[发明专利]一种智能传感器

说明书

一种智能传感器，其特征在于：所述的智能传感器，包括传感器，控制器，嵌入式分类器，传感器中枢；其中：传感器分别与控制器、嵌入式分类器连接传感器分别与控制器、嵌入式分类器形成核心控制单元，核心控制单元与传感器中枢连接，所述的传感器为气体传感器。本发明的优点：本发明所述的智能传感器，丰富了传统传感器的功能性，能够使其拥有提取相关数据的功能；其嵌入式的分类器与控制器相结合，对不同工作条件下的多种化学品进行选择，既提高了精度，又增加了新功能；在总设计上也降低了设计时间，提高了产品总价值；通过将学习算法功能大部分时间设置为关闭状态，根据历史测试数据使用智能开启的方式，大大降低了传感器的功耗。

技术领域

本发明涉及传感器领域，特别涉及了一种智能传感器。

背景技术

目前的传感器领域，普遍缺乏能够更好的测量数据的人工智能预警环节，无法高精度提取人工智能控制单元所需的功能，无法辅助进行更精确的测量。

发明内容

本发明的目的是为了进行高精确的测量，实现提取人工智能控制单元所需的功能，特提供了一种智能传感器。

本发明提供了一种智能传感器，其特征在于：所述的智能传感器，包括传感器1，控制器2，嵌入式分类器3，传感器中枢4；

其中：传感器1分别与控制器2、嵌入式分类器3连接传感器1分别与控制器2、嵌入式分类器3形成核心控制单元，核心控制单元与传感器中枢4连接。

所述的传感器1为气体传感器。

所述的嵌入式分类器3信号输入端为测量电阻的输入信号。

通过将学习算法功能大部分时间设置为关闭状态，根据历史测试数据使用智能开启的方式，大大降低了传感器的功耗。能够在不同温度和不同温度曲线下同时进行多种气体的测量。通过多次扫描由不通曲线构成的温度的方法来调节加热板。

智能传感器是以MOS结构为技术基础，嵌入式先进的加热板控制器，能够生成各种加热/冷却曲线；嵌入式分类器与控制器结合使用，能够在不使用AP/传感器集线器的情况下测量特定污染物克服当前的交叉敏感性问题；嵌入式分类器通过使用机器学习算法进行离线初级设定，这个算法能够在不同的操作条件下选择不同的化学品的特征；

分类器是将各种条件下的测量电阻作为输入数据ML特征经过机器学习算法的培训，它可以同时分析VOC，NOx，NH3的含量；

控制器能够定义不同的目标温度，不同的加热曲线和冷却曲线，基于之前的检测，智能开启。

智能开启分为以下两种方式：

1、没有污染物

在时间T，N-1内，未发现污染物。

在时间T，N内，进行基础测试，未寻找到任何污染物。

在时间T，N+1内，如果发现至少1种污染物，那么需要使用更长时间且更具选择性的测试。

2、污染物存在

在时间T，N-1内，发现了一般污染物。

在时间T，N内，如果测试使用缩小目标列表，那么需要进行更具选择性的测试。

在时间T，N+1内，进行更具选择性的测试以准确地测量所识别的污染物的浓度。

本发明的优点：

本发明所述的智能传感器，丰富了传统传感器的功能性，能够使其拥有提取相关数据的功能；其嵌入式的分类器与控制器相结合，对不同工作条件下的多种化学品进行选择，既提高了精度，又增加了新功能；在总设计上也降低了设计时间，提高了产品总价值；通过将学习算法功能大部分时间设置为关闭状态，根据历史测试数据使用智能开启的方式，大大降低了传感器的功耗。