[发明专利]一种气体传感器的远程校准方法及系统

权利要求书

1.一种气体传感器的远程校准系统，至少包括：采集模块(10)、标准传感器(20)和云端服务器(30)，其特征在于，

所述采集模块(10)至少包括浓度传感器(11)、湿度传感器(12)、温度传感器(13)和用于采集所述浓度传感器(11)的电参数的电参数采集模块(14)，

所述云端服务器(30)至少包括建模模块(40)和校准模块(50)，其中，

所述建模模块(40)基于所述采集模块(10)发送的原始浓度参数、湿度参数、温度参数、电参数和标准传感器发送的标准数据按照深度学习算法建立校准模型，

所述校准模块(50)基于所述校准模型对所述采集模块(10)发送的原始浓度参数进行校准。

2.根据权利要求1所述的气体传感器的远程校准系统，其特征在于，

所述建模模块(40)的校准模型的特征向量定义为：

其中表示与气体浓度的预测值对应的特征向量，V_WE表示浓度传感器的工作电极输出电压，V_AUX表示辅助电极输出电压，T表示温度参数，RH表示湿度参数。

3.根据权利要求2所述的气体传感器的远程校准系统，其特征在于，所述建模模块的校准模型的建立方法包括：

基于深度学习算法建立校准模型并初始化校准模型，

将所述特征向量输入所述深度学习算法进行训练和优化，

直至校准模型输出的预测浓度与标准数据的浓度参数y_t的误差小于误差阈值，形成校准模型。

4.根据权利要求3所述的气体传感器的远程校准系统，其特征在于，所述校准模块(50)基于所述建模模块(40)发送的所述校准模型对采集模块(10)发送的原始数据进行校准，

所述原始数据包括采集模块发送的原始浓度参数、湿度参数、温度参数和电参数。

5.根据权利要求3所述的气体传感器的远程校准系统，其特征在于，气体传感器中的数据处理模块基于所述建模模块(40)发送的所述校准模型对采集模块(10)发送的原始数据进行校准，

所述原始数据包括采集模块发送的原始浓度参数、湿度参数、温度参数和电参数，

所述数据处理模块将校准后的气体浓度参数发送至云端服务器的数据库(60)。

6.根据权利要求1～5任一项所述的气体传感器的远程校准系统，其特征在于，

所述校准模块(50)基于温度参数、湿度参数和第三方平台(15)发送的天气预报信息确定气体环境特征，所述校准模块(50)基于所述气体环境特征生成包含校准时间及其时长的校准建议信息，或者

所述校准模块(50)基于所述气体环境特征以及预设置的校准条件信息自动启动标准传感器(20)以采集至少一类气体环境特征的标准数据，

所述建模模块(40)响应于所述校准模块(50)发送的优化指令，基于所述采集模块(10)发送的原始数据和所述标准传感器(20)发送的标准数据进行校准模型的优化。

7.一种气体传感器的远程校准方法，其特征在于，所述远程校准方法包括：

基于气体传感器采集的原始浓度参数、湿度参数、温度参数、电参数和标准传感器发送的标准数据按照深度学习算法建立校准模型，

基于所述校准模型对所述采集模块(10)发送的原始浓度参数进行校准。

8.根据权利要求7所述的气体传感器的远程校准方法，其特征在于，

所述校准模型的特征向量定义为：

其中，表示与气体浓度的预测值对应的特征向量，V_WE表示浓度传感器的工作电极输出电压，V_AUX表示辅助电极输出电压，T表示温度参数，RH表示湿度参数。