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龍圖騰網(wǎng)獲悉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(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119691628B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510209959.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/2431；該發(fā)明授權(quán)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(shè)計研發(fā)完成，并于2025-02-25向國家知識產(chǎn)權(quán)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(fā)明涉及氣體檢測技術(shù)領(lǐng)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(biāo)氣體類型進(jìn)行分組和檢測數(shù)據(jù)采集，得到原始檢測數(shù)據(jù)集；進(jìn)行曲線擬合和特征提取，得到特征參數(shù)集，構(gòu)建傳感器陣列特征模型；對原始檢測數(shù)據(jù)集進(jìn)行修正，得到標(biāo)準(zhǔn)化響應(yīng)數(shù)據(jù)；提取多個響應(yīng)特征量并輸入未知輸入觀察器進(jìn)行殘差計算和信號異常點識別，得到異常響應(yīng)數(shù)據(jù)；進(jìn)行分段線性回歸和動態(tài)校準(zhǔn)，得到目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集；將目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集輸入傳感器網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行陣列部署優(yōu)化，得到陣列部署優(yōu)化方案。本發(fā)明實現(xiàn)了傳感器陣列的自適應(yīng)部署優(yōu)化，提高了檢測網(wǎng)絡(luò)的空間覆蓋效率。

本發(fā)明授權(quán)基于MEMS氣體傳感器陣列的氣體檢測方法及裝置在權(quán)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(biāo)氣體類型進(jìn)行分組和檢測數(shù)據(jù)采集，得到原始檢測數(shù)據(jù)集；對所述原始檢測數(shù)據(jù)集進(jìn)行曲線擬合和特征提取，得到特征參數(shù)集，并將所述特征參數(shù)集代入二階狀態(tài)空間模型，構(gòu)建傳感器陣列特征模型；具體包括：對所述原始檢測數(shù)據(jù)集按照等時間間隔Δt=0.1s進(jìn)行數(shù)據(jù)重采樣和低通濾波，得到預(yù)處理數(shù)據(jù)序列，并對所述預(yù)處理數(shù)據(jù)序列進(jìn)行分段處理，得到響應(yīng)過程數(shù)據(jù)段；對所述響應(yīng)過程數(shù)據(jù)段進(jìn)行最小二乘曲線擬合，擬合函數(shù)ft=a·exp-tτ1+b·exp-tτ2+c，其中，ft為擬合函數(shù)，t為時間變量，τ1為快響應(yīng)時間常數(shù)，τ2為慢響應(yīng)時間常數(shù)，a、b、c為擬合系數(shù)，得到響應(yīng)特征函數(shù)；根據(jù)所述響應(yīng)特征函數(shù)，提取傳感器響應(yīng)時間tr、恢復(fù)時間td、響應(yīng)幅值ΔR和基線漂移量R0，其中tr為響應(yīng)值達(dá)到最大值90%的時間，td為響應(yīng)值下降到初始值10%的時間，得到特征參數(shù)集；基于所述特征參數(shù)集建立狀態(tài)方程dxtdt=Axt+But和輸出方程yt=Cxt，其中xt為狀態(tài)變量，ut為系統(tǒng)輸入，yt為系統(tǒng)輸出，A為狀態(tài)矩陣，B為輸入矩陣，C為輸出矩陣，得到二階狀態(tài)空間方程；將所述二階狀態(tài)空間方程離散化，采用Δt=0.1s的采樣周期，將連續(xù)時間方程轉(zhuǎn)換為離散狀態(tài)方程xk+1=Φxk+Γuk，其中Φ為離散狀態(tài)轉(zhuǎn)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(tài)方程；基于所述離散狀態(tài)方程構(gòu)建最小二乘估計函數(shù)Jθ=Σyk-?k2，其中θ為待估計的模型參數(shù)向量，yk為實際輸出，?k為模型預(yù)測輸出，通過迭代計算使Jθ最小，得到優(yōu)化后的模型參數(shù)；將所述優(yōu)化后的模型參數(shù)代入二階狀態(tài)空間方程，計算模型輸出與實際數(shù)據(jù)的均方根誤差，當(dāng)均方根誤差小于或者等于預(yù)設(shè)目標(biāo)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(shù)和濕度修正系數(shù)，并對所述原始檢測數(shù)據(jù)集進(jìn)行修正，得到標(biāo)準(zhǔn)化響應(yīng)數(shù)據(jù)；提取所述標(biāo)準(zhǔn)化響應(yīng)數(shù)據(jù)中的多個響應(yīng)特征量，并將所述多個響應(yīng)特征量輸入未知輸入觀察器進(jìn)行殘差計算和信號異常點識別，得到異常響應(yīng)數(shù)據(jù)；根據(jù)所述異常響應(yīng)數(shù)據(jù)選擇時間窗口長度，并對異常數(shù)據(jù)段進(jìn)行分段線性回歸和動態(tài)校準(zhǔn)，得到目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集；將所述目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集輸入傳感器網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行陣列部署優(yōu)化，得到陣列部署優(yōu)化方案。

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