一种用于气体监测设备的气体浓度预测与实时定位方法技术

本发明专利技术涉及一种用于气体监测设备的气体浓度预测与实时定位方法，包括如下步骤：通过手持式气体监测仪获取某一位置的定位数据和随时间变化的气体浓度监测数据，并将定位数据和气体浓度监测数据传送给气体监测设备主体；气体监测设备主体根据定位数据计算位置信息，气体监测设备主体通过预测网络模型计算气体浓度预测数据；气体监测设备主体根据气体浓度预测数据判断该位置是否存在风险，并向手持式气体监测仪发送预测结果。本发明专利技术的方法既能快速获得手持式气体监测仪的定位地点，又能高效预测定位地点的气体浓度，定位精度高，预测结果准确度高，方便工作人员及时了解可能存在风险的地点，能够快速做出行动，避免发生安全事故，保护生命财产安全。保护生命财产安全。保护生命财产安全。

【技术实现步骤摘要】
一种用于气体监测设备的气体浓度预测与实时定位方法


[0001]本专利技术属于气体监测
，具体涉及一种用于气体监测设备的气体浓度预测与实时定位方法。

技术介绍

[0002]根据国家的安全生产要求，在一些危化品生产车间、输送隧道等场所必须配备有安全监测设备，安全监测设备包括针对有毒有害气体进行监测的气体监测设备，在危化环境中，实时监测气体浓度对保障安全的生产环境具有积极的作用。为了提高监测的便捷性，目前出现了可移动的智能化气体监测设备，即气体监测设备包括手持式气体监测仪和气体监测设备主体两大部分，手持式气体监测仪和气体监测设备主体可相互分离，手持式气体监测仪可设置多个，每个操作人员可分别携带一个手持式气体监测仪在不同区域进行监测。
[0003]但是，由于气体浓度数据一般具有时间跨度大、周期性强等特点，目前的气体监测设备无法高效处理时序数据，因此现有的手持式气体监测仪通常仅具有气体浓度检测的功能，无法对气体浓度进行高效准确的预测。目前，常见的时间序列数据处理方法包括采用自回归模型、机器学习法以及深度学习等，基于自回归模型的ARIMA模型本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于气体监测设备的气体浓度预测与实时定位方法，其特征在于：包括如下步骤：S1：通过手持式气体监测仪获取某一位置的定位数据和气体浓度监测数据，包括：(1)手持式气体监测仪获取其在某一位置的定位数据，并将定位数据传送给气体监测设备主体，(2)手持式气体监测仪获取该位置处的随时间变化的气体浓度监测数据，并将气体浓度监测数据传送给气体监测设备主体；S2：通过气体监测设备主体计算位置信息和气体浓度预测数据，包括：(1)气体监测设备主体根据定位数据计算位置信息，(2)气体监测设备主体通过预测网络模型计算气体浓度预测数据；S3：气体监测设备主体根据气体浓度预测数据判断该位置是否存在风险，并向手持式气体监测仪发送预测结果。2.根据权利要求1所述的用于气体监测设备的气体浓度预测与实时定位方法，其特征在于：在S1(1)中，手持式气体监测仪获取定位数据为：采用TOF测距方法多次测量手持式气体监测仪与各个参考基站之间的距离d
n
，其中：式中：d
n
为手持式气体监测仪与各个参考基站之间的距离，C为光速，TTOT为手持式气体监测仪发出信号的时间与收到反馈信号的时间之差，TTAT为参考基站收到信号的时间和发出反馈信号的时间之差。3.根据权利要求2所述的用于气体监测设备的气体浓度预测与实时定位方法，其特征在于：在S2(1)中，气体监测设备主体计算手持式气体监测仪在该位置处的位置信息的过程为：首先采用中值均值滤波法对多次测量的手持式气体监测仪与各个参考基站之间的距离进行预处理，再采用Taylor定位方法进行求解，再采用卡尔曼滤波方法进行滤波处理，最后获得手持式气体监测仪在该位置处的位置信息。4.根据权利要求3所述的用于气体监测设备的气体浓度预测与实时定位方法，其特征在于：中值均值滤波法为：采用中值滤波法对多个d1进行滤波，将多个d1按照数值大小进行排序，并剔除其中的最大值和最小值，将剩余的d1采用均值滤波法进行滤波，然后采用中值滤波法对多个d2进行滤波，以此类推，直至对多个d
n
完成滤波。5.根据权利要求4所述的用于气体监测设备的气体浓度预测与实时定位方法，其特征在于：Taylor定位方法为：已知各个参考基站的坐标为(x
n
，y
n
，z
n
)，设手持式气体监测仪的真实位置坐标为(x，y，z)，手持式气体监测仪与各个参考基站之间的距离d
n
，则可得到：d
n2
＝(x
n
‑
x)2+(y
n
‑
y)2+(z
n
‑
z)2，设估计位置坐标的初始值为(x0，y0，z0)，Δx、Δy、Δz为真实位置坐标和估计位置坐标之间的差值，则有：
...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓若愚，胡尚薇，
申请(专利权)人：同济人工智能研究院苏州有限公司，
类型：发明
国别省市：