火灾历来是威胁人类安全、影响人类发展的重大灾害之一。如何极早期并且准确探测到火灾历来是火灾探测研究的重点内容之一。 近年来，基于气敏传感器阵列与模式识别方法的嗅觉模拟技术成为国内外研究的热点，并且成功应用于环境监测、医疗诊断、医药及食品工业、化工、军事等领域。目前已经有人尝试将其应用于火灾探测方面。将嗅觉模拟技术应用于火灾探测的实质就是利用嗅觉模拟系统中仿生的气敏元件感应火灾前(中)物质受热分解(燃烧)释放出的气味，这个感应时间早于火灾发生时间、甚至是阴燃发生的阶段，即早于传统火灾探测器的响应时间。所以将其应用于火灾探测领域可以解决以往火灾探测器响应时间晚、响应不准确的关键技术问题。嗅觉模拟技术在火灾探测方面表现出良好的发展潜力。 本文首先综述了火灾探测器的发展历程、现状、存在问题和未来的发展趋势，然后以嗅觉模拟技术在火灾探测领域中的优势为切入点，着重讨论了嗅觉模拟系统中新型信息处理技术，为嗅觉模拟系统的应用提供了新的思路和新的方法。本文研究工作主要有以下几个方面： 研究和分析了人工嗅觉领域主要应用的技术原理及方法。嗅觉模拟系统采用多个不同敏感特性的传感器组成阵列，利用其交叉敏感特性实现其对气味物质的多对一的映射描述。 通过传感器的气敏性能实验，分析了温湿度对气味传感器输出的影响，并提出了基于知识的温湿度补偿思想及其方法。 分析了嗅觉模拟技术中常用的模式识别方法，并利用KNN法、最小二乘法和RBF神经网络方法构成气味物质识别系统，通过对单一火灾气体辨识能力的比较，认为基于RBF算法的神经网络方法比其他方法在数据处理方面更迅速、更为精确，因此在气味火灾探测领域具有更好的应用前景。