随着化学武器问题日益受到各国的重视,欧美等国家对以声表面波(SAW)传感器阵列检测化学战剂已进行了比较深入、系统的工作。美国、荷兰等国已基本形成了装备并用于战场和反恐斗争中。而以SAW传感器对化学毒剂进行检测的研究在国内还只是处于起步阶段,特别是在SAW传感器阵列方面有很大的研究空间。本文首先论述了声表面波气体传感器及其阵列化的原理。介绍了两种不同结构的声表面波气体传感器器件。阐述了敏感膜的吸附机理、敏感膜种类对传感器敏感原理的影响以及超支化聚合物作为敏感膜的优势。针对聚合物敏感膜,提出了分配系数的概念,用来表征聚合物涂膜对气体的吸收强度。同时给出了线性溶剂化能关系来表示气体-聚合物的分配系数,为选择聚合物敏感膜材料提供理论基础。文中详尽描述了两种检测电路方案,传统检测电路和基于DDS的锁相环路检测电路。与传统电路相比,DDS+PLL电路稳定性好,测量方便,无需计频电路,具有很高的精度。最后对模式识别算法从信号预处理和神经网络两方面进行了讨论、仿真实验和比较分析。预处理仿真表明阵列归一化消除了因浓度变化而产生的干扰,在对气体浓度不感兴趣但要求准确识别气体类别时特别有效。同时对BP,LVQ,PNN三种网络进行了仿真比较,得到的结论是:PNN和LVQ的识别率都为100%,而BP网络只能达到80%。在训练速度上PNN更有优势,但面对大量训练样本时,PNN对硬件实现的要求也较高。