一种基于深度学习的自适应工况智能制氧机制造技术

本发明专利技术涉及一种基于深度学习的自适应工况智能制氧机，所述智能制氧机适用于例如高源、矿区等氧浓度较低区域的休息空间或者医疗空间，并且实施对目标空间内进行弥散式的空间供氧；所述智能制氧机包括制氧单元，使用室外空气作为气体原料，利用变压吸附法通过分子筛装置制得氧气；所述储存单元用于将由所述制氧单元生产的氧气进行加压后储存，并进一步输送到所述扩散单元；所述扩散单元被配置于室内的氧气使用环境中，用于向目标空间定量、定向地供应氧气；所述控制单元包括监测子单元，包括采用基于深度学习的方式，根据目标区域中的用户以及用户的呼吸体征调整对目标区域的供氧策略，从而提高供氧效率以及帮助用户尽快恢复正常的呼吸体征。正常的呼吸体征。正常的呼吸体征。

【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习的自适应工况智能制氧机


[0001]本专利技术涉及制氧设备领域。具体而言，涉及一种基于深度学习的自适应工况智能制氧机。

技术介绍

[0002]随着学界对于氧疗和氧保健的相关医学知识的逐步发展，社会上人们对于相关氧疗法的知识普及以及需求亦日渐提高，因此医用、家用的制氧设备亦随之日益普及。目前民用中的制氧设备一般都采用了变压吸附法（简称PSA）作为将氧气从空气中分离的技术方案。其工作原理是利用吸附剂分子筛对空气中氧气和其他气体分子吸附性的差异从而分离氧气，并且在氧气吸附动态平衡后根据分子筛在不同压力下对吸附气体吸附量不同的特性，降低压力使分子筛解除对吸附气体的吸附。通常，变压吸附装置使用两个或以上的分子筛塔进行并联配置，从而可以交替地进行加压吸附和解压再生两个循环，实现获得连续、足量的氧气的目的。
[0003]查阅相关已公开技术方案，公开号为CN107670152(A)的技术方案提出一种智能制氧机，本智能制氧机包括一个血氧检测模块与制氧机的主控板连接，用于对目标用户的血氧浓度进行实时检测，从而对制氧机的运转工况进行动态调整以本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的自适应工况智能制氧机，其特征在于，所述智能制氧机包括制氧单元、储存单元、扩散单元以及控制单元；所述制氧单元被配置为安装于室外环境，使用室外空气作为气体原料从而生成氧气；所述储存单元用于将由所述制氧单元生产的氧气进行加压后储存，并进一步输送到所述扩散单元；所述扩散单元被配置于室内的氧气使用环境中，用于向目标空间供应氧气；所述控制单元通讯连接所述制氧单元、储存单元以及扩散单元，并控制所述制氧单元、储存单元以及扩散单元进行配合工作；其中，所述控制单元包括监测子单元；所述监测子单元包括配置于目标空间中的多个传感器，用于监测目标空间中是否存在用户，若用户存在则进一步的定位用户所处位置；并进一步的，对用户进行呼吸体征监测，并根据用户的呼吸体征对用户进行分类；根据用户的分类以及用户所在目标空间中的目标区域，所述控制单元配置所述扩散单元在所述目标区域的供氧参数，目的使位于所述目标区域的用户的呼吸体征趋于平稳并符合正常呼吸体征；其中，所述监测子单元包括运行一个使用神经网络进行深度学习的识别程序；所述识别程序通过传感器获取的数据，识别当前所述目标区域中的用户数量、用户呼吸体征、用户停留时长等用户信息，同时根据测定的所述目标区域的空间体积进一步计算所述供氧参数；所述供氧参数至少包括预备供给氧气的气体浓度、流量、压力。2.根据权利要求1所述一种基于深度学习的自适应工况智能制氧机，其特征在于，所述制氧单元包括过滤器、干燥器、压缩机以及制氧模块；所述过滤器、所述干燥器、所述压缩机与所述制氧模块顺序连接；所述过滤器用于过滤室外空气的杂质；所述干燥器用于干燥空气；所述压缩机用于将空气进行压缩，并达到指定的压力指标。3.根据权利要求2所述一种基于深度学习的自适应工况智能制氧机，其特征在于，所述制氧模块包括两个或以上的...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘北泉，江春华，郭懿远，黎炳坤，
申请(专利权)人：中山清匠电器科技有限公司，
类型：发明
国别省市：