一种场景气体记忆和识别的方法及其应用技术

本发明专利技术涉及一种场景气体记忆和识别的方法及其应用，场景气体记忆的步骤为：(1)针对预记忆的多种不同场景气体，分别采集传感阵列的响应信号数据；(2)对采集的数据进行运算处理，提取出不同场景气体的特征；(3)对场景气体的特征进行分析计算，获得特征值的分布属性，并存储作为记忆数据；场景气体识别的步骤为：(Ⅰ)针对预识别的场景气体，采集传感阵列的响应信号数据；(Ⅱ)对采集的数据进行运算处理，提取该场景气体的特征；(Ⅲ)将获得的场景气体的特征与已经记忆的场景气体特征作比对，判断该场景气体是否为记忆场景气体类别；可应用于空气净化器、新风系统、排油烟机或排风扇。本发明专利技术能够准确识别场景气体，且智能化程度高。且智能化程度高。且智能化程度高。

【技术实现步骤摘要】
一种场景气体记忆和识别的方法及其应用


[0001]本专利技术属于气体记忆与识别
，涉及一种场景气体记忆和识别的方法及其应用。

技术介绍

[0002]随着社会发展和生活水平的提高，人们对空气质量的要求也越来越高。室内空气中甲醛、氮氧化物、硫化物、一氧化碳、苯类、油烟等有害气体浓度超标，会严重危害人体健康。因此，为提升生活品质和保障人们的身体健康，非常有必要对所处环境，特别是室内环境的空气质量进行检测和调控。为了满足这个需求，目前市面上出现了种类繁多的空气净化器、新风系统、排油烟机、排风扇等产品。
[0003]传统的空气净化器、新风系统、排油烟机、排风扇等产品，一般只具有手动控制开关、以及延时定时等功能，某些高档产品中虽然配备有感知元件，具有一定的智能化功能，但是工作方式多为阈值判定，智能化程度较低，因此无法适应复杂环境的空气质量检测与调控。
[0004]目前，对场景中空气成分以及浓度的检测和识别方法有很多，譬如气相色谱
‑
质谱法、试剂比色法、以及离子选择电极法等，但这些方法所需要的仪器设备复杂、价格昂贵、需要具有专业知识背景的人员才能操作，并且分析时间长，无法实现快速识别，因此无法直接用于空气净化器、新风系统、排油烟机、排风扇等领域。
[0005]气敏传感器是一种成本低、可实现对气体实时响应的器件，因此被广泛的应用。但气敏传感器存在气体选择性低等缺点，容易受到其它气体的干扰，从而造成场景中气体的检测和识别的误判。譬如，当场景中释放有香水、花香、食物香味等气体时，虽然这些气体对人体健康是无害的，但依然可能引起气敏传感器的响应。因此，当用户根据个人喜好和感知状况，需要保留室内的某种无害气味时，则必须关停空气净化器、新风系统、排油烟机和排风扇等设备。
[0006]因此，亟待研究一种能对气体场景记忆和识别的方法，并以此提高空气净化器、新风系统、排油烟机和排风扇等领域的智能化程度。

技术实现思路

[0007]本专利技术的目的是解决现有技术中存在的上述问题，提供一种场景气体记忆和识别的方法及其应用。
[0008]为达到上述目的，本专利技术采用的技术方案如下：
[0009]一种场景气体(场景气体即场景中含有的气体成分)记忆和识别的方法，包括场景气体记忆和场景气体识别；
[0010]场景气体记忆包括如下步骤：
[0011](1)针对预记忆的多种不同场景气体，分别采集传感阵列的响应信号数据；
[0012](2)对步骤(1)采集的响应信号数据进行运算处理，提取出不同场景气体的特征；
[0013](3)对步骤(2)提取出的不同场景气体的特征进行分析计算，获得特征值的分布属性，并存储场景气体的特征值分布属性作为记忆数据；
[0014]场景气体识别包括如下步骤：
[0015](Ⅰ)针对预识别的场景气体，采集传感阵列的响应信号数据；
[0016](Ⅱ)对步骤(Ⅰ)采集的响应信号数据进行运算处理，提取所述预识别的场景气体的特征；
[0017](Ⅲ)将步骤(Ⅱ)提取的场景气体的特征与已经记忆的场景气体特征作比对，判断该场景气体是否为记忆场景气体类别，若与某个记忆的场景气体特征匹配，则识别出该场景气体，若无匹配，则该场景气体为非记忆场景气体(记忆的特征信息和类别信息是相互关联的，这样通过对比后，便可以判断识别的场景气体是否为已经记忆的场景气体，并能知道是哪种类别的场景气体)。
[0018]作为优选的技术方案：
[0019]如上所述的一种场景气体记忆和识别的方法，采用场景气体记忆和识别系统进行场景气体记忆和场景气体识别；场景气体记忆和识别系统包括主控制器、传感阵列模块、数据存储模块、人机交互模块、控制模块、净化装置模块和电源模块；
[0020]传感阵列模块用于实现对场景气体信息的采集以及对场景的温度和湿度的检测；传感阵列模块中包含多颗不同类型的气体传感器以及用于对气体传感器温度和湿度补偿的温度和湿度传感器；一般的，气体传感器并不只对某一种气体有响应，而是对一类或几类气体有明显的响应，同时也存在对某类气体不响应的情况。本专利技术的传感阵列模块中包含的多颗气体传感器是不同类型的，因此它们分别对不同气体具有不同的敏感程度(包含对某种气体不响应的情况)，通过多颗不同类型的气体传感器组成阵列，则能大大拓展其气体检测与识别的范围。温度和湿度传感器用于获取所检测场景中的温度和湿度两个参数，用于对气体传感器响应信号的温度和湿度补偿；
[0021]数据存储模块用于实现对场景气体的特征信息和类别信息的存储，所述场景气体的特征信息是通过对采集到的场景气体信息进行处理得到的；
[0022]人机交互模块用于实现用户设定系统参数、记忆与删除场景以及系统工作模式的切换；
[0023]净化装置模块用于实现空气流通、过滤，以及对空气进行净化；
[0024]控制模块用于驱动净化装置模块；
[0025]主控制器同时与传感阵列模块、数据存储模块、人机交互模块、控制模块、净化装置模块、电源模块连接；主控制器用于实现对传感阵列模块感知数据的采集、对采集到的数据进行运算处理、对运算处理后的数据进行存储、对控制模块的控制以及处理人机交互模块对系统的设定功能；
[0026]电源模块还与传感阵列模块、数据存储模块、人机交互模块、控制模块、净化装置模块连接，提供系统运行所需电量。
[0027]如上所述的一种场景气体记忆和识别的方法，步骤(1)具体为：开启系统，待系统初始化结束后，在场景空间内释放预记忆的气体，并采集传感阵列模块中气体传感器的检测数据(即气体传感器对预记忆的场景气体的响应信号数据)，存入数据集Y；
[0028][0029][0030]其中，I为存储的总场景数，J为某一场景气体的总采样次数，N为传感阵列模块中气体传感器的数量，S为采样曲线包含的总采样点数；Y
(i,j)
表示第i+1场景的第j+1次采样的数据集，Y
(i,j)
的每行数据为单颗传感器采集的时序排列数据；
[0031]步骤(2)具体为：
[0032](2.1)对数据集Y进行归一化处理，得到数据集R：
[0033][0034][0035](2.2)根据步骤(2.1)得到的数据集R提取记忆场景的气体信息特征，并建立特征集F：
[0036][0037][0038]其中，K为提取的气体信息特征的总数目，F
(i,j)
为根据数据集R
(i,j)
的行数据计算出的特征值集合，其计算方法如下：
[0039]{F
(i,j)
|f
(i,j,α,β)
∈A
(i,j)
}，α∈[0,N),β∈[0,K)；
[0040]A
(i,j)
＝{T1,T2,T3,
…
,T7}；
[0041]其中，T1为峰值，T2为上升沿到达峰值百分比的时间，T3为上升沿曲线下面积，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种场景气体记忆和识别的方法，其特征在于：包括场景气体记忆和场景气体识别；场景气体记忆包括如下步骤：(1)针对预记忆的多种不同场景气体，分别采集传感阵列的响应信号数据；(2)对步骤(1)采集的响应信号数据进行运算处理，提取出不同场景气体的特征；(3)对步骤(2)提取出的不同场景气体的特征进行分析计算，获得特征值的分布属性，并存储场景气体的特征值分布属性作为记忆数据；场景气体识别包括如下步骤：(Ⅰ)针对预识别的场景气体，采集传感阵列的响应信号数据；(Ⅱ)对步骤(Ⅰ)采集的响应信号数据进行运算处理，提取所述预识别的场景气体的特征；(Ⅲ)将步骤(Ⅱ)提取的场景气体的特征与已经记忆的场景气体特征作比对，判断该场景气体是否为记忆的场景气体类别，若与某个记忆的场景气体特征匹配，则识别出该场景气体，若无匹配，则该场景气体为非记忆的场景气体。2.根据权利要求1所述的一种场景气体记忆和识别的方法，其特征在于，采用场景气体记忆和识别系统进行场景气体记忆和场景气体识别；场景气体记忆和识别系统包括主控制器、传感阵列模块、数据存储模块、人机交互模块、控制模块、净化装置模块和电源模块；传感阵列模块用于实现对场景气体信息的采集以及对场景的温度和湿度的检测；传感阵列模块中包含多颗不同类型的气体传感器以及用于对气体传感器温度和湿度补偿的温度和湿度传感器；数据存储模块用于实现对场景气体的特征信息的存储；人机交互模块用于实现用户设定系统参数、记忆与删除场景以及系统工作模式的切换；净化装置模块用于实现空气流通、过滤，以及对空气进行净化；控制模块用于驱动净化装置模块；主控制器同时与传感阵列模块、数据存储模块、人机交互模块、控制模块、净化装置模块、电源模块连接；主控制器用于实现对传感阵列模块感知数据的采集、对采集到的数据进行运算处理、对运算处理后的数据进行存储、对控制模块的控制以及处理人机交互模块对系统的设定功能；电源模块还与传感阵列模块、数据存储模块、人机交互模块、控制模块、净化装置模块连接。3.根据权利要求2所述的一种场景气体记忆和识别的方法，其特征在于，步骤(1)具体为：在场景空间内释放预记忆的气体，并采集传感阵列模块中气体传感器的检测数据，存入数据集Y；数据集Y；
其中，I为存储的总场景数，J为某一场景气体的总采样次数，N为传感阵列模块中气体传感器的数量，S为采样曲线包含的总采样点数；Y
(i，j)
表示第i+1场景的第j+1次采样的数据集，Y
(i，j)
的每行数据为单颗传感器采集的时序排列数据；步骤(2)具体为：(2.1)对数据集Y进行归一化处理，得到数据集R：(2.1)对数据集Y进行归一化处理，得到数据集R：(2.2)根据步骤(2.1)得到的数据集R提取记忆场景的气体信息特征，并建立特征集F：(2.2)根据步骤(2.1)得到的数据集R提取记忆场景的气体信息特征，并建立特征集F：其中，K为提取的气体信息特征的总数目，F
(i，j)
为根据数据集R
(i，j)
的行数据计算出的特征值集合，其计算方法如下：{F
(i，j)
|f
(i，j，α，β)
∈A
(i，j)
}，α∈[0，N)，β∈[0，K)；A
(i，j)
＝{T1，T2，T3，
…
，T7}；其中，T1为峰值，T2为上升沿到达峰值百分比的时间，T3为上升沿曲线下面积，T4为上升沿一阶导数特性，T5为上升沿二阶导数特性，T6为稳态过程平均值，T7为稳态过程标准差；步骤(3)具体为：(3.1)计算记忆场景气体的特征值平衡点，特征值平衡点的数据集FC的计算公式如下：FC＝[FC0，FC1，
…
，FC
I
‑1]；(3.2)计算记忆场景气体的最小相似度，并存入数据集D，计算过程如下：D＝[D0，D1，
…
，D
I
‑1]；其中：D
(i，0，0)
＝max(abs(f
(i，0，0，0)
‑
FC
(i，0，0)
)，
…
，abs(f(
i，J
‑
1，0，0
)
‑
FC
(i，0，0)
))；
D
(i，0，K
‑
1)
＝max(abs(f
(i，0，0，K
‑
1)
‑
FC
(i，0，K
‑
1)
)，
…

【专利技术属性】
技术研发人员：赵永礼，杨志蒙，温举洪，彭志，银建新，
申请(专利权)人：上海工程技术大学，
类型：发明
国别省市：