一种便携式车内气体检测系统及方法
【专利摘要】本发明公开了一种便携式车内气体检测系统及方法，该系统包括传感器阵列、信号采集处理模块、中央处理模块和结果输出模块，首先由传感器阵列采集车内的空气信息，并将采集到的空气信息转换成电压信号传送到信号采集处理模块，再由信号采集处理模块将接收到的电压信号进行AD转换得到数字信号，最后由中央处理模块对数字信号进行解析识别出空气中的气体种类和浓度，并由结果输出模块输出识别结果。通过该系统及方法能够针对车内空气污染进行检测，快速实时便捷地定量识别出车内多种有害气体的浓度。
【专利说明】一种便携式车内气体检测系统及方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及气体检测技术，具体地讲，是利用人工嗅觉技术以及模式识别算法实现的一种便携式车内气体检测系统及方法。
【背景技术】
[0002]随着我国社会经济的发展，汽车消费均呈现持续、高速增长的趋势。目前，我国的大城市已进入汽车增长的高峰时期，家用汽车已经成为人们代步的工具，走入了许多家庭。在汽车产业高速发展的同时，车内环境污染也受到社会各界的高度重视。其主要原因，一是社会公众的环境意识和自我保护意识不断提高，对直接关系身体健康的车内空气质量日益关注；二是消费者对汽车舒适性和感观的要求越来越高，汽车生产企业和装饰企业在设计、生产汽车和提供汽车装饰服务时，为适应消费者的要求，不断提高车内设施的装饰水平及车厢密闭性，使车内空气污染物更容易聚积而产生污染；三是个别汽车生产和装饰企业为降低成本、提高产品市场竞争力，采用一些质量不高甚至对人体健康有害的劣质材料，加剧了车内空气污染。如何进行车内空气质量的控制与净化，保障驾乘人员的健康安全，已经成为整个汽车行业迫切解决的问题。因此对于汽车车内的空气质量问题，应投人更多的关注与研究，选择车内环境检测市场是一个利国利民的产业领域。
[0003]现有技术中，空气质量检测的方法主要分为实验室检测和现场检测两种。从目前公开的产品和技术方案来看，实验室检测需要专业检测机构进行现场采气、保存、运输、固相吸附、热脱附等大量纷繁复杂的专业性操作，而且还必须配备如气相色谱仪、质谱仪等大量昂贵的专业仪器，不仅所需的劳动强度大，而且承担经济费用高，也不能现场进行实时监测。现场检测主要有分光光度法和气体传感器法。分光光度法需要专业的分光光度计，还需要现场采气以及多种试剂滴定比色等大量纷繁复杂的专业性操作，耗时较长，稍有操作差异结果会不准确；基于气体传感器的空气质量检测仪主要利用电化学传感器、催化燃烧传感器、红外线传感器等对气体进行检测,其往往过分强调传感器的高度选择性,对某种特定气体进行识别，而忽略了气体传感器的广谱响应和气体传感器之间的交叉敏感性，使得检测的气体种类单一，主要针对氧气、一氧化碳、硫化氢、二氧化硫、氨气、可燃气体等无机气体和甲醛、苯等少量几种有机气体，不能满足车内多种有机污染物同时检测的要求。对于大量有机挥发物的检测，基于气体传感器的空气质量检测仪往往使用光离子传感器，对有机挥发物总量进行检测，而不能确定有机挥发物的种类及其浓度。这样就造成了用户无法知道每一种有害物质的浓度，无法与国家标准进行比对，也就不知道具体是哪一种有害物质超标，以便采取相应的应对措施。
[0004]目前国家逐步对车内环境检测越来越重视，也颁布了相关标准，但是我国车内环境检测行业仍属于刚刚起步阶段，对于车内有害气体的检测也仅仅限于实验室阶段，如何针对目前的形势，研究利用人工嗅觉技术的车内有害气体检测方法，设计开发便携式车内有害气体检测仪器尤为重要。
【发明内容】
[0005]针对现有技术中存在的缺陷，本发明的目的在于提供一种便携式车内气体检测系统及方法，通过该方法能够同时快速检测车内多种有害气体的种类和浓度。
[0006]为了达到上述目的，本发明所采用的具体技术方案如下:
[0007]—种便携式车内气体检测系统，该系统包括传感器阵列，传感器阵列与信号采集处理模块连接，信号采集处理模块与中央处理模块连接，中央处理模块与结果输出模块连接，其中:
[0008]传感器阵列用于采集车内的空气信息，并将采集到的空气信息转换成电压信号传送到信号采集处理模块；所述的空气信息包括气体信息和温湿度信息；
[0009]信号采集处理模块用于接收传感器阵列传送的电压信号，并将电压信号进行AD转换得到数字信号；
[0010]中央处理模块用于接收信号采集处理模块传送的数字信号，提取数字信号的信号特征，并根据信号特征利用设定的模式识别算法识别出气体种类和浓度；
[0011]结果输出模块用于输出中央处理模块的识别结果。
[0012]进一步，如上所述的一种便携式车内气体检测系统，在所述传感器阵列与信号采集处理模块之间还设置有信号调理电路，信号调理电路用于对传感器阵列输出的电压信号进行预处理；该预处理包括滤波、去噪和放大处理。
[0013]进一步，如上所述的一种便携式车内气体检测系统，所述的传感器阵列包括多个气体传感器、I个温度传感器和I个湿度传感器，所述的气体传感器为金属氧化物半导体气体传感器。
[0014]进一步，如上所述的一种便携式车内气体检测系统，所述的中央处理模块包括:
[0015]特征提取单元:用于接收信号采集处理模块传送的数字信号，提取数字信号的信号特征；所述信号特征包括数字信号的电压最大值和最小值，或者响应斜率值，或者响应积分值，或者电压信号进行曲线拟合后的拟合系数，或者电压信号进行变换后的变换系数；
[0016]预处理单元:用于对特征信号进行预处理，包括信号特征选择与优化、归一化和标准化处理；
[0017]模式识别单元:用于根据设定的模式识别算法对所提取到的信号特征进行模式分类和浓度预测，识别车内气体种类和浓度。
[0018]结合上述系统，本发明还提供了一种便携式车内气体检测方法，包括以下步骤:
[0019]步骤S1:设定采样时间，通过传感器阵列对车内的空气信息进行采集，并将采集到的空气信息转变为电压信号；所述的空气信息包括空气中的气体信息和温湿度信息；
[0020]步骤S2: (2)信号采集处理模块对采集到的电压信号进行AD转换得到数字信号；
[0021]步骤S3:中央处理模块提取出数字信号的信号特征，根据设定的模式识别算法对所提取到的特征信号进行模式分类和浓度预测，识别出车内气体的种类和浓度。
[0022]进一步，如上所述的一种便携式车内气体检测方法，步骤S3中，所述的模式识别算法包括机器学习、数据挖掘和人工智能技术中的模式识别算法。
[0023]进一步，如上所述的一种便携式车内气体检测方法，所述的模式识别算法为支持向量机算法。
[0024]进一步，如上所述的一种便携式车内气体检测方法，步骤S3中，中央处理模块通过其模式识别单元进行气体种类和浓度的识别，模式识别单元采用支持向量机算法进行气体种类和浓度识别的步骤包括:
[0025]步骤S31:将已知的气体种类和气体浓度的气体作为训练样本训练支持向量机，获取最优分类超平面和最优回归超平面；所述最优分类超平面是指用于识别气体种类的分类函数；所述最优回归超平面是指用于识别气体浓度的回归函数；
[0026]步骤S32:根据特征提取单元提取到的信号特征信息和最优分类超平面确定所检测到的气体的种类，根据特征提取单元提取到的信号特征信息和最优回归超平面确定所检测到的气体的浓度。
[0027]再进一步，如上所述的一种便携式车内气体检测方法，步骤S31中，获取最优分类超平面和最优回归超平面的具体方式为:
[0028]设金属氧化物半导体气体传感器的个数为η个，已知气体的种类为S，分别对s种气体进行m次测量，特征提取单元分别对m次测量接收到的数字信号进行信号特征提取，将提取到的信号特征信息记为矩阵X，
【权利要求】
1.一种便携式车内气体检测系统，其特征在于:该系统包括传感器阵列(1)，传感器阵列(I)与信号采集处理模块(3)连接，信号采集处理模块(3)与中央处理模块(4)连接，中央处理模块(4)与结果输出模块(5)连接，其中: 传感器阵列(I)用于采集车内的空气信息，并将采集到的空气信息转换成电压信号传送到信号采集处理模块(3);所述的空气信息包括气体信息和温湿度信息； 信号采集处理模块(3)用于接收传感器阵列(I)传送的电压信号，并将电压信号进行AD转换得到数字信号； 中央处理模块(4)用于接收信号采集处理模块(3)传送的数字信号，提取该数字信号的信号特征，并根据信号特征利用设定的模式识别算法识别出气体种类和浓度； 结果输出模块(5 )用于输出中央处理模块(4 )的识别结果。
2.根据权利要求1所述的一种便携式车内气体检测系统，其特征在于:在所述传感器阵列(I)与信号采集处理模块(3)之间还设置有信号调理电路(2)，信号调理电路(2)用于对传感器阵列(I)输出的电压信号进行预处理；该预处理包括滤波、去噪和放大处理。
3.根据权利要求1或2所述的一种便携式车内气体检测系统，其特征在于:所述的传感器阵列(I)包括多个气体传感器、I个温度传感器和I个湿度传感器，所述的气体传感器为金属氧化物半导体气体传感器。
4.根据权利要求3所述的一种便携式车内气体检测系统，其特征在于，所述的中央处理模块(4)包括: 特征提取单元(41):用于接收信号采集处理模块(3)传送的数字信号，提取数字信号的信号特征；所述信号特征包括数字信号的电压最大值和最小值，或者响应斜率值，或者响应积分值，或者电压信号进行曲线拟合后的拟合系数，或者电压信号进行变换后的变换系数； 预处理单元(42):用于对特征信号进行预处理，包括信号特征选择与优化、归一化和标准化处理； 模式识别单元(43):用于根据设定的模式识别算法对所提取到的信号特征进行模式分类和浓度预测，识别车内气体种类和浓度。
5.一种便携式车内气体检测方法，包括以下步骤: 步骤S1:设定采样时间，通过传感器阵列对车内的空气信息进行采集，并将采集到的空气信息转变为电压信号；所述的空气信息包括空气中的气体信息和温湿度信息； 步骤S2:信号采集处理模块对采集到的电压信号进行AD转换得到数字信号； 步骤S3:中央处理模块提取出数字信号的信号特征，根据设定的模式识别算法对所提取到的特征信号进行模式分类和浓度预测，识别出车内气体的种类和浓度。
6.根据权利要求5所述的一种便携式车内气体检测方法，其特征在于:步骤S3中，所述的模式识别算法包括机器学习、数据挖掘和人工智能技术中的模式识别算法。
7.根据权利要求6所述的一种便携式车内气体检测方法，其特征在于:所述的模式识别算法为支持向量机算法。
8.根据权利要求7所述的一种便携式车内气体检测方法，其特征在于:步骤S3中，中央处理模块通过其模式识别单元进行气体种类和浓度的识别，模式识别单元采用支持向量机算法进行气体种类和浓度识别的步骤包括:步骤S31:将已知气体种类和气体浓度的气体作为训练样本训练支持向量机，获取最优分类超平面和最优回归超平面；所述最优分类超平面是指用于识别气体种类的分类函数；所述最优回归超平面是指用于识别气体浓度的回归函数； 步骤S32:根据特征提取单元提取到的信号特征信息和最优分类超平面确定所检测到的气体的种类，根据特征提取单元提取到的信号特征信息和最优回归超平面确定所检测到的气体的浓度。
9.根据权利要求8所述的一种便携式车内气体检测方法，其特征在于，步骤S31中，获取最优分类超平面和最优回归超平面的具体方式为: 设金属氧化物半导体气体传感器的个数为η个，已知气体的种类为S，分别对s种气体进行m次测量，特征提取单元分别对m次测量接收到的数字信号进行信号特征提取，将提取到的信号特征信息记为矩阵X，
10.根据权利要求9所述的一种便携式车内气体检测方法，其特征在于，步骤S32中，识别气体种类和气体浓度的具体方式为: Α.进行气体种类识别的具体方式为: 假设通过特征提取单元提取到的待识别气体的信号特征向量记为矩阵Xtl,将Xtl作为最优分类超平面的输入得到支持向量分类机输出，即气体种类信息:
【文档编号】G01N27/00GK103868955SQ201410139241
【公开日】2014年6月18日 申请日期:2014年4月9日 优先权日:2014年4月9日
【发明者】闫嘉 申请人:西南大学