基于空气质量监测的新风机控制方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及环境检测技术领域，提出一种基于空气质量监测的风机控制方法包括：对风机引入的待检测空气进行颗粒物检测，得到颗粒物浓度；利用气体传感器阵列对固汽过滤后的待检测空气进行气体检测，得到气体类别浓度集合；利用预训练的气体检测模型对所述气体类别浓度集合进行气体关联性识别，得到所述待检测空气的气体类别真实浓度集合；将所述颗粒物浓度及气体类别真实浓度集合中的各类有害物质作为评价因子，并根据隶属度函数、预设的模糊算子对所述评价因子进行模糊综合评分，得到空气质量等级，并根据所述空气质量等级对风机开关进行把控。本发明专利技术可以能同时对于透镜内部及外部进行质量检测。进行质量检测。进行质量检测。

【技术实现步骤摘要】
基于空气质量监测的新风机控制方法及装置


[0001]本专利技术涉及环境检测
，特别涉及一种基于空气质量监测的风机控制方法、装置。

技术介绍

[0002]风机是指把旋转的机械能转换为气体压力能和动能，并将气体输送出去的机械。随着科学技术的发展，风机的应用越来越广泛， 如目前在运输工具制造及建筑等行业中广泛应用。
[0003]室内空调或者汽车的动力、无动力风机都是将室外气体引入室内，但是公路行驶时常常可能遇到特殊情况，如化学药品意外泄露、堵车时空气中尾气含量较高等情况，以及在化工或特殊工厂附近的建筑中，若空气中含有无色无臭的有害气体时，室内人员一旦不注意及时关闭风机，极大可能将有害气体吸入室内对室内人员造成不适，因此，急需一种能够对空气质量进行检测，保证吸入室内气体无害的方法。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施方式的目的在于提供一种基于空气质量监测的风机控制方法、装置，其目的在于快速、准确检测室外空气质量，保证风机不会引入有害气体至室内。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术的实施方式提供了一种基于空气质量监测的风机控制方法，所述方法包括：对风机引入的待检测空气进行颗粒物检测，得到颗粒物浓度；利用预构建的固体颗粒过滤器及除湿器对所述待检测空气进行过滤，并利用预构建的气体传感器阵列，对过滤后的所述待检测气体进行气体检测，得到气体类别浓度集合；利用预训练的气体检测模型对所述气体类别浓度集合进行气体关联性识别，得到所述待检测空气的气体类别真实浓度集合；将所述颗粒物浓度及气体类别真实浓度集合中的各类有害物质作为评价因子，获取各个所述评价因子对应的评级标准，得到评级集合，并根据隶属度函数，对各个所述评价因子及所述评级集合构建因子
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评级模糊关系矩阵；获取预构建的各个所述评价因子对空气影响的权重值集合，并根据预设的模糊算子，对所述权重值集合及所述因子
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评级模糊关系矩阵进行模糊综合评分，得到空气质量等级；当所述空气质量等级大于或等于预设的危险阈值时，根据预设的协同规则，对所述风机进行断电、封闭室内接收空气的窗口的操作，并生成室外气体的危害提示信息。
[0006]可选的，所述利用预训练的气体检测模型对所述气体类别浓度集合进行气体关联性识别，得到所述待检测空气的气体类别真实浓度集合，包括：对所述气体类别浓度集合进行量化编码操作，得到量化数据集；利用所述气体检测模型中的特征提取网络对所述量化数据集进行特征提取，得到
气体类别特征及各个气体类别对应的强度特征；利用所述气体检测模型中的运算层网络，根据预设的各个类别的气体对各个气体传感器的敏感度，对所述气体类别特征及所述各个气体类别对应的强度特征进行函数运算，得到包含各个所述气体类别特征对应的气体类型及浓度的气体类别真实浓度集合。
[0007]可选的，所述利用预训练的气体检测模型对所述气体类别浓度集合进行气体关联性识别之前，所述方法还包括：利用流量计，根据预设的公路常见废气列表及混合气体配置比例集合，配置不同气体比例的混合气体，得到气体样本集合，其中，所述气体样本集合包括各个混合气体的样本序号及真实气体比例标签；将所述气体样本集合随机分配为预设比例的训练集及测试集；获取包含预设的sigmoid初始激活函数的气体检测模型，依次利用所述训练集中的气体样本，对所述sigmoid初始激活函数进行网络正向传播计算，得到预测气体含量值；计算所述预测气体含量值与所述气体样本对应的真实气体比例标签的损失值，并最小化所述损失值，得到损失值最小时所述sigmoid初始激活函数的模型参数；利用所述模型参数进行网络反向传播，得到更新的气体检测模型；判断所述训练集中的各个气体样本是否全部使用；若所述训练集中的各个气体样本没有全部使用，则返回上述依次利用所述训练集中的气体样本，对所述sigmoid初始激活函数进行网络正向传播计算的过程对所述气体检测模型进行进一步优化，直至所述训练集中的各个气体样本全部使用完成；利用所述测试集对气体检测模型进行测试，得到测试结果集，并根据所述测试结果集，得到测试准确率；当所述测试准确率小于预设的合格阈值时，则返回上述将所述气体样本集合随机分配为预设比例的训练集及测试集的步骤，对所述气体检测模型进行重新训练；当所述测试准确率大于或等于预设的合格阈值时，则得到训练完成的气体检测模型。
[0008]可选的，所述根据隶属度函数，对各个所述评价因子及所述评级集合构建因子
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评级关系矩阵，包括：根据各个所述评价因子及所述评级集合，构建基础关系矩阵：其中，所述n为评级集合中的等级数量，所述m为评价因子的数量，所述为第m个评价因子在第n评级的隶属度；利用降半阶梯形隶属度函数，对所述基础关系矩阵建立因子
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评级模糊关系矩阵，其中，所述降半阶梯形隶属度函数为：
其中，所述b=n
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1，为第b等级，所述为第a评价因子的真实浓度，所述为第a评价因子在第b等级下的标准浓度，所述为第a评价因子在第b等级下的隶属值。
[0009]可选的，所述对风机引入的待检测空气进行颗粒物检测，得到颗粒物浓度之前，还包括：获取风机的预设进气口位置上的空气流动速度；根据所述空气流动速度及预设的进气口调节策略，对所述进气口进行网格调节，得到预设恒定空气流速的待检测空气。
[0010]可选的，所述利用预构建的气体传感器阵列，对过滤后的所述待检测气体进行气体检测，得到气体类别浓度集合，包括：记录所述气体传感器阵列中各个气体传感器的电信号强度；对各个传感器对应的可识别气体的类别标签及所述电信号强度进行键值对构建，得到气体类别浓度集合。
[0011]为了解决上述问题，本专利技术还提供一种基于空气质量监测的风机控制装置，所述装置包括：颗粒物检测模块，用于对风机引入的待检测空气进行颗粒物检测，得到颗粒物浓度；气体检测模块，用于利用预构建的固体颗粒过滤器及除湿器对所述待检测空气进行过滤，并利用预构建的气体传感器阵列，对过滤后的所述待检测气体进行气体检测，得到气体类别浓度集合；气体浓度优化模块，用于利用预训练的气体检测模型对所述气体类别浓度集合进行气体关联性识别，得到所述待检测空气的气体类别真实浓度集合；危害性评估模块，用于将所述颗粒物浓度及气体类别真实浓度集合中的各类有害物质作为评价因子，获取各个所述评价因子对应的评级标准，得到评级集合，并根据隶属度函数，对各个所述评价因子及所述评级集合构建因子
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评级模糊关系矩阵，及获取预构建的各个所述评价因子对空气影响的权重值集合，并根据预设的模糊算子，对所述权重值集合及所述因子
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评级模糊关系矩阵进行模糊综合评分，得到空气质量等级；风机控制模块，用于当所述空气质量等级大于或等于预设的危险阈值时，根据预设的协同规则，对所述风机进行断电、封闭室内接收空气的窗口的操作，并生成室外气体的危害提示信息。
[0012]为了解决上述问题，本专利技术还提供一种电子设备，所述电子设备包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于空气质量监测的风机控制方法，其特征在于，所述方法包括：对风机引入的待检测空气进行颗粒物检测，得到颗粒物浓度；利用预构建的固体颗粒过滤器及除湿器对所述待检测空气进行过滤，并利用预构建的气体传感器阵列，对过滤后的所述待检测气体进行气体检测，得到气体类别浓度集合；利用预训练的气体检测模型对所述气体类别浓度集合进行气体关联性识别，得到所述待检测空气的气体类别真实浓度集合；将所述颗粒物浓度及气体类别真实浓度集合中的各类有害物质作为评价因子，获取各个所述评价因子对应的评级标准，得到评级集合，并根据隶属度函数，对各个所述评价因子及所述评级集合构建因子
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评级模糊关系矩阵；获取预构建的各个所述评价因子对空气影响的权重值集合，并根据预设的模糊算子，对所述权重值集合及所述因子
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评级模糊关系矩阵进行模糊综合评分，得到空气质量等级；当所述空气质量等级大于或等于预设的危险阈值时，根据预设的协同规则，对所述风机进行断电、封闭室内接收空气的窗口的操作，并生成室外气体的危害提示信息。2.如权利要求1所述的基于空气质量监测的风机控制方法，其特征在于，所述利用预训练的气体检测模型对所述气体类别浓度集合进行气体关联性识别，得到所述待检测空气的气体类别真实浓度集合，包括：对所述气体类别浓度集合进行量化编码操作，得到量化数据集；利用所述气体检测模型中的特征提取网络对所述量化数据集进行特征提取，得到气体类别特征及各个气体类别对应的强度特征；利用所述气体检测模型中的运算层网络，根据预设的各个类别的气体对各个气体传感器的敏感度，对所述气体类别特征及所述各个气体类别对应的强度特征进行函数运算，得到包含各个所述气体类别特征对应的气体类型及浓度的气体类别真实浓度集合。3.如权利要求1所述的基于空气质量监测的风机控制方法，其特征在于，所述利用预训练的气体检测模型对所述气体类别浓度集合进行气体关联性识别之前，所述方法还包括：利用流量计，根据预设的公路常见废气列表及混合气体配置比例集合，配置不同气体比例的混合气体，得到气体样本集合，其中，所述气体样本集合包括各个混合气体的样本序号及真实气体比例标签；将所述气体样本集合随机分配为预设比例的训练集及测试集；获取包含预设的sigmoid初始激活函数的气体检测模型，依次利用所述训练集中的气体样本，对所述sigmoid初始激活函数进行网络正向传播计算，得到预测气体含量值；计算所述预测气体含量值与所述气体样本对应的真实气体比例标签的损失值，并最小化所述损失值，得到损失值最小时所述sigmoid初始激活函数的模型参数；利用所述模型参数进行网络反向传播，得到更新的气体检测模型；判断所述训练集中的各个气体样本是否全部使用；若所述训练集中的各个气体样本没有全部使用，则返回上述依次利用所述训练集中的气体样本，对所述sigmoid初始激活函数进行网络正向传播计算的过程对所述气体检测模型进行进一步优化，直至所述训练集中的各个气体样本全部使用完成；利用所述测试集对气体检测模型进行测试，得到测试结果集，并根据所述测试结果集，得到测试准确率；
当所述测试准确率小于预设的合格阈值时，则返回上述将所述气体样本集合随机分配为预设比例的训练集及测试集的步骤，对所述气体检测模型进行重新训练；当所述测试准确率大于或等于预设的合格阈值时，则得到训练完成的气体检测模型。4.如权利要求1所述的基于空气质量监测的风机控制方法，其特征在于，所述根据隶属度函数，对各个所述评价因子及所述评级集合构建因子
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评级关系矩阵，包括：根据各个所述评价因子及所述评级集合，构建基础关系矩阵：其中，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘娅静，
申请(专利权)人：深圳市伟创高科电子有限公司，
类型：发明
国别省市：