一种制氧机流量监测数据处理方法技术

本发明专利技术涉及数据处理技术领域，具体涉及一种制氧机流量监测数据处理方法

【技术实现步骤摘要】
一种制氧机流量监测数据处理方法


[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体涉及一种制氧机流量监测数据处理方法
。

技术介绍

[0002]制氧机通常通过物理分离或化学吸附的方式，去除空气中的氮气
、
水分和其他杂质，从而提取出高纯度的氧气，广泛应用于医疗保健
、
工业
、
航空航天等领域，提供高纯度氧气的供应
。 制氧机根据制氧浓度
、
流量不同可应用于不同场景，在精度要求较高的医用制氧机中，制氧流量在
3LPM
（升每分）以上，支持连续不间断出氧，为了保证使用者的健康和安全，制氧机通常会对制氧浓度
、
流量等数据进行检测
。
在制氧机内部通常会有流量计检测当前制氧机的制氧情况，但是由于流量计是通过温度更改电信号反应的，由此会受到外界温度的影响产生噪声，除此之外，制氧机本身配件老化等方面也会产生噪声，而由于信号波动是较为细微的波动，通常的去噪算法较难精准去噪导致流量监测不精准
。

技术实现思路

[0003]为了解决噪声导致的流量监测不精准的技术问题，本专利技术提供了一种制氧机流量监测数据处理方法，所采用的技术方案具体如下：本专利技术提出了一种制氧机流量监测数据处理方法，该方法包括以下步骤：获取预设时间内的氧气流量，并将预设时间内的氧气流量绘制为流量数据曲线；将流量数据曲线分解为若干氧气信号分量并排序；将氧气信号分量中的数据点记为采样点，将氧气信号分量根据极值划分为若干波段；根据每个波段内最大幅值和最小幅值的横坐标获取波段的时序值；根据氧气信号分量的采样点的幅值和数量以及波段的时序值和数量获取氧气信号分量的内部影响参数；根据相邻氧气信号分量的所有波段的时序值均值获取氧气信号分量的外部影响参数；令氧气信号分量的内部影响参数和外部影响参数相加获取氧气信号分量的分辨率；根据每个氧气信号分量的分辨率与所有氧气信号分量的整体分辨率获取每个氧气信号分量的分辨率；根据每条氧气信号分量的分辨率将氧气信号分量重构为标准流量曲线；根据标准流量曲线获取氧气浓度，根据氧气浓度与预设氧气浓度完成流量监测
。
[0004]优选的，所述获取预设时间内的氧气流量，并将预设时间内的氧气流量绘制为流量数据曲线的方法为：使用氧气流量计每经过预设时间采集一次氧气流量，将预设时间段内采集的所有氧气流量构成流量数据曲线，流量数据曲线的横坐标为时间，纵坐标为氧气流量
。
[0005]优选的，所述将流量数据曲线分解为若干氧气信号分量并排序的方法为：使用
EMD
分解将流量数据曲线分解为多个
IMF
分量，每个
IMF
分量记为一个氧气信号分量，所述氧气信号分量按照频率高低排序
。
[0006]优选的，所述将氧气信号分量根据极值划分为若干波段的方法为：
对于每条氧气信号分量，获取其所有极大值和极小值，将相邻极大值和极小值的均值对应的采样点作为相邻极大值和极小值对应波段的分界点，每个极大值或极小值会计算两个分界点，将相邻分界点内的所有采样点作为极值的波段；对于每个分界点，其由一个极大值和一个极小值计算得到，令分界点的横坐标与其对应的极大值的横坐标作差记为第一差值，令分界点的横坐标与其对应的极小值的横坐标作差记为第二差值，若第一差值大于第二差值，分界点划分在极大值对应的波段中，若第二差值大于第一差值，分界点划分在极小值对应的波段中
。
[0007]优选的，所述根据每个波段内最大幅值和最小幅值的横坐标获取波段的时序值的方法为：获取波段内每个采样点的幅值，获取其中的最大幅值和最小幅值，令最大幅值对应的采样点的横坐标与最小幅值对应的采样点的横坐标的差值的绝对值作为波段的时序值
。
[0008]优选的，所述根据氧气信号分量的采样点的幅值和数量以及波段的时序值和数量获取氧气信号分量的内部影响参数的方法为：式中，表示氧气信号分量第
i
个采样点的幅值，表示氧气信号分量第
i
个采样点的幅值对应的频率，表示第
j
个波段的时序值，表示氧气信号分量所有波段的时序值的均值，表示氧气信号分量的波段的数量，表示氧气信号分量中采样点的数量，表示线性归一化函数，表示氧气信号分量的内部影响参数
。
[0009]优选的，所述根据相邻氧气信号分量的所有波段的时序值均值获取氧气信号分量的外部影响参数的方法为：计算每条氧气信号分量中所有波段的时序值均值，记为第一均值，对于任意一条氧气信号分量，令氧气信号分量的第一均值与其相邻且自身频率低的一条氧气信号分量的第一均值作差取绝对值，并将绝对值进行线性归一化获取氧气信号分量的外部影响参数，频率最低的氧气信号分量不参与计算
。
[0010]优选的，所述根据每个氧气信号分量的分辨率与所有氧气信号分量的分辨率获取每个氧气信号分量的噪声贡献率的方法为：式中，表示第
a
条氧气信号分量的分辨率，表示第
b
条氧气信号分量的分辨率，
T
表示氧气信号分量的数量，表示第
a
条氧气信号分量的噪声贡献率
。
[0011]优选的，所述根据每条氧气信号分量的分辨率将氧气信号分量重构为标准流量曲线的方法为：将每条氧气信号分量的噪声贡献率作为滤波参数，对每条氧气信号分量使用维纳滤波算法根据滤波参数进行滤波获取滤波后的氧气信号分量，将频率最低的氧气信号分量的滤波参数与其相邻的氧气信号分量的滤波参数相同，对滤波后的氧气信号分量进行
EMD
重构获取一条新的曲线记为标准流量曲线
。
[0012]优选的，所述根据标准流量曲线获取的氧气浓度，根据氧气浓度与预设氧气浓度完成流量监测的方法为：对于标准流量曲线计算其曲线积分作为一分钟的氧气流量，记为
K
，氧气浓度为
21+4K
，将氧气浓度与预设的氧气浓度计算差异，若差异在
1%
以上，则发出警报提示
。
[0013]本专利技术具有如下有益效果：本专利技术通过对氧气流量的分解，对于不同信号分量的内部和外部进行分析，通过内部外部的分析获取每条氧气信号分量的噪声贡献率，并基于此对各个信号分量设置不同滤波参数，相较于现有方法，降低了对正常信号过渡平滑的概率，同时针对不同氧气信号分量的噪声影响情况自适应滤波，在当前制氧机流量信号的场景下，降低了由于各部件老化导致的滤波失真的概率，通过对输出的制氧机流量信号自适应降噪滤波，并提供实时制氧信息反馈，相较于现有方法，更准确的提供了实际制氧信息，能够更精确的获取氧气浓度，通过氧气浓度与预设值的比较完成流量监测
。
附图说明
[0014]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种制氧机流量监测数据处理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取预设时间内的氧气流量，并将预设时间内的氧气流量绘制为流量数据曲线；将流量数据曲线分解为若干氧气信号分量并排序；将氧气信号分量中的数据点记为采样点，将氧气信号分量根据极值划分为若干波段；根据每个波段内最大幅值和最小幅值的横坐标获取波段的时序值；根据氧气信号分量的采样点的幅值和数量以及波段的时序值和数量获取氧气信号分量的内部影响参数；根据相邻氧气信号分量的所有波段的时序值均值获取氧气信号分量的外部影响参数；令氧气信号分量的内部影响参数和外部影响参数相加获取氧气信号分量的分辨率；根据每个氧气信号分量的分辨率与所有氧气信号分量的分辨率获取每个氧气信号分量的噪声贡献率；根据每条氧气信号分量的分辨率将氧气信号分量重构为标准流量曲线；根据标准流量曲线获取氧气浓度，根据氧气浓度与预设氧气浓度完成流量监测
。2.
如权利要求1所述的一种制氧机流量监测数据处理方法，其特征在于，所述获取预设时间内的氧气流量，并将预设时间内的氧气流量绘制为流量数据曲线的方法为：使用氧气流量计每经过预设时间采集一次氧气流量，将预设时间段内采集的所有氧气流量构成流量数据曲线，流量数据曲线的横坐标为时间，纵坐标为氧气流量
。3.
如权利要求1所述的一种制氧机流量监测数据处理方法，其特征在于，所述将流量数据曲线分解为若干氧气信号分量并排序的方法为：使用
EMD
分解将流量数据曲线分解为多个
IMF
分量，每个
IMF
分量记为一个氧气信号分量，所述氧气信号分量按照频率高低排序
。4.
如权利要求1所述的一种制氧机流量监测数据处理方法，其特征在于，所述将氧气信号分量根据极值划分为若干波段的方法为：对于每条氧气信号分量，获取其所有极大值和极小值，将相邻极大值和极小值的均值对应的采样点作为相邻极大值和极小值对应波段的分界点，每个极大值或极小值会计算两个分界点，将相邻分界点内的所有采样点作为极值的波段；对于每个分界点，其由一个极大值和一个极小值计算得到，令分界点的横坐标与其对应的极大值的横坐标作差记为第一差值，令分界点的横坐标与其对应的极小值的横坐标作差记为第二差值，若第一差值大于第二差值，分界点划分在极大值对应的波段中，若第二差值大于第一差值，分界点划分在极小值对应的波段中
。5.
如权利要求1所述的一种制氧机流量监测数据处理方法，其特征在于，所述根据每个波段内最大幅值和最小幅值的横坐标获取波段的时序值的方法为：获取波段内每个采样点的幅值，获取其中的最大幅值和最小幅值，令最大幅值对应的采样点的横坐标与最小幅值对应的采样点的横坐标的差...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘庆春，张意龙，王世民，吕建新，
申请(专利权)人：湖南一特医疗股份有限公司，
类型：发明
国别省市：