有毒有害混合气体中各组分浓度的检测在煤矿瓦斯、石油化工、环境保护、城市地下井廊等领域有着广泛的应用。由于气体传感器普遍存在交叉敏感问题,传感器的输出数据中往往还包含其他非目标气体的交叉干扰量;单一气体传感器对交叉干扰影响的消除只能依靠气体传感器自身的选择性,很难实现对多组分气体的定性识别和定量测量。因此,用数据融合手段对多个传感器组成的传感器阵列输出信号进行处理来实现对有毒有害混合气体中各组分浓度的精准检测具有巨大的实际应用价值。本文首先对比了常见的气体检测方法,选择气体传感器法进行有毒有害气体的检测;对比分析常见的气体传感器,最终选择三个电化学气体传感器分别对O₂、H₂S、CO浓度进行测量和一个催化燃烧式气体传感器对CH₄浓度进行测量。紧接着对所选的电化学气体传感器和催化燃烧式气体传感器的工作原理及特性进行了详细介绍;为后续章节硬件设计、交叉干扰问题的解决提供支撑。根据需求完成了检测系统的硬件、软件设计。硬件部分:本设计分为数据采集板（传感器阵列）和主控板。软件部分:完成下位机软件编程（数据采集板和主控板）;用Lab VIEW和Matlab混合编程的方式完成上位机的设计。气体传感器的交叉灵敏特性影响测量值的准确度,且输入与输出呈现出复杂的非线性关系;本文以数据融合作为解决问题的重要途径,利用可以实现在全局意义上逼近任何非线性函数关系的支持向量机作为一种数据处理手段来解决气体传感器之间的交叉干扰问题;该方法既利用了支持向量机处理小样本时的优异性能,同时也避免了神经网络中结构难以确定和易陷入局部极小值问题。支持向量机的实际工程应用中,高性能的核方法是关键;在核函数确定后由于支持向量机各参数间存在最佳匹配的问题,因此要让模型发挥出色的性能还需要对其各参数进行合理的设置。支持向量机各参数的确定作为非线性全局优化问题,针对此问题,本设计引入了粒子群优化算法（PSO）对支持向量机中的各参数进行寻优;接着本文针对PSO算法中易陷入局部最优的问题引入了自适应粒子群算法（SCPSO）对支持向量机的中各参数寻优,该方法克服了遗传算法优化速度慢的问题,同时也弥补了基本粒子群算法（PSO）因粒子追随最优粒子过程中产生的趋同性而导致的局部最优问题,为气体传感器的交叉干扰问题的解决提供有效路劲。本设计针对气体传感器的重复性、高低温特性和交叉敏感特性完成了重复性实验、高低温实验和交叉干扰实验。文章最后通过引入平均绝对百分比误差作为评价标准,分别计算出有毒有害混合气体环境下传感器阵列采集浓度、基于支持向量机预测结果、基于PSO优化的支持向量机预测结果、基于SCPSO优化的支持向量机预测结果相对理论值的平均绝对百分比误差;对比结果显示基于SCPSO优化的支持向量机模型表现出更优异的性能,具有实际的工程应用价值。