1.一种气体分类系统中数据增强方法，其特征在于，包括：

针对气体分类系统中气体传感器阵列的任一气体传感器执行下述操作：

基于预先设定的k个稳压电平，生成k个电压驱动信号，包括：在第一电压V+和第二电压V‑范围之内设定k个稳压电压V1、V2、…Vk；

其中，气体传感器的最佳驱动电压为基线V0，对应的气敏部分阻值为R0；对所述最佳驱动电压施加正向偏移至第一电压V+，对应的气敏部分阻值为R+；对所述最佳驱动电压施加负向偏移至第二电压V‑，对应的气敏部分阻值为R‑；

采用电压驱动信号对气体分类系统中气体传感器的加热元件进行驱动，以使所述气体传感器的加热元件在各个不同的电压驱动信号下工作；所述电压驱动信号为可调幅周期信号；

所述采用电压驱动信号对气体分类系统中气体传感器的加热元件进行驱动包括：微控制器输出脉冲宽度调制信号，经栅极驱动器后产生同频率同占空比的开关控制信号；所述开关控制信号经过低通滤波后输出电压幅度与占空比正相关的直流信号；所述直流信号用来控制通过MOS管的电流，使得气体传感器的加热元件在不同的电压驱动信号下工作；

在每个电压驱动信号下，采集气体传感器的响应数据，作为气体样本数据进行气体分析，包括：按照不同的电压驱动信号的驱动状态标识信号对原始数据进行数据分离，分离后得到在每个电压驱动信号下的响应数据；去除数据中的滞后残留；对经过滞后残留去除的数据进行包络线波形提取，得到每个电压驱动信号下的包络线；将属于同一响应过程的不同包络线合并，构成单个气体的特征样本；多个气体标签对应生成特征样本的集合，构成气体分析系统的数据集。

2.根据权利要求1所述的气体分类系统中数据增强方法，其特征在于，所述在每个电压驱动信号下，采集气体传感器的响应数据包括：为每个电压驱动信号设定唯一的驱动状态标识信号；

在改变传感器电压驱动信号时生成驱动状态标识信号；

同步记录所述驱动状态标识信号与所述响应数据，生成原始数据进行存储。

3.一种气体分类方法，其特征在于，包括：

采用根据权利要求1或2任一项所述气体分类系统中数据增强方法，采集得到待分类气体样本数据；

将所述待分类气体样本数据输入到气体分类神经网络模型中，获取分类结果；

其中，所述气体分类神经网络模型为使用训练数据集对神经网络模型进行训练后得到的模型，所述训练数据集为采用根据权利要求1至2任一项所述气体分类系统中数据增强方法采集得到的多个气体标签的特征样本的集合。

4.一种气体分类系统，其特征在于，包括传感器阵列、微控制器、传感器驱动模块以及数据处理模块；

其中，所述传感器阵列包括N个气体传感器组成的传感器阵列；

所述传感器驱动模块用于生成电压驱动信号，通过所述电压驱动信号对所述气体传感器的加热元件进行驱动，以驱动所述气体传感器的加热元件在k个不同的电压驱动信号下工作；所述电压驱动信号为可调幅周期信号；

所述微控制器分别与各个气体传感器相连，用于采集在每个电压驱动信号下气体传感器的响应数据；

所述数据处理模块用于从所述响应数据中提取特征，并将提取到的特征与数据库中已知的响应特征进行比较，识别出气体信息；

所述数据处理模块包括：数据分离单元，用于按照不同的电压驱动信号的驱动状态标识信号对原始数据进行数据分离，分离后得到在每个电压驱动信号下的响应数据；滞后残留去除单元，用于去除数据中的滞后残留；包络波形提取单元，用于对经过滞后残留去除的数据进行包络线波形提取，得到每个电压驱动信号下的包络线；数据生成单元，用于将属于同一响应过程的不同包络线合并，构成单个气体的特征样本；多个气体标签对应生成特征样本的集合，构成气体分析系统的数据集；

其中，所述传感器驱动模块包括栅极驱动器以及MOS管；微控制器还用于生成脉冲宽度调制信号，并控制所述脉冲宽度调制信号的占空比；所述脉冲宽度调制信号经栅极驱动器后产生同频率同占空比的开关控制信号；所述开关控制信号经过低通滤波后输出电压幅度与占空比正相关的直流信号；所述直流信号用来控制通过MOS管的电流，使得气体传感器的加热元件在不同的电压驱动信号下工作。

5.根据权利要求4所述的气体分类系统，其特征在于，每个气体传感器对应连接有差分放大电路，N个气体传感器经过N组差分放大电路产生N路的电压信号输出；N路的电压信号输入至所述微控制器的采集端口。