【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及气体传感器，特别涉及一种气体传感器漂移预测与补偿方法、系统、设备及介质。
技术介绍
1、在工业生产、环境监测、医疗卫生等领域，气体传感器发挥着重要作用。然而，气体传感器在长期使用过程中，容易受到环境因素、自身老化等影响而产生漂移现象，导致测量数据偏离真实值，严重影响了传感器的性能和应用可靠性。现有技术中，针对气体传感器漂移的预测与补偿方法存在诸多不足，本专利技术提出一种融合多传感器阵列协同感知、环境-信号联合建模和时序智能预测的漂移补偿框架，显著提升气体传感器在复杂工况下的长期稳定性与环境鲁棒性，可广泛应用于智慧城市空气质量监测、化工过程气体泄漏预警、矿井安全监控等高可靠性场景，为无人值守监测系统提供关键技术支撑。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的为提供一种气体传感器漂移预测与补偿方法、系统、设备及介质，通过采用传感器阵列采集数据并进行时序对齐，结合小波分析进行数据处理，融合环境参数与气体浓度数据，利用改进的lstm模型进行漂移预测，以及采用自适应补偿算法进行实时补偿，...
【技术保护点】
1.一种气体传感器漂移预测与补偿方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的气体传感器漂移预测与补偿方法，其特征在于，采用多个同类型气体传感器组成传感器阵列，同时对目标监测区域的气体进行数据采集同步收集传感器特性参数，根据采集时间对各传感器的特征数据进行时序对齐的步骤，包括：
3.根据权利要求1所述的气体传感器漂移预测与补偿方法，其特征在于，对所述特征数据进行小波分解，对分解得到的高频系数进行去噪处理，再通过小波重构得到去噪后的数据，对去噪后的气体浓度数据进行归一化处理的步骤，包括：
4.根据权利要求1所述的气体传感器...
【技术特征摘要】
1.一种气体传感器漂移预测与补偿方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的气体传感器漂移预测与补偿方法，其特征在于，采用多个同类型气体传感器组成传感器阵列，同时对目标监测区域的气体进行数据采集同步收集传感器特性参数，根据采集时间对各传感器的特征数据进行时序对齐的步骤，包括：
3.根据权利要求1所述的气体传感器漂移预测与补偿方法，其特征在于，对所述特征数据进行小波分解，对分解得到的高频系数进行去噪处理，再通过小波重构得到去噪后的数据，对去噪后的气体浓度数据进行归一化处理的步骤，包括：
4.根据权利要求1所述的气体传感器漂移预测与补偿方法，其特征在于，通过所述传感器阵列检测目标监测区域的温度、湿度参数，将其与所述气体浓度数据进行特征融合，形成综合特征数据集的步骤，包括：
5.根据权利要求1所述的气体传感器漂移预测与补偿方法，其特征在于，将所述综合特征数据集输入预先训练的...
【专利技术属性】
技术研发人员：何志强，余敏，
申请(专利权)人：深圳市瑞达同生科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：
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