一种应用于还原性气体传感器检测的滤波算法制造技术

本发明专利技术涉及一种应用于还原性气体传感器检测的滤波算法，包括以下步骤：算法选择判定：预设阈值和阈值个数，判定当前数据与上次数据差值大小与所述阈值和所述阈值个数的关系大小，选择阈值滤波或连续采样周期滤波。本发明专利技术通过滤波算法选择判定，系统自动快速选择阈值滤波或连续采样周期滤波，阈值滤波可以快速抵消AQS系统中超过预设阈值的高频噪声，减少高频噪声对还原性气体传感器检测的影响，提高还原性气体传感器的检测精度和灵敏度。连续采样周期滤通过递推滤波，从而有效的抵消或减少环境、传感器本身化学反应的不稳定性(低频噪声)对传感器采样的影响，进一步提高还原性气体传感器的检测精度和灵敏度。感器的检测精度和灵敏度。感器的检测精度和灵敏度。

【技术实现步骤摘要】
一种应用于还原性气体传感器检测的滤波算法


[0001]本专利技术涉及滤波算法
，具体涉及一种应用于还原性气体传感器检测的滤波算法。

技术介绍

[0002]现有的车载AQS系统(空气质量控制系统)中包括还原性气体检测电路单元，还原性气体检测单元中的关键元器件是还原性MEMS(还原性传感器系统)，还原性MEMS遇到还原性气体后，会发生化学反应，同时MEMS的电阻发生变化，电阻阻值的改变经过放大电路以后进入AD采样单元进行信号采集工作。
[0003]还原性气体一般指在空气中能被氧化的气体，比如氢气、一氧化碳、硫化氢、甲烷等，通过车载AQS系统监测汽车中的还原性气体，可以实时提醒汽车存在的安全隐患，提高用车安全。
[0004]常见的放大电路单元一般有两种模式，一种是内置，集成到MEMS传感器中，内置放大器的传感器精度高，产生的误差较小，输出数据比较稳定，但是成本价格昂贵。另一种是外置，放大器外置对采集的信号进行放大处理的同时也会放大电路固有底噪，外置放大器的精度和灵敏度都不及内置放大器的传感器，但是成本远远低于内置放大器的传感器。

技术实现思路

[0005]本专利技术解决的技术问题是提供一种放大器单元外置的应用于还原性气体检测系统的滤波算法，以提高还原性传感器的精度和灵敏度。
[0006]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：
[0007]一种应用于还原性气体传感器检测的滤波算法，包括以下步骤：
[0008]算法选择判定：预设阈值和阈值个数，判定当前采集数据和上次采集数据的差值大小与所述阈值的关系，并记录下超出所述阈值的次数，再判定所述超出阈值的次数与所述阈值个数的关系大小，选择阈值滤波或连续采样周期滤波，。
[0009]进一步的，所述算法选择判定包括以下步骤：
[0010]S101：所述当前数据和所述上次数据的差值小于所述阈值，选择连续采样周期滤波；所述当前数据与所述上次数据的差值大于所述阈值，记录下连续出现的次数；
[0011]S102：所述连续出现的次数小于所述阈值个数，选择所述阈值滤波；所述连续出现的次数大于所述阈值个数，选择所述连续采样周期滤波。
[0012]进一步的，所述阈值滤波包括以下步骤：
[0013]S2：连续采样；
[0014]S201：判定本次采集的数据与上一次数据的差值；当所述本次采集的数据与上一次数据的差值超过了所述阈值，滤除本次采集的数据。
[0015]进一步的，所述连续采样周期滤波包括以下步骤：
[0016]S3：连续周期采样；
[0017]S301：计算本次采样结果Vt与上一次滤波结果V
last
的差值V
dif
，即V
dif
＝|V
t
‑
V
last
|；
[0018]S302：判断所述差值V
dif
与预设阈值T
h
的大小，选择快速接近滤波或逐次逼近滤波：即如果V
dif
≥T
h
，使用快速接近滤波；
[0019]如果V
dif
＜T
h
，使用逐次逼近滤波；
[0020]S303：保存本次滤波结果。
[0021]进一步的，所述快速接近滤波包括以下步骤：
[0022]S312：计算所述差值V
dif
超过所述阈值T
h
的倍数M，即所述倍数M取整数；
[0023]S313：计算权值C，通过预设的加权值coe和取整数后的倍数M计算所述权值C，即C＝coe
×
M；
[0024]S314：计算本次滤波结果V
r
，
[0025]当V
t
≥V
last
时：V
r
＝V
last
×
(1
‑
C)+V
t
×
C；
[0026]当V
t
＜V
last
时：V
r
＝V
last
×
(1
‑
C)
‑
V
t
×
C；
[0027]S315：保存本次滤波结果V
last
＝V
r
，便于下一次采样结束后计算。
[0028]进一步的，若所述权值C＞0.5，取C＝0.5。
[0029]进一步的，所述逐次逼近滤波包括以下步骤：
[0030]S322：计算单次逼近的增量V
step
，通过所述差值V
dif
和预设的逼近次数div计算所述单次逼近的增量V
step
，即
[0031]S323：计算本次滤波结果V
r
，
[0032]当V
t
≥V
last
时：V
r
＝V
last
+V
step
；
[0033]当V
t
＜V
last
时：V
r
＝V
last
‑
V
step
；
[0034]S324：保存本次滤波结果V
last
＝V
r
，便于下一次采样结束后计算。
[0035]本专利技术的有益效果是：
[0036]本专利技术通过滤波算法选择判定，系统自动快速选择阈值滤波或连续采样周期滤波对还原性气体传感器进行滤波处理，提高传感器的采集精度和灵敏度。阈值滤波可以快速抵消AQS系统中超过预设阈值的高频噪声，减少高频噪声对还原性气体传感器检测的影响，提高还原性气体传感器的检测精度和灵敏度。连续采样周期滤通过递推滤波，从而有效的抵消或减少环境、传感器本身化学反应的不稳定性(低频噪声)对传感器采样的影响，进一步提高还原性气体传感器的检测精度和灵敏度。本专利技术的滤波算法可以大幅度提高无内置放大器的还原性气体传感器的精度和灵敏度，节约AQS系统的综合成本。
附图说明
[0037]图1为本专利技术的滤波方法的流程图；
[0038]图2为图1中阈值滤波的步骤图；
[0039]图3为图1中连续采样周期滤波的步骤图；
[0040]图4为图3中快速接近滤波算法的步骤图；
[0041]图5为图4中逐次逼近滤波算法的步骤图；
[0042]图6为异常数据小于预设阈值个数时的阈值滤波的数据对比图；
[0043]图7为异常数据大于预设阈值个数时的阈值滤波的数据对比图；
[0044]图8为连续900个采样周期的原始数据；
[0045]图9为连续采样周期滤波的数据对比图。
具体实施方式
[0046]为使本专利技术的上述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种应用于还原性气体传感器检测的滤波算法，其特征在于：包括以下步骤：算法选择判定：预设阈值和阈值个数，判定当前采集数据和上次采集数据的差值大小与所述阈值的关系，并记录下超出所述阈值的次数，再判定所述超出阈值的次数与所述阈值个数的关系大小，选择阈值滤波或连续采样周期滤波，。2.如权利要求1所述的一种应用于还原性气体传感器检测的滤波算法，其特征在于：所述算法选择判定包括以下步骤：S101：所述当前数据和所述上次数据的差值小于所述阈值，选择连续采样周期滤波；所述当前数据与所述上次数据的差值大于所述阈值，记录下连续出现的次数；S102：所述连续出现的次数小于所述阈值个数，选择所述阈值滤波；所述连续出现的次数大于所述阈值个数，选择所述连续采样周期滤波。3.如权利要求2所述的一种应用于还原性气体传感器检测的滤波算法，其特征在于：所述阈值滤波包括以下步骤：S2：连续采样；S201：判定本次采集的数据与上一次数据的差值；当所述本次采集的数据与上一次数据的差值超过了所述阈值，滤除本次采集的数据。4.如权利要求1
‑
3任一权利要求所述的一种应用于还原性气体传感器检测的滤波算法，其特征在于：所述连续采样周期滤波包括以下步骤：S3：连续周期采样；S301：计算本次采样结果V
t
与上一次滤波结果V
last
的差值V
dif
，即V
dif
＝|V
t
‑
V
last
|；S302：判断所述差值V
dif
与预设阈值T
h
的大小，选择快速接近滤波或逐次逼近滤波：即如果V
dif
≥T
h
，使用快速接近滤波；如果V
dif
＜T
h
，使用逐次逼近滤波；S303：保存本次滤波结果。5.如权利要求4所述的一种应用于还原性气体传感器检测的滤波算法，其特征在于：所述快速接近滤波包括以下步骤：S312：计算所述差值V
dif
超过所述阈值T
h
...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋航，井华，邓自强，谷文，
申请(专利权)人：广东迈能欣科技有限公司，
类型：发明
国别省市：