor signal VRL is sampled during the temperature change process, and the characteristic data extraction unit 22 features the temperature change waveform. Extract the data set that indicates. When the characteristic data is extracted, it is compared with the stored data set in the data memory 26 to identify the gas species. Then, for the identified gas species, the quantification unit 2
Determine the gas concentration using look-up table 30 at 8. When the qualitative and quantitative determinations are completed in this way, they are output to the meter 12 and the display 14. When a calibration request is input from the keyboard 16 here, calibration is performed.
【００２１】図２の右側に、同定部２４での処理を示
す。データメモリ２６にはＮ個のデータセットが記憶さ
れているとする。同定処理では特徴データ抽出部２２で
求めたデータセットに対して、最も類似した２つの標準
データセットを算出する。図のｉはメモリ２６でのデー
タ番号で、Ｓ1，Ｓ2は上位２つの近接した標準データセ
ットとの情報空間上の距離を表し、初期値にはこれらに
極めて大きな値を代入しておく。またｄiはメモリ２６
の各データセットとの情報空間上の距離である。メモリ
２６から１つずつ標準データセットＰiを読み出し、特
徴データ抽出部２２で求めたデータセットとの情報空間
上の距離ｄiを算出する。次にループ内でそれまでに求
めた最も近い情報空間上の距離Ｓ1よりも新たに求めた
距離ｄiが小さい場合、Ｓ1をＳ2に代入し、ｄiをＳ1に
代入する。またｄiがＳ1とＳ2の間にある場合、Ｓ2にｄ
iを代入する。なおＳ1，Ｓ2の記憶ではこれらに対する
データ番号i，jを同時に記憶しておくものとする。この
ループをＮ個の標準データセットに対して繰り返し、最
も近接したデータセットとの距離Ｓ1と次に類似したデ
ータセットとの距離Ｓ2をデータ番号i，jと共に、同定
部２４に記憶する。The right side of FIG. 2 shows the processing in the identification section 24. It is assumed that the data memory 26 stores N data sets. In the identification processing, the two most similar standard data sets are calculated from the data sets obtained by the characteristic data extraction unit 22. In the figure, i is the data number in the memory 26, S1 and S2 represent the distances in the information space between the upper two adjacent standard data sets, and extremely large values are substituted for these as initial values. Also, di is the memory 26
Is the distance in the information space from each data set of. The standard data sets Pi are read one by one from the memory 26, and the distance di in the information space from the data set obtained by the characteristic data extraction unit 22 is calculated. Next, when the newly obtained distance di is smaller than the closest distance S1 on the information space obtained so far in the loop, S1 is substituted into S2 and di is substituted into S1. If di is between S1 and S2, d
Substitute i In the storage of S1 and S2, the data numbers i and j for them are stored at the same time. This loop is repeated for N standard data sets, and the distance S1 with the closest data set and the distance S2 with the next similar data set are stored in the identifying unit 24 together with the data numbers i and j.
【００２２】Ｓ1，Ｓ2が定まると、ガス濃度の定量を行
う。この処理を図３の左側に示す。同定部２４からデー
タ番号i，jを呼び出し、参照表３０からこれらのデータ
番号に対応したガス濃度とガス種とを呼び出す。次にガ
ス濃度を参照表のガス濃度ｇi，ｇjを情報空間上での内
文比Ｓi，Ｓjで内分するように定め、これをガス濃度と
する。図３には２つのガス種が同じものである場合を示
したが、仮にガス種が異なる場合、 ｇi・Ｓj／（Ｓi
＋Ｓj） がデータ番号iのガス種の濃度を表し、 ｇj
・Ｓi／（Ｓi＋Ｓj） がデータ番号jのガス種に対する
ガス濃度を表すことになる。When S1 and S2 are determined, the gas concentration is quantified. This process is shown on the left side of FIG. The identification unit 24 calls the data numbers i and j, and the reference table 30 calls the gas concentrations and gas types corresponding to these data numbers. Next, the gas concentration is determined so that the gas concentrations gi and gj in the reference table are internally divided by the internal sentence ratios Si and Sj in the information space, and this is taken as the gas concentration. FIG. 3 shows the case where the two gas species are the same, but if the gas species are different, gi · Sj / (Si
+ Sj) represents the concentration of the gas species of data number i, gj
・ Si / (Si + Sj) represents the gas concentration for the gas species of data number j.
【００２３】実用上の要求からは、ユーザーが標準デー
タセットとそれに対応するガス濃度とを書き換えできる
方が便利である。これはガス検出装置の校正を可能にす
ると共に、ユーザーが実際に測定しているガス種やガス
濃度の付近に、多量の標準データセットを発生させる役
割を持つ。この処理を図３の右側に校正として示す。校
正を行う場合、例えばユーザーはガス種とその濃度とが
既知の雰囲気で検出を行い、それに対する結果をディス
プレイ１４に表示させる。そしてこれに対してキーボー
ド１６から校正を指令し、次いでガス種とガス濃度とを
入力する。この場合、特徴データ抽出部２２で求めたデ
ータセットを標準データセットとしてメモリ２６に記憶
させ、次にキーボード１６から入力したガス種とガス濃
度とを教師信号として参照表３０に記憶させる。新たに
記憶させたデータセットやガス濃度にはメモリ２６や表
３０の末尾に追加し、例えばＮ＋１のデータ番号を与え
ることになる。しかしガス種毎の情報空間上での軌道を
定め、あるいは情報空間をガス種毎に分割するとの観点
からは、メモリ２６や参照表３０をガス種と濃度の２次
元アレイとし、ガス種毎に定めた行に新たに記憶させた
データセットやガス濃度を記憶させることが好ましい。From practical requirements, it is more convenient for the user to be able to rewrite the standard data set and the corresponding gas concentration. This enables the gas detector to be calibrated and also has the role of generating a large standard data set in the vicinity of the gas species and gas concentration that the user is actually measuring. This process is shown as calibration on the right side of FIG. When performing the calibration, for example, the user performs detection in an atmosphere in which the gas species and the concentration thereof are known, and causes the display 14 to display the result for the detection. Then, the keyboard 16 is instructed to calibrate, and then the gas type and the gas concentration are input. In this case, the data set obtained by the characteristic data extraction unit 22 is stored in the memory 26 as a standard data set, and then the gas species and gas concentration input from the keyboard 16 are stored in the reference table 30 as teacher signals. The newly stored data set or gas concentration is added to the end of the memory 26 or the table 30 and is given a data number of N + 1, for example. However, from the viewpoint of determining the trajectory in the information space for each gas type or dividing the information space for each gas type, the memory 26 and the reference table 30 are made into a two-dimensional array of gas types and concentrations, and It is preferable to store a newly stored data set or gas concentration in a defined row.
【００２４】標準データ（データセットやガス濃度）を
無制限に追加すると、メモリ２６や参照表３０がオーバ
ーフローする。そこでこれを避けるため、標準データセ
ットや参照表でのガス濃度には、情報空間上での距離が
最小半径Ｌ未満のものを重複して記憶しないとの制限を
設けた。このため標準データセットや参照表のガス濃度
に対して、校正により追加したデータセットとの情報空
間上での距離ｄiを求め、ｄiが最小半径Ｌ未満のデータ
セットＰiと参照表３０のガス濃度ｇi並びにそれに対応
するガス種を削除する。When the standard data (data set or gas concentration) is added indefinitely, the memory 26 and the reference table 30 overflow. Therefore, in order to avoid this, the gas concentration in the standard data set and the reference table is restricted so that the gas having a distance in the information space smaller than the minimum radius L is not stored in duplicate. Therefore, for the gas concentrations of the standard data set and the reference table, the distance di in the information space from the data set added by calibration is obtained, and the gas concentration of the data set Pi and the reference table 30 where di is less than the minimum radius L. Delete gi and the corresponding gas species.
【００２５】図４に、データセットｍ2，ｍ3，ｍ4から
なる３次元の情報空間を示す。このデータセットの意味
は図８で後述する。また情報空間は実際には４次元であ
るが、ここでは３次元として図示した。図に示した軌道
はＣＯの軌道と水素の軌道で、座標点はガス濃度１００
ppm，１０００ppm，１００００ppmの３点に対して示し
た。図の４０はガス空間で、軌道の周囲を取り巻くよう
に情報空間を分割した空間であり、ＣＯの軌道の周囲の
ガス空間ではＣＯが発生しているものとして処理し、同
様に水素の軌道の周囲のガス空間では水素が発生してい
るものとして処理する。なお２つのガス空間の中間の座
標で、いずれのガス空間にも属さない座標に対しては、
最も近接した２つのガス空間の２種類のガスが混合して
いるとして処理するか、あるいは信頼性のある検出がで
きないとしてＬＣＤ１４にエラーメッセージするかの、
いずれかとなる。FIG. 4 shows a three-dimensional information space consisting of the data sets m2, m3 and m4. The meaning of this data set will be described later with reference to FIG. Although the information space is actually four-dimensional, it is illustrated here as three-dimensional. The orbits shown in the figure are CO and hydrogen orbits, and the coordinate points are gas concentration 100.
It is shown for three points of ppm, 1000 ppm and 10000 ppm. Reference numeral 40 in the figure is a gas space, which is a space obtained by dividing the information space so as to surround the orbit, and the gas space around the CO orbit is treated as if CO is generated. It is treated as if hydrogen is generated in the surrounding gas space. For coordinates in the middle of the two gas spaces that do not belong to any gas space,
Whether the two gases in the two gas spaces closest to each other are treated as being mixed, or whether an error message is displayed on the LCD 14 because reliable detection cannot be performed.
It will be either.
【００２６】図４のＣＯと水素とに対する軌道は、後述
の図１４〜図１６のデータから求めたもので、水素とＣ
Ｏに対する軌道は完全に分離している。これに対して図
９〜図１２の生データでは、ガス種毎の特徴は曖昧であ
る。図４にはＣＯと水素の２つの軌道のみを示したが、
これ以外にメタンやイソブタン等の他のガスを加えても
軌道は分離しており、また各軌道はガスが無い清浄空気
中での座標とも識別できる。例えば水素１００ppmに対
するデータセットは清浄空気中でのデータセットに近い
が、図４のように水素に対するガス空間４０を絞ると、
清浄空気中での座標はガス空間４０から上側に突き出し
ている。なお測定データセットの例を図の黒丸で示す
と、軌道との距離は軌道に直交する平面内での測定デー
タセットと軌道との距離として定まる。例えば水素の軌
道の付近に測定したデータセットがある場合を、図４に
示す。The orbits for CO and hydrogen shown in FIG. 4 are obtained from the data shown in FIGS.
The orbits for O are completely separate. On the other hand, in the raw data of FIGS. 9 to 12, the characteristics of each gas type are ambiguous. Only two orbits of CO and hydrogen are shown in Fig. 4,
In addition to this, the orbits are separated even if other gases such as methane and isobutane are added, and each orbit can be identified as the coordinates in clean air without gas. For example, the data set for 100 ppm hydrogen is close to the data set in clean air, but if the gas space 40 for hydrogen is reduced as shown in FIG.
The coordinates in the clean air project upward from the gas space 40. When an example of the measurement data set is shown by a black circle in the figure, the distance from the trajectory is determined as the distance between the measurement data set and the trajectory in the plane orthogonal to the trajectory. For example, FIG. 4 shows a case where a measured data set exists near the hydrogen orbit.
【００２７】図５，図６に、用いたガスセンサ４を示
す。このガスセンサ４自体は特開平１−３１３７５１号
公報や特開平５−３４０９１０号公報で公知であり、パ
ルス加熱の手法は特開平５−８７７６１号公報等により
公知である。図５，図６において、４１は基板で例えば
アルミナ基板やガラス基板等を用い、４２は電極、４４
はガス感知部、４６は３本のＦ型リードで、基板４１を
上下からサンドイッチして電極４２に接続し、５０はガ
ラス膜等の断熱膜である。なお基板４１にガラスを用い
る場合、断熱膜５０は不要になる。５２は酸化ルテニウ
ム等のヒータで、５４はシリカ膜やガラス膜等の絶縁
膜、５６は金属酸化物半導体膜で、実施例ではヒータ５
２，絶縁膜５４，金属酸化物半導体膜５６（約１０μｍ
厚）を厚膜プロセスで形成し、それらの合計膜厚を約３
０μｍとした。ガスセンサ４の構造は任意であるが、金
属酸化物半導体膜５６を速やかに、例えば熱時定数１０
０ｍ秒以下で、温度変化させることができる構造が好ま
しい。5 and 6 show the gas sensor 4 used. The gas sensor 4 itself is known from JP-A-1-313751 and JP-A-5-340910, and the method of pulse heating is known from JP-A-5-87761. In FIGS. 5 and 6, reference numeral 41 denotes a substrate, for example, an alumina substrate or a glass substrate, 42 is an electrode, 44
Is a gas detector, 46 is three F-type leads, sandwiches the substrate 41 from above and below and connects it to the electrode 42, and 50 is a heat insulating film such as a glass film. When glass is used for the substrate 41, the heat insulating film 50 becomes unnecessary. 52 is a heater such as ruthenium oxide, 54 is an insulating film such as silica film or glass film, and 56 is a metal oxide semiconductor film.
2, insulating film 54, metal oxide semiconductor film 56 (about 10 μm
Thickness) is formed by a thick film process, and their total film thickness is about 3
It was set to 0 μm. Although the structure of the gas sensor 4 is arbitrary, the metal oxide semiconductor film 56 can be quickly formed, for example, with a thermal time constant of 10.
A structure capable of changing the temperature in 0 msec or less is preferable.
【００２８】図７に、実施例で用いた金属酸化物半導体
膜５６の温度波形とそれに対する抵抗値の波形とを示
す。実施例で用いた加熱パルスは方形波であり、パルス
幅は１６ｍ秒で、毎秒１パルスずつ加熱した。実効加熱
電力は３０ｍＷで、パルス加熱時の電力は約２Ｗであ
る。パルス加熱は図７の時刻０で開始し、時刻１６ｍ秒
で終了する。これに対してセンサ抵抗（金属酸化物半導
体膜５６の抵抗値）を１.６ｍ秒間隔で２０点サンプリ
ングし、そのうちサンプリング番号１〜１０が昇温側で
のデータを、サンプリング番号１１〜１９が降温側での
データを表し、データ番号０は加熱開始直前のセンサ抵
抗を表す。なお以下では、センサ抵抗やその応答波形に
は６個のセンサの相乗平均値を用いた。FIG. 7 shows the temperature waveform of the metal oxide semiconductor film 56 used in the example and the waveform of the resistance value thereof. The heating pulse used in the examples was a square wave, the pulse width was 16 msec, and one pulse was heated per second. The effective heating power is 30 mW, and the power during pulse heating is about 2 W. The pulse heating starts at time 0 in FIG. 7 and ends at time 16 ms. On the other hand, the sensor resistance (the resistance value of the metal oxide semiconductor film 56) was sampled at 20 points at intervals of 1.6 msec, of which sampling numbers 1 to 10 are data on the temperature rising side, and sampling numbers 11 to 19 are data. Data on the cooling side is represented, and data number 0 represents the sensor resistance immediately before the start of heating. In addition, below, the geometric mean value of six sensors was used for the sensor resistance and its response waveform.
【００２９】図８に、データセットｍ1〜ｍ4の意味を示
す。図の実線は昇温側のセンサ抵抗の挙動を示し、横軸
はセンサ温度（金属酸化物半導体膜５６の温度）であ
る。ｍ1はパルス加熱前（ほぼ室温）でのセンサ抵抗を
表し、ｍ2はセンサ抵抗の温度係数に対応する。図９〜
図１２に示すように、センサ抵抗には極小値が存在し、
その発現温度をｍ3とする。ｍ4は、極小値の両側での温
度係数の非対称性を表すパラメータである。これらのパ
ラメータｍ1〜ｍ4を用いて、センサ抵抗Ｒ（Ｔ）を温度
Ｔの関数として、 Ｒ（Ｔ）＝ｍ1・Ｅｘｐ［ｍ2（Ｔ−ｍ3）2・（１−ｍ4Ｔ）］ (1) とする。FIG. 8 shows the meaning of the data sets m1 to m4. The solid line in the figure shows the behavior of the sensor resistance on the temperature rising side, and the horizontal axis is the sensor temperature (temperature of the metal oxide semiconductor film 56). m1 represents the sensor resistance before pulse heating (near room temperature), and m2 corresponds to the temperature coefficient of the sensor resistance. 9-
As shown in FIG. 12, there is a minimum value in the sensor resistance,
Its expression temperature is m3. m4 is a parameter indicating the asymmetry of the temperature coefficient on both sides of the minimum value. Using these parameters m1 to m4, the sensor resistance R (T) as a function of temperature T, R (T) = m1 · Exp [m2 (T-m3) 2 · (1-m4T)] (1) To do.
【００３０】式(1)において、Ｒはセンサ抵抗で、Ｔは
℃単位での温度、ｍ1〜ｍ4は前記のパラメータで、ｍ1
〜ｍ4はガス種とガス濃度毎に定まる。昇温側でのセン
サ抵抗Ｒの挙動を式(1)で表され、式(1)は実測値と±
０.１％以内で一致する。このことは式(1)により、加熱
サイクルの昇温側でのセンサ抵抗の挙動を表現できるこ
とを表し、またパラメータｍ1〜ｍ4によりガス種とその
濃度毎の特徴を表現できることを意味する。ここでは昇
温側の特徴を用いたが、降温側でも同様に４つのパラメ
ータｍ1〜ｍ4と式(1)でセンサ抵抗Ｒの挙動を表現で
き、降温側の特徴を用いても良い。またセンサ抵抗ｍ1
は室温付近でのセンサ抵抗としたが、加熱サイクル中の
任意の時点のセンサ抵抗、センサ抵抗の極小値、あるい
は加熱サイクルでのセンサ抵抗の平均値等でも良い。即
ちパラメータｍ1は、何等かの意味でセンサ抵抗を反映
するものであれば良い。パラメータｍ3は、センサ抵抗
の極小値の発現温度を意味す特徴的なパラメータであ
る。パラメータｍ2はセンサ抵抗の温度係数を表し、こ
こでは加熱開始時とセンサ抵抗の極小値との間の温度依
存性を表現するパラメータとしたが、この間の任意の時
点での温度依存性を示すパラメータでよい。例えばサン
プリングポイント１，１０間の抵抗値の比をパラメータ
ｍ2としても良い。パラメータｍ1〜ｍ4は上記の物理的
意味を持つものであればよく、例えばセンサ抵抗ｍ1で
はなく単なるセンサ信号ＶRLを用いても良い。またパラ
メータｍ3に対して、センサ温度ではなく、センサ抵抗
の極小値が発生するサンプリングポイントを用いる方が
実用的である。In the equation (1), R is the sensor resistance, T is the temperature in ° C, m1 to m4 are the above parameters, and m1
~ M4 is determined for each gas type and gas concentration. The behavior of the sensor resistance R on the temperature rising side is expressed by the equation (1), and the equation (1) is equal to the measured value ±
Match within 0.1%. This means that the behavior of the sensor resistance on the temperature rising side of the heating cycle can be expressed by the equation (1), and that the characteristics for each gas species and its concentration can be expressed by the parameters m1 to m4. Although the characteristic on the temperature rising side is used here, the behavior of the sensor resistance R can be similarly expressed on the temperature lowering side by the four parameters m1 to m4 and the equation (1), and the characteristic on the temperature lowering side may be used. Also, the sensor resistance m1
Is the sensor resistance near room temperature, but may be the sensor resistance at any point during the heating cycle, the minimum value of the sensor resistance, or the average value of the sensor resistance in the heating cycle. That is, the parameter m1 may be any parameter as long as it reflects the sensor resistance. The parameter m3 is a characteristic parameter that means the temperature at which the minimum value of the sensor resistance appears. The parameter m2 represents the temperature coefficient of the sensor resistance, and here it is the parameter expressing the temperature dependence between the start of heating and the minimum value of the sensor resistance, but a parameter indicating the temperature dependence at any point during this time. Good. For example, the ratio of resistance values between the sampling points 1 and 10 may be used as the parameter m2. The parameters m1 to m4 may be those having the above-mentioned physical meaning, and for example, the sensor signal VRL may be used instead of the sensor resistance m1. For the parameter m3, it is more practical to use the sampling point where the minimum value of the sensor resistance is generated instead of the sensor temperature.
【００３１】式(1)はセンサ抵抗のアレーニウス・プロ
ットを拡張したものであり、吸脱着や酸化等の化学反応
を速度過程として表現したものである。ここで現れるパ
ラメータｍ1〜ｍ4は、サンプリングした生のセンサ抵抗
を２次加工して３次の情報空間上のパラメータとしたも
ので、ｍ1はガスの吸着量を、ｍ2は吸着や吸着後の酸化
等によってセンサ抵抗が減少するプロセスへの活性化エ
ネルギーを、ｍ4は吸着ガスの脱離等により感度が減少
するプロセスへの活性化エネルギーを、ｍ3はこれらの
２つのプロセスのバランスでセンサ感度が最大となる温
度，あるいは吸着ガスの効果が最大となる温度を表すと
も説明できる。Equation (1) is an extension of the Arrhenius plot of the sensor resistance, and expresses chemical reactions such as adsorption / desorption and oxidation as rate processes. The parameters m1 to m4 appearing here are parameters obtained by secondary processing of the sampled raw sensor resistance and used as parameters in the tertiary information space. M1 is the adsorption amount of gas, m2 is adsorption or oxidation after adsorption. And so on, m4 is the activation energy for the process where the sensor resistance decreases, m4 is the activation energy for the process where the sensitivity decreases due to desorption of adsorbed gas, and m3 is the balance between these two processes, and the sensor sensitivity is the maximum. It can also be explained by expressing the temperature at which the effect of adsorbed gas is maximized.
【００３２】図９〜図１２は、ＣＯ，水素，イソブタ
ン，メタンに対する１００℃〜４８０℃の範囲での昇温
側のセンサ抵抗の挙動を示すものである。そしてこれら
の各データに対して、式(1)でパラメータｍ1〜ｍ4を適
当に選ぶと、±０.１％以内の精度でシミュレーション
できる。9 to 12 show the behavior of the sensor resistance on the temperature rising side in the range of 100 ° C. to 480 ° C. with respect to CO, hydrogen, isobutane, and methane. Then, for each of these data, if parameters m1 to m4 are appropriately selected in equation (1), simulation can be performed with an accuracy within ± 0.1%.
【００３３】図１３〜図１６は、メタン，ＣＯ，水素，
イソブタンの４種類のガスに対する、パラメータｍ1〜
ｍ4の挙動を示す。横軸はガス濃度で、縦軸は各パラメ
ータを表し、図の横方向の実線は清浄空気中での値を示
し、その上下の破線は清浄空気中でのパラメータの変動
範囲を表す。これらのデータは昇温側のデータを表し、
空気中での抵抗値の極小値が５５０℃付近で発現するた
め、加熱パルス幅を１６ｍ秒のままで、最高センサ温度
を約５８０℃に修正して測定してある。これらのパラメ
ータの内で、２つのパラメータのみを用いガス種を同定
するのは難しい。例えば図１３のｍ1と図１４のｍ2とか
らなる２次元情報空間を考えると、ＣＯ２０００ppm及
びイソブタン ２０００ppmに対する情報空間上の距離は
かなり小さい。同様に２つのパラメータのみを用いる
と、異なるガス種に対して偶発的に情報空間上の距離が
近づく点が存在する。そこで情報空間は少なくとも３次
元とし、好ましくはパラメータｍ2，ｍ3，ｍ4に対応す
る３次元の情報空間とする。そしてこのような情報空間
での挙動を示すものが図４のデータであり、例えば水素
の軌道とＣＯの軌道とは分離され、ガス種を正確に同定
できる。13 to 16 show methane, CO, hydrogen,
Parameter m1 ~ for four types of isobutane gas
The behavior of m4 is shown. The horizontal axis represents the gas concentration, the vertical axis represents each parameter, the horizontal solid line in the figure represents the value in clean air, and the upper and lower broken lines represent the fluctuation range of the parameter in clean air. These data represent the data on the temperature rising side,
Since the minimum resistance value in air appears near 550 ° C., the maximum sensor temperature was corrected to about 580 ° C. with the heating pulse width kept at 16 msec. Of these parameters, it is difficult to identify the gas species using only two parameters. For example, considering a two-dimensional information space consisting of m1 in FIG. 13 and m2 in FIG. 14, the distance on the information space for CO 2000 ppm and isobutane 2000 ppm is quite small. Similarly, when only two parameters are used, there is a point where the distance in the information space is accidentally reduced for different gas species. Therefore, the information space is at least three-dimensional, and preferably the three-dimensional information space corresponding to the parameters m2, m3, and m4. And what shows the behavior in such an information space is the data of FIG. 4, for example, the orbit of hydrogen and the orbit of CO are separated, and the gas species can be accurately identified.
【００３４】図１７に、最高温度（５５０℃）と１３０
℃との間での、ヒステリシスループの面積を示す。ヒス
テリシスループの面積は昇温側でのセンサ抵抗の対数値
から降温側のセンサ抵抗の対数値を引算して積分し、セ
ンサ温度１３０℃から最高温度の範囲で求めた。図１７
に示すように、ループの面積はＣＯ，水素，イソブタ
ン，メタンの順に小さくなり、ループの面積からガス種
を定めることができる。さらにループ面積とパラメータ
ｍ1〜ｍ4のいずれか１つとを組み合せれば、容易にガス
種とガス濃度とを定めることができ、好ましくはパラメ
ータｍ1とループ面積とを組み合わせる。例えばＣＯを
検出する場合、パラメータｍ1の値に対してループ面積
が極めて大きいことが特徴であり、これからＣＯである
ことを同定する。次にパラメータｍ1の値を参照し、前
記の参照表３０を用いればＣＯ濃度を決定できる。FIG. 17 shows the maximum temperature (550 ° C.) and 130
Shows the area of the hysteresis loop between and. The area of the hysteresis loop was obtained by subtracting the logarithmic value of the sensor resistance on the temperature rising side from the logarithmic value of the sensor resistance on the temperature lowering side and integrating it to obtain the area from the sensor temperature of 130 ° C. to the maximum temperature. FIG. 17
As shown in, the area of the loop becomes smaller in the order of CO, hydrogen, isobutane, and methane, and the gas species can be determined from the area of the loop. Further, by combining the loop area and any one of the parameters m1 to m4, the gas species and the gas concentration can be easily determined, and preferably the parameter m1 and the loop area are combined. For example, in the case of detecting CO, the loop area is extremely large with respect to the value of the parameter m1. From this, it is identified as CO. Next, the CO concentration can be determined by referring to the value of the parameter m1 and using the above reference table 30.
【００３５】ここでは特定の実施例を示したがこれに限
るものではなく、例えばメモリ２６にデータセットを記
憶させる替わりにニューラルネットワークを用いても良
い。この場合情報空間上の座標やガス種毎の軌道との距
離はニューラルネットワークにより決定され、情報空間
の分割条件やガス種毎の軌道はニューラルネットワーク
でのシナップスの定数として記憶される。またキーボー
ド１６からの教師信号は、ニューラルネットワークのシ
ナップス常数の変化として実行される。Although a specific embodiment has been shown here, the present invention is not limited to this. For example, instead of storing the data set in the memory 26, a neural network may be used. In this case, the coordinates in the information space and the distance to the trajectory for each gas species are determined by the neural network, and the division conditions of the information space and the trajectory for each gas species are stored as synapse constants in the neural network. The teacher signal from the keyboard 16 is executed as a change in the synaptic constant of the neural network.
【００３６】[0036]
【発明の効果】この発明では、金属酸化物半導体ガスセ
ンサの温度変化に対する応答波形からガス種を同定する
ための、新たな方法と装置を提供する（請求項１〜
８）。The present invention provides a new method and apparatus for identifying a gas species from a response waveform of a metal oxide semiconductor gas sensor with respect to temperature change.
8).
【図１】 実施例のガス検出装置のブロック図FIG. 1 is a block diagram of a gas detection device according to an embodiment.
【図２】 実施例のガス検出装置の動作フローチャー
トFIG. 2 is an operation flowchart of the gas detection device according to the embodiment.
【図３】 実施例のガス検出装置の動作フローチャー
トFIG. 3 is an operation flowchart of the gas detection device according to the embodiment.
【図４】 実施例での情報空間を示す特性図FIG. 4 is a characteristic diagram showing an information space in the embodiment.
【図５】 実施例で用いたガスセンサの要部平面図FIG. 5 is a plan view of the main parts of the gas sensor used in the examples.
【図６】 実施例で用いたガスセンサの断面図FIG. 6 is a sectional view of a gas sensor used in the examples.
【図７】 実施例で用いたガスセンサの温度波形と抵
抗値波形とを示す特性図FIG. 7 is a characteristic diagram showing a temperature waveform and a resistance waveform of the gas sensor used in the examples.
【図８】 実施例で用いた特徴データを示す特性図FIG. 8 is a characteristic diagram showing characteristic data used in the examples.
【図９】 ＣＯに対する昇温側のガスセンサ抵抗値波
形を示す特性図FIG. 9 is a characteristic diagram showing a gas sensor resistance value waveform on the temperature rising side with respect to CO.
【図１０】 水素に対する昇温側のガスセンサ抵抗値波
形を示す特性図FIG. 10 is a characteristic diagram showing a gas sensor resistance value waveform on the temperature rising side with respect to hydrogen.
【図１１】 イソブタンに対する昇温側のガスセンサ抵
抗値波形を示す特性図FIG. 11 is a characteristic diagram showing a gas sensor resistance value waveform on the temperature rising side with respect to isobutane.
【図１２】 メタンに対する昇温側のガスセンサ抵抗値
波形を示す特性図FIG. 12 is a characteristic diagram showing a gas sensor resistance value waveform on the temperature rising side with respect to methane.
【図１３】 ガスセンサ抵抗の極小値とガス濃度との関
係を示す特性図FIG. 13 is a characteristic diagram showing the relationship between the minimum gas sensor resistance value and the gas concentration.
【図１４】 ガスセンサ抵抗の温度係数とガス濃度との
関係を示す特性図FIG. 14 is a characteristic diagram showing the relationship between the temperature coefficient of the gas sensor resistance and the gas concentration.
【図１５】 ガスセンサ抵抗の極小値の発現温度とガス
濃度との関係を示す特性FIG. 15 is a characteristic showing the relationship between the temperature at which the minimum value of the gas sensor resistance appears and the gas concentration.
【図１６】 ガスセンサ抵抗の極小値付近での非対称性
因子とガス濃度との関係を示す特性図FIG. 16 is a characteristic diagram showing the relationship between the gas concentration and the asymmetry factor near the minimum value of the gas sensor resistance.
【図１７】 ガスセンサ抵抗のヒステリシスループ面積
とガス濃度との関係を示す特性図FIG. 17 is a characteristic diagram showing the relationship between the gas concentration and the hysteresis loop area of the gas sensor resistance.
【符号の説明】 ２ マイクロコンピュータ ４０ ガス
空間 ４ ガスセンサ ４１ 基板 ６ 電源 ４２ 電極 ８ トランジスタスイッチ ４４ ガス
感知部 １０ 負荷抵抗 ４６ Ｆ
型リード １２ メータ ５０ 断
熱膜 １４ ディスプレイ ５２ ヒ
ータ １６ キーボード ５４ 絶
縁膜 ２０ Ａ／Ｄコンバータ ５６ 金
属酸化物半導体膜 ２２ 特徴データ抽出部 ２４ 同定部 ２６ データメモリ ２８ 定量部 ３０ 参照表 ３２ Ｄ／Ａコンバータ ３４ デジタルＩ／Ｏポート ３６ シーケンサ ３８ ヒータ制御部[Explanation of Codes] 2 Microcomputer 40 Gas Space 4 Gas Sensor 41 Substrate 6 Power Supply 42 Electrode 8 Transistor Switch 44 Gas Sensing Section 10 Load Resistance 46 F
Type lead 12 meter 50 heat insulation film 14 display 52 heater 16 keyboard 54 insulation film 20 A / D converter 56 metal oxide semiconductor film 22 characteristic data extraction unit 24 identification unit 26 data memory 28 quantitative unit 30 reference table 32 D / A converter 34 Digital I / O port 36 Sequencer 38 Heater controller
Claims (8)
半導体とヒータとを備えたガスセンサを周期的に温度変
化させ、温度変化に伴うガスセンサ抵抗の変化をサンプ
リングしてガスを検出する方法において、 少なくとも１点でのガスセンサ抵抗，ガスセンサ抵抗の
極小値の発現温度，ガスセンサ抵抗の温度依存性，及び
前記極小値の両側でのガスセンサ抵抗の温度依存性の非
対称性，を現す４つの因子の内の少なくとも３つの因子
からなる情報空間を定めて、検出前に情報空間をガス種
毎に分割し、 複数の時点でサンプリングしたガスセンサ抵抗から前記
の３つの因子を求め、ガス種毎に分割した情報空間上の
位置を求めて、ガスを検出することを特徴とする、ガス
検出方法。1. A method for detecting a gas by periodically changing the temperature of a gas sensor including a metal oxide semiconductor whose resistance value changes depending on the gas and a heater, and sampling the change of the gas sensor resistance accompanying the temperature change. Of the four factors expressing the gas sensor resistance at at least one point, the temperature at which the minimum value of the gas sensor resistance appears, the temperature dependence of the gas sensor resistance, and the asymmetry of the temperature dependence of the gas sensor resistance on both sides of the minimum value. An information space consisting of at least three factors is defined, the information space is divided for each gas type before detection, the above three factors are obtained from the gas sensor resistance sampled at a plurality of time points, and the information space is divided for each gas type. A gas detection method, characterized in that the gas is detected by obtaining the upper position.
半導体とヒータとを備えたガスセンサを周期的に温度変
化させ、温度変化に伴うガスセンサ抵抗の変化をサンプ
リングしてガスを検出する方法において、 少なくとも１点でのガスセンサ抵抗，ガスセンサ抵抗の
極小値の発現温度，ガスセンサ抵抗の温度依存性，及び
前記極小値の両側でのガスセンサ抵抗の温度依存性の非
対称性，を現す４つの因子の内の少なくとも３つの因子
からなる情報空間を定めて、検出前に情報空間上でのガ
ス種毎の軌道を求め、 複数の時点でサンプリングしたガスセンサ抵抗から前記
の３つの因子を求めて、情報空間上の位置を求め、前記
の軌道との距離からガスを検出することを特徴とする、
ガス検出方法。2. A method of detecting a gas by periodically changing the temperature of a gas sensor including a heater and a metal oxide semiconductor whose resistance value changes depending on the gas, and sampling the change in the resistance of the gas sensor due to the temperature change to detect the gas. Of the four factors expressing the gas sensor resistance at at least one point, the temperature at which the minimum value of the gas sensor resistance appears, the temperature dependence of the gas sensor resistance, and the asymmetry of the temperature dependence of the gas sensor resistance on both sides of the minimum value. An information space consisting of at least three factors is determined, the orbit of each gas species in the information space is obtained before detection, and the above three factors are obtained from the gas sensor resistance sampled at a plurality of time points, and the information space in the information space is obtained. The position is obtained, and the gas is detected from the distance from the orbit,
Gas detection method.
極小値の発現温度，ガスセンサ抵抗の温度依存性，及び
前記極小値の両側でのガスセンサ抵抗の温度依存性の非
対称性、を現す３つの因子からなる情報空間を用いるこ
とを特徴とする、請求項１または２に記載のガス検出方
法。3. The information space includes three factors that represent a temperature at which a gas sensor resistance has a minimum value, temperature dependence of the gas sensor resistance, and asymmetry of temperature dependence of the gas sensor resistance on both sides of the minimum value. The gas detection method according to claim 1 or 2, wherein the information space is used.
ルス的に行うことを特徴とする、請求項１または２に記
載のガス検出方法。4. The gas detection method according to claim 1, wherein the temperature change is performed in a pulsed manner with a period of 1 second or less.
出前にメモリに記憶させることを特徴とする、請求項２
に記載のガス検出方法。5. The orbit for each gas species in the information space is stored in a memory before detection.
The gas detection method described in.
半導体とヒータとを備えたガスセンサを周期的に温度変
化させ、温度変化に伴うガスセンサ抵抗の変化をサンプ
リングしてガスを検出する方法において、 温度変化に伴う、昇温側と降温側とのガスセンサ抵抗の
ヒステリシスループの面積から、ガスを検出することを
特徴とする、ガス検出方法。6. A method of detecting a gas by periodically changing the temperature of a gas sensor including a heater and a metal oxide semiconductor whose resistance value changes depending on the gas, and sampling the change in the resistance of the gas sensor due to the temperature change to detect the gas. A gas detection method, characterized in that the gas is detected from the areas of the hysteresis loops of the gas sensor resistances on the temperature increasing side and the temperature decreasing side due to temperature changes.
半導体とヒータとを備えたガスセンサを周期的に温度変
化させ、温度変化に伴うガスセンサ抵抗の変化をサンプ
リングしてガスを検出するようにした装置において、 前記ヒータに周期的に変化する加熱電力を供給するため
の手段と、 センサ抵抗を現す信号をサンプリングしてＡ／Ｄ変換す
るためのＡ／Ｄコンバータと、 Ａ／Ｄコンバータでサンプリングした信号から、ガスセ
ンサ抵抗の極小値の発現温度，ガスセンサ抵抗の温度依
存性，並びに前記極小値の両側でのガスセンサ抵抗の温
度依存性の非対称性，を現す３種の信号を含む測定デー
タセットを求めるための手段と、 複数のガス種に対して、かつ各ガス種の複数のガス濃度
に対して記憶させた、標準データセットと、前記の測定
データセットとを類似度判定するための手段とを設け、
この手段でガス種を同定するようにしたことを特徴とす
る、ガス検出装置。7. A gas sensor provided with a heater and a metal oxide semiconductor whose resistance value changes depending on the gas is cyclically changed in temperature, and the change in the gas sensor resistance due to the temperature change is sampled to detect the gas. In the apparatus, means for supplying heating power that changes periodically to the heater, A / D converter for A / D conversion by sampling a signal representing a sensor resistance, and sampling by an A / D converter From the signals, a measurement data set including three kinds of signals representing the minimum temperature occurrence temperature of the gas sensor resistance, the temperature dependence of the gas sensor resistance, and the temperature dependence asymmetry of the gas sensor resistance on both sides of the minimum value is obtained. And a standard data set stored for a plurality of gas species and for a plurality of gas concentrations of each gas species, And means for determining similarity between data sets provided,
A gas detector characterized in that a gas species is identified by this means.
半導体とヒータとを備えたガスセンサを周期的に温度変
化させ、温度変化に伴うガスセンサ抵抗の変化をサンプ
リングしてガスを検出する方法において、 温度変化過程でのガスセンサ抵抗を多数の点でサンプリ
ングし、 サンプリングしたガスセンサ抵抗を処理して、温度変化
過程でのガスセンサ抵抗の挙動を表す少なくとも３次元
の情報空間のパラメータを求め、 求めたパラメータを予め記憶したパラメータと比較し
て、ガス種を同定することを特徴とする、ガス検出方
法。8. A method for detecting a gas by periodically changing the temperature of a gas sensor including a heater and a metal oxide semiconductor whose resistance value changes depending on the gas, and sampling the change in the resistance of the gas sensor due to the temperature change to detect the gas. The gas sensor resistance during the temperature change process is sampled at many points, the sampled gas sensor resistance is processed, and the parameters of at least three-dimensional information space representing the behavior of the gas sensor resistance during the temperature change process are obtained. A method for detecting gas, which comprises identifying a gas species by comparing with a parameter stored in advance.
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP12688794A JPH07311170A (en) | 1994-05-16 | 1994-05-16 | Method and apparatus for detecting gas |
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|---|---|
| JPH07311170A true JPH07311170A (en) | 1995-11-28 |
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ID=14946317
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| JP12688794A Pending JPH07311170A (en) | 1994-05-16 | 1994-05-16 | Method and apparatus for detecting gas |
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| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH07311170A (en) |
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- 1994-05-16 JP JP12688794A patent/JPH07311170A/en active Pending
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