中文摘要：

气体成分检测是空气质量监测、燃烧控制、食品工业和火灾探测等领域必不可少的方法，利用声学方法检测气体成分是目前气体传感器的最新发展方向。常用的二元气体检测采用单一声速变化，最近，国外研究建立了基于声速和声强衰减的气体检测模型，用于检测含三种气体成分的混合气体。但实际应用中往往是三种以上气体成分混合的环境（如空气），因此还需要进一步研究多种混合气体的声传感方法。本项目根据不同频率超声波在气体中强度的衰

结论摘要：

本项目首次实现了基于声学方法检测四元混合气体的成分，提出了一种基于图形模式匹配方法的气体检测模型，提出了基于多频率声衰减、声速和有效弛豫频率的混合气体检测理论。在此基础上提出了有效弛豫频率与四元混合气体成分浓度之间关系的模型，利用分子弛豫理论统一了求解有效弛豫频率的弛豫矩阵法和最大弛豫声衰减系数法。利用信号处理中的滤波方法，使用平滑窗处理弛豫声衰减结果，得出了检测三元混合气体中微量气体浓度的算法。为了解决声气体传感中声学特性的理论预测问题，利用直接模拟蒙特卡罗方法（DSMC）方法来预测多元混合气体中的声速和声衰减等声学参数，结合信号处理和非线性曲线拟合等方法，提出了一种多元混合气体的声学特性的理论预测模型。为了得到不同混合气体的声衰减谱，提出了一种宽频率范围的弛豫衰减谱重建算法，并采用基于SSH理论的方法和基于实验数据的方法估计气体的有效弛豫时间。该重建算法可以通过加入更多的弛豫比热项来适应气体分子包含多种弛豫过程的复杂情况，具有较广泛的适用性。上述模型和算法的实验结果表明，多频率声衰减可被用于定量分析混合气体的成分组成，这使得实现高灵敏度地检测气体成分的智能声气体传感技术成为可能。