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氣體傳感器、顆粒物傳感器的新校準(zhǔn)方法與流程

文檔序號:11131737閱讀:來源:國知局

技術(shù)特征:

1.一種氣體傳感器、顆粒物傳感器的新校準(zhǔn)方法,其特征在于,包括:

建立傳感器校準(zhǔn)模型;

試驗(yàn)艙為校準(zhǔn)模型提供校準(zhǔn)數(shù)據(jù),通過試驗(yàn)艙提供的標(biāo)準(zhǔn)校準(zhǔn)數(shù)據(jù)確定校準(zhǔn)模型中的不同傳感器的影響因子的線性、非線性參數(shù)具體數(shù)值大小;

校準(zhǔn)模型針對不同參數(shù)采用通用人工智能大數(shù)據(jù)算法平臺,通過建立較深層數(shù)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或智能基因算法模型,使傳感器能夠自動(dòng)從試驗(yàn)艙交叉實(shí)驗(yàn)參數(shù)數(shù)據(jù)中提取并得到該傳感器的溫度、濕度、干擾氣體或因素和時(shí)間老化的線性/非線性含有不同參數(shù)的交叉相應(yīng)曲線,可映射任意復(fù)雜的非線性校準(zhǔn)模型,具有很強(qiáng)的魯棒性和適應(yīng)性。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的氣體傳感器、顆粒物傳感器的新校準(zhǔn)方法,其特征在于,所述的建立傳感器校準(zhǔn)模型具體包括:根據(jù)傳感器檢測原理、大氣環(huán)境化學(xué)知識,初步確定影響氣體傳感器和顆粒物傳感器的檢測精度的因素,通過實(shí)時(shí)測量獲得的傳感器檢測參數(shù)和其影響因素的時(shí)間序列,輸入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或智能基因算法,獲得各個(gè)影響因素的線性或非線性因子數(shù)值,即建立了校準(zhǔn)模型。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的氣體傳感器、顆粒物傳感器的新校準(zhǔn)方法,其特征在于,所述的校準(zhǔn)模型針對不同參數(shù)采用通用人工智能大數(shù)據(jù)算法平臺,具體步驟包括:獲取各個(gè)傳感器檢測參數(shù)的影響因素的實(shí)時(shí)檢測序列,將檢測參數(shù)和其影響因素的實(shí)時(shí)監(jiān)測結(jié)果,進(jìn)行數(shù)據(jù)對齊、數(shù)據(jù)誤差分析、污染源事件分析,去除無效數(shù)據(jù),然后將其輸入通過人工智能大數(shù)據(jù)算法平臺,即可進(jìn)行校準(zhǔn)模型中未知因素的計(jì)算。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的氣體傳感器、顆粒物傳感器的新校準(zhǔn)方法,其特征在于,根據(jù)不同的試驗(yàn)艙實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),形成的校準(zhǔn)模型分為標(biāo)物校準(zhǔn)、組網(wǎng)校準(zhǔn)、自適應(yīng)校準(zhǔn)和傳遞校準(zhǔn);

獲取傳感器和傳感器影響因素的實(shí)時(shí)檢測序列的方式,是通過試驗(yàn)艙獲取的,根據(jù)不同的實(shí)驗(yàn)艙實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),即實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的不同,選擇不同的校準(zhǔn)模型,

如果在試驗(yàn)艙中獲取各個(gè)影響因素是單一標(biāo)準(zhǔn)氣體,此時(shí)采用的算法是線性算法,校準(zhǔn)模型中是一對一的關(guān)系,即為標(biāo)物校準(zhǔn);

如果獲取各個(gè)影響因素是交叉標(biāo)準(zhǔn)氣體,即幾個(gè)影響因素的隨機(jī)排列組合,此時(shí)采用的算法是非線性算法,校準(zhǔn)模型是多對多的交叉關(guān)系,即為組網(wǎng)校準(zhǔn);

如果在實(shí)驗(yàn)艙中引入其他未知的影響因素,此時(shí)采多對多閉環(huán)反饋式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,通過反復(fù)迭代,自適應(yīng)計(jì)算各個(gè)影響因子的大小,即為自適用校準(zhǔn);

如果獲取的傳感器和各個(gè)影響因素的實(shí)時(shí)序列是通過便攜式標(biāo)準(zhǔn)儀器、移動(dòng)監(jiān)測車或者其他標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)測設(shè)備,自動(dòng)判斷此類數(shù)據(jù),針對不同參數(shù)啟動(dòng)不同算法,此即為傳遞校準(zhǔn)。

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