车辆尾气是我国空气污染的主要源头,已对人们生活出行及身体健康造成严重影响。自2019年7月起,为了进一步提高全国环境质量,更好的发展绿色智慧交通理念,各地逐步开始实施国六排放标准,这就对排气检测方式提出更加严格的要求。目前,传统车辆排放检测方式存在设备体积庞大、成本高、工作过程繁琐、检测频次低和检测时间长等问题。在过去几年中,传感器技术在应用科学的不同领域研究中得到了广泛的应用。因其具有良好的敏感性、特异性,和实时性,并且可以进行无损取样。此外,多传感器通常比传统分析系统便宜得多,而且操作简单,成本低,且与复杂的分析实验室仪器相比,具有更大的便携性和现实使用潜力。通过结合多传感器和数据算法研究,设计了一种基于Adaboost-SVM的集成学习模型实时快速检测装置系统,进一步改进车辆检测的实时性和数据分析的能力。首先,通过分析传感器的交叉敏感性、一致性和稳定性等特性,针对车辆排气检测的目标气体选取了12种传感器,通过腔体设计,对多传感器进行阵列布置,形成主要的多传感器阵列模块。选取流量泵、三通阀和导管等形成装置前端的进样部分。建立多传感器硬件设计平台,进一步设计目标气体采集试验,通过台架试验工况选取的排放气体对多传感器系统进行验证。其次,根据国标要求,建立发动机台架模型,在此基础上进行排放测试,获取排放数值并用下一步多传感器系统的验证。最后,为了实现多传感器系统对机动车尾气的定量识别和分类功能,通过PCA对数据进行特征提取,建立基于Adaboost-SVM的集成学习模型对不同工况下的排气浓度进行模式识别和分类,提高机动车尾气检测的实时性和数据分析能力。建立两种常用SVM模型及传感器常用的BP神经网络与之比较,所采用的基于Adaboost-SVM的集成学习模型具有较高的检测精度和鲁棒性,对此试验工况下排放气体数据具有明显分类优势。