随着设施农业的不断发展,对大棚内的一氧化碳、二氧化碳、氧气等气体浓度的自动化监视和控制也有了新的发展和需求。解决大棚内一氧化碳、二氧化碳、氧气等气体环境的检测与控制技术,已成为现代农业向高投入、高产出、高效益方向发展的关键技术。将电子鼻技术及设备应用于设施农业重要气体成分检测,不仅满足农业温室大棚内一氧化碳、二氧化碳、氧气等气体控制和检测的迫切要求,而且为电子鼻的应用研究开辟了一个具有重要意义且重大实用价值的研究方向。本文基于此目的研制了一套对一氧化碳、二氧化碳、氧气三种气体分别进行定性和定量分析的电子鼻系统。开展了基于分立式传感器阵列的气体成分检测实验系统;搭建了以单片机为核心的数据采集系统,包括软件、硬件系统开发;开发了基于神经网络的特征提取及模式识别软件。针对混合气体的特征提取模式识别系统,本文选用了BP神经网络和RBF神经网络作为对三种气体定性、定量分析的模式识别方法,并分析和比较了两者的优点和缺点。并通过实验验证了整个系统的可行性,并且验证了两种神经网络的正确性,虽然实验结果存在误差,但误差都在我们的项目目标内,整个电子鼻系统基本达到了我们的要求。