[发明专利]气体浊度处理节点有效
申请号: | 201810992650.7 | 申请日: | 2018-08-29 |
公开(公告)号: | CN108872029B | 公开(公告)日: | 2021-06-15 |
发明(设计)人: | 陈鑫宁 | 申请(专利权)人: | 杭州震弘环境科技有限公司 |
主分类号: | G01N15/00 | 分类号: | G01N15/00 |
代理公司: | 杭州橙知果专利代理事务所(特殊普通合伙) 33261 | 代理人: | 朱孔妙 |
地址: | 311100 浙江省杭州市余*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 气体 浊度 处理 节点 | ||
1.气体浊度处理节点,其特征在于,所述气体浊度处理节点响应于服务器的指令获取气体浊度数据、进行气体浊度数据预处理并将气体浊度数据预处理结果传输至服务器,所述服务器用于根据得到的气体浊度数据预处理结果进行气体浊度数据聚类处理;
所述气体浊度处理节点包括气体浊度数据采集模块和气体浊度数据预处理模块;
所述气体浊度数据采集模块用于获取气体浊度数据;所述气体浊度数据按照采集的时间顺序被按序记录;
所述气体浊度数据预处理模块用于进行气体浊度数据的敏感性处理;所述敏感性处理用于减少数据采集模块采集气体浊度数据的滞后性导致的数据变化过慢,并使得经由敏感性处理后的数据能够更灵敏的反应气体浊度变化;
所述气体浊度数据预处理模块执行下述处理过程:
S101.对气体浊度数据进行关键信息提取,所述关键信息提取采用下述公式实现P1(n)=P1(n-1)×(1-θ)+P(n)×θ,其中,P(n)是第n个采样时刻的气体浊度数据,P1(n-1)是第n-1个采样时刻对应的关键信息提取结果,P1(n)是第n个采样时刻对应的关键信息提取结果,θ是提取算子,其在具体的信息提取过程中是常数;
S102.对关键信息提取结果进行敏感处理,所述预处理采用下述公式实现P2(n)=P′(n-1)×(1-κ)+[χ×(1+Γ)×P1(n)-χ×P1(n-1)]×κ,其中,P2(n)是第n个采样时刻对应的敏感性校正提取结果,P′(n-1)是第n-1个采样时刻的最终输出结果,κ,χ,Γ均是敏感度处理系数;
S103.对敏感处理结果进行整理输出,所述整理输出采用下述公式实现P′(n)=P(n)×(1-|P2(n)-P(n)|)+P2(n)×|P2(n)-P(n)|,其中P′(n)是第n个采样时刻的最终输出结果;
所述气体浊度数据采集模块,包括气体浊度检测模块、气体浊度计算模块、存储器和比较器;
所述气体浊度检测模块由第一气体浊度检测仪、第二气体浊度检测仪和第三气体浊度检测仪串联构成,所述第一气体浊度检测仪、第二气体浊度检测仪和第三气体浊度检测仪均通过感知光在仪器内部传输过程中的变化来检测气体浊度;
所述气体浊度计算模块,包括:
气体浊度获取单元,用于获取第一气体浊度检测仪测得的第一浓度ρ1,第二气体浊度检测仪测得的第一浓度ρ2,第三气体浊度检测仪测得的第一浓度ρ3;
聚类中心计算单元,用于计算第一浓度ρ1、第二浓度ρ2和第三浓度ρ3的聚类中心ρ0;
权重计算单元,用于计算第一浓度ρ1对应的权重值σ1,第二浓度ρ2对应的权重值σ2和第三浓度ρ3对应的权重值σ3;权值的获取函数为其中|ρ0-ρi|标识浓度与聚类中心的欧氏距离;
计算结果输出单元,用于输出气体浓度计算结果;所述计算结果使用加权平均法得到
计算结果输出单元得到的气体浊度计算结果作为步骤S101的气体浊度数据的数据源;
所述存储器用于存储历次的气体浊度计算结果,所述比较器用于比较最近计算得到的两次气体浊度之间的气体浊度差;若所述气体浊度差的绝对值大于预设的第一阈值,则向服务器发布聚类驱动请求,若所述气体浊度差的绝对值大于预设的第二阈值,则向服务器发布报警指令;若所述气体浊度差的绝对值大于预设的第一阈值,则引发服务器对于各个气体浊度监测点处气体浊度的重新采集以及重新聚类;若所述气体浊度差的绝对值大于预设的第二阈值则提示所述气体浊度监测点附近发生异常,向服务器发布报警指令;
所述服务器进行气体浊度数据自动聚类,包括:
S201.获取n个气体浊度处理节点Pi传输的气体浊度样本向量xi构成样本集合;
S202.计算两个样本之间的不相似性,并得到不相似性矩阵
S203.初始化类别ω;类别个数使用c表示;
S204.获取各个样本对于类别的隶属度;
S205.获取各个样本对于类别的贡献度;
S206.输出基于所述隶属度和贡献度表示的聚类结果;
所述隶属度以u表示,uik表示样本向量xi对类别ωk的隶属度,所述贡献度以v表示,vkj表示样本向量xj对类别ωk的贡献权重;
隶属度根据公式(一):计算,贡献度根据公式(二):可见,以样本向量为输入,根据公式(一)和公式(二)进行迭代计算,从而得到各个样本向量对于类别的隶属度和贡献度;公式(一)和公式(二)中的φ和β为与聚类精度有关的常数。
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