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龍圖騰網恭喜精華隆智慧感知科技(深圳)股份有限公司申請的專利基于MEMS氣體傳感器陣列的氣體檢測方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119691628B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510209959.4，技術領域涉及：G06F18/2431；該發明授權基于MEMS氣體傳感器陣列的氣體檢測方法及裝置是由徐友華設計研發完成，并于2025-02-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于MEMS氣體傳感器陣列的氣體檢測方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明涉及氣體檢測技術領域，公開了一種基于MEMS氣體傳感器陣列的氣體檢測方法及裝置。所述方法包括：對多個MEMS氣體傳感器按照目標氣體類型進行分組和檢測數據采集，得到原始檢測數據集；進行曲線擬合和特征提取，得到特征參數集，構建傳感器陣列特征模型；對原始檢測數據集進行修正，得到標準化響應數據；提取多個響應特征量并輸入未知輸入觀察器進行殘差計算和信號異常點識別，得到異常響應數據；進行分段線性回歸和動態校準，得到目標檢測數據集；將目標檢測數據集輸入傳感器網絡模型進行陣列部署優化，得到陣列部署優化方案。本發明實現了傳感器陣列的自適應部署優化，提高了檢測網絡的空間覆蓋效率。

本發明授權基于MEMS氣體傳感器陣列的氣體檢測方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于MEMS氣體傳感器陣列的氣體檢測方法，其特征在于，包括：對多個MEMS氣體傳感器按照目標氣體類型進行分組和檢測數據采集，得到原始檢測數據集；對所述原始檢測數據集進行曲線擬合和特征提取，得到特征參數集，并將所述特征參數集代入二階狀態空間模型，構建傳感器陣列特征模型；具體包括：對所述原始檢測數據集按照等時間間隔Δt=0.1s進行數據重采樣和低通濾波，得到預處理數據序列，并對所述預處理數據序列進行分段處理，得到響應過程數據段；對所述響應過程數據段進行最小二乘曲線擬合，擬合函數ft=a·exp-tτ1+b·exp-tτ2+c，其中，ft為擬合函數，t為時間變量，τ1為快響應時間常數，τ2為慢響應時間常數，a、b、c為擬合系數，得到響應特征函數；根據所述響應特征函數，提取傳感器響應時間tr、恢復時間td、響應幅值ΔR和基線漂移量R0，其中tr為響應值達到最大值90%的時間，td為響應值下降到初始值10%的時間，得到特征參數集；基于所述特征參數集建立狀態方程dxtdt=Axt+But和輸出方程yt=Cxt，其中xt為狀態變量，ut為系統輸入，yt為系統輸出，A為狀態矩陣，B為輸入矩陣，C為輸出矩陣，得到二階狀態空間方程；將所述二階狀態空間方程離散化，采用Δt=0.1s的采樣周期，將連續時間方程轉換為離散狀態方程xk+1=Φxk+Γuk，其中Φ為離散狀態轉移矩陣，Γ為離散輸入矩陣，k為離散時間序號，xk+1為離散狀態方程；基于所述離散狀態方程構建最小二乘估計函數Jθ=Σyk-?k2，其中θ為待估計的模型參數向量，yk為實際輸出，?k為模型預測輸出，通過迭代計算使Jθ最小，得到優化后的模型參數；將所述優化后的模型參數代入二階狀態空間方程，計算模型輸出與實際數據的均方根誤差，當均方根誤差小于或者等于預設目標值時，得到傳感器陣列特征模型；利用所述傳感器陣列特征模型計算溫度修正系數和濕度修正系數，并對所述原始檢測數據集進行修正，得到標準化響應數據；提取所述標準化響應數據中的多個響應特征量，并將所述多個響應特征量輸入未知輸入觀察器進行殘差計算和信號異常點識別，得到異常響應數據；根據所述異常響應數據選擇時間窗口長度，并對異常數據段進行分段線性回歸和動態校準，得到目標檢測數據集；將所述目標檢測數據集輸入傳感器網絡模型進行陣列部署優化，得到陣列部署優化方案。

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