【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于浓度检测领域，尤其涉及一种气体浓度自动辨识检测装置。
技术介绍
1、气体浓度自动辨识是一个涉及气体浓度监测和识别的领域。该领域主要关注如何通过传感器技术和数据分析方法来实时监测和辨识不同气体的浓度。气体浓度自动辨识领域的应用广泛，涵盖了环境监测、工业安全、室内空气质量监测等多个领域。这些技术和方法的发展不仅提高了气体浓度监测的准确性和效率，也为相关行业的安全管理和环境保护提供了重要的支持。
2、现有技术中的异常判定方法主要基于设定的阈值，当浓度超过设定的阈值时被判定为异常。然而，这种方法无法准确区分是因为浓度异常还是传感器损坏导致的异常。因此，在异常判定方面可能存在一定的误判和漏判。且气体浓度监测和预警系统往往是独立的，缺乏有效的数据交互和综合分析。这导致监测和预警系统之间的信息流通不畅，可能会延缓对异常情况的响应和处理。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种气体浓度自动辨识检测装置，旨在解决
技术介绍
中确定的现有技术存在的技术问题。
2、本专利技术是这样实现的，一种气体浓度自动辨识检测装置，所述装置包括：
3、传感器监测模块，用于通过若干检测目标不相同的传感器来实时监测不同目标气体的浓度，同时对数据添加采集时间标记，并对检测结果进行传输；
4、数据收集处理模块，用于接收传感器监测模块所测得的不同目标气体的浓度数据，并对数据进行采样和预处理；
5、数据分析预测模块，用于建立包含采集时间的历史数据库，并
6、异常检测诊断模块，用于为每一种目标气体设定上下限阈值和变化速率阈值，并对每一种目标气体的浓度和变化速率异常与否进行判定，并在数据出现异常时，对传感器的工作状态进行识别，判定数据异常原因；
7、警示模块，用于获取数据分析预测模块和异常检测诊断模块的预测结果和分析结果，并当出现异常数据时，根据异常结果发出异常警示信息。
8、作为本专利技术更进一步的方案，所述传感器监测模块包括：
9、传感器选择连接单元，用于配置适用于不同目标气体的浓度监测传感器，并为每一个传感器设置连接接口；
10、传感器校准单元，用于对每一个传感器进行校准和校验，包括零点校准、灵敏度校准和质量控制；
11、数据采集单元，用于获取全部传感器所收集的数据，其中，获取的数据包括采样频率、采样间隔、气体浓度数据和采样时间；
12、时间标记单元，用于将每一个气体浓度数据添加时间标签，并将该气体浓度数据所对应的采样时间添加到时间标签中。
13、作为本专利技术更进一步的方案，所述数据收集处理模块包括：
14、数据接收单元，用于接收添加标签后的不同目标气体的浓度数据；
15、数据预处理单元，用于对接收的浓度数据进行数据滤波，去除传感器噪声干扰；
16、数据存储单元，用于建立存储库，将预处理后的浓度数据以及相应的时间标签共同存储于存储库中。
17、作为本专利技术更进一步的方案，所述数据分析预测模块包括：
18、数据管理单元，用于建立历史数据库，存储传感器监测模块所采集的历史数据，且存储时会对每一个历史数据添加采集时间标签；
19、模型建立单元，用于搭建预测模型，并利用历史数据库中的历史数据进行训练和优化；
20、数据分析预测单元，用于将处于存储库中的浓度数据带入到预测模型中，获取气体浓度的变化趋势，并预测未来时间段内的浓度变化趋势。
21、作为本专利技术更进一步的方案，所述预测模型公式为：
22、y＝f(ω2·f(ω1·x+b1)+b2)；
23、其中，x表示用于预测气体浓度的特征，包括温度、湿度和时间；ω1表示输入层到隐藏层之间的权重矩阵；ω2表示隐藏层到输出层之间的权重矩阵；b和b2表示偏置向量；f()为激活函数；y表示预测输出值，表示对应的气体浓度。
24、作为本专利技术更进一步的方案，所述异常检测诊断模块包括：
25、阈值设置单元，用于根据奇特的特征和需求，为每一种目标气体设定浓度上下线阈值和变化速率阈值；
26、异常检测单元，用于将气体的浓度数据与浓度上下线阈值和变化速率阈值进行对比，若浓度数据超过浓度上下线阈值或变化速率阈值时，将该浓度数据标记为异常数据；
27、异常分析单元，用于对采集异常数据的传感器进行检测，判定该传感器是否存在异常，若存在异常，则为异常数据添加检测异常标签，若不存在异常，则为异常数据添加浓度异常标签。
28、作为本专利技术更进一步的方案，所述警示模块包括：
29、可视化展示单元，用于依据数据分析预测模块的分析结果，建立气体浓度变化趋势，和未来时间段内的浓度变化趋势的可视化图表；
30、警示展示单元，用于在可视化图表中对异常数据添加高亮显示，并附加异常标签。
31、本专利技术的有益效果是：
32、数据分析预测模块能够建立包含采集时间的历史数据库，并搭建预测模型，分析气体浓度的变化趋势，并对未来时间段内的浓度趋势进行预测。相较于现有技术中简单的数据记录和显示，这种数据分析预测功能能够更准确地预测气体浓度的变化，并提前预警潜在的异常情况。
33、异常检测诊断模块能够为每一种目标气体设定上下限阈值和变化速率阈值，并对每一种目标气体的浓度和变化速率异常与否进行判定。在数据出现异常时，该模块还可以识别传感器的工作状态，判定异常数据的原因。相较于现有技术中仅仅监测异常，这个模块能够更精确地判定异常数据和异常情况的原因，提供更有针对性的诊断结果。
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1.一种气体浓度自动辨识检测装置，其特征在于，所述装置包括：
2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述传感器监测模块包括：
3.根据权利要求2所述的装置，其特征在于，所述数据收集处理模块包括：
4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，所述数据分析预测模块包括：
5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述预测模型公式为：
6.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述异常检测诊断模块包括：
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述警示模块包括：
【技术特征摘要】
1.一种气体浓度自动辨识检测装置，其特征在于，所述装置包括：
2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述传感器监测模块包括：
3.根据权利要求2所述的装置，其特征在于，所述数据收集处理模块包括：
4.根据权利要求3所述的装置，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：林君，吴永鹏，陈晨，李朋杰，孙锋，李春光，朴亨，周佳霓，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：
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