[发明专利]基于传感器特性曲线的响应模型的构建方法及浓度补偿方法

说明书

本发明提供一种基于传感器特性曲线的响应模型的构建方法及浓度补偿方法，响应模型包括以下步骤：对多个同类传感器采集多点浓度信息，建立该类传感器的通用基础响应模型；对所述通用基础响应模型进行奇点分析，确定影响该类传感器性能指标参数的特征点与特征参数，对所述通用基础响应模型进行校准，得到针对探测器特征参数的气体响应模型；针对探测器的性能指标，对参数进行修正，建立新的响应模型；浓度补偿方法为探测器预内置所述的基于传感器特性曲线的响应模型，根据现场浓度变化，进行浓度预测；若探测器响应曲线与现场浓度变化不一致，则自适应调节特征参数，使探测器响应曲线与现场浓度变化一致。

技术领域

本发明属于气体探测器技术领域，具体的说，涉及了一种基于传感器特性曲线的响应模型的构建方法及浓度补偿方法。

背景技术

随着社会的进步，工业制造业蓬勃发展，大量新型产业应用而出。而在大多制造业中，都会产生大量易燃易爆、有毒有害的气体，所以，在这些作业场所中，必须安装对应需检测气体的气体探测器。在探测器生产环节，为了保证探测器在各浓度区间气体检测的精确度，生产商一般采用多种标准浓度气体对探测器进行标定，并按照多浓度点间的线性关系进行内置曲线拟合，而对于响应曲线非线性的传感器，厂家一般通过增多标定浓度点而处理，此种方法增大了对传感器标定的难度，而且无法确定此类标定是否满足现场的精度要求，而且对于特定种类的传感器，无法正确选取标定点，也就无法进行准确的标定。另外，探测器在使用过程中，由于某些特定气体的扩散具有前期浓度上升慢，后期浓度上升快的特点，若在气体泄漏前期未能提供预报警信息，而在现场气体浓度快速上升时，不能给人以充足时间去发现泄漏点并解决问题，在一些对响应时间严格要求的场所，容易造成事故的发生。

为了解决以上存在的问题，我们一直在寻求一种理想的技术解决方案，

发明内容

本发明的目的是针对现有技术的不足，提供一种基于传感器特性曲线的响应模型的构建方法及浓度补偿方法。

为了实现上述目的，本发明所采用的技术方案是：

本发明第一方面提供一种基于传感器特性曲线的响应模型的构建方法，包括以下步骤：

步骤S1：对多个同类传感器采集多点浓度信息，依照提供的该类传感器的气体响应曲线进行曲线描绘和分段拟合，建立该类传感器的通用基础响应模型；

步骤S2：对所述通用基础响应模型进行奇点分析，确定影响该类传感器的性能参数的特征点，以确定影响该类传感器性能指标参数的特征点与特征参数，并对探测器在特征点附近进行浓度标定，按照该标定点信息对所述通用基础响应模型进行校准，得到针对探测器特征参数的气体响应模型；

步骤 S3：针对探测器的性能指标，确定影响指标的特征参数，根据需求，对参数进行修正，而后进行压缩拟合，建立新的响应模型。

基于上述，步骤S1中，通用基础响应模型是基于传感器生产厂家提供的该类传感器的响应曲线基础上，对多个该类传感器进行多点测试，并分别进行曲线描绘以及线性拟合，若得到的多条拟合曲线的包络线变化率一致，且满足精度误差需求，则取该提供的曲线为通用基础响应模型；否则，则将不一致的区间作为特征区间，其余区间为通用基础响应模型。

基于上述，步骤S2中，对所述通用基础响应模型进行奇点分析包括获取该模型的极值点和拐点，若该模型若为平面线性模型，则按照公式（1）进行特征方程奇点分析；若为平面非线性模型，则按照公式（2）进行特征方程奇点分析；

探测器的标定浓度点的选择：依据传感器通用基础响应模型中的关键浓度点、极值点或者步骤S1中特征区间的点，并依据标定点浓度信息对响应曲线进行校准；

其中，a，b，c，d为线性拟合系数，Xm，Yn为非线性拟合系数，为曲线的拟合余量，参数可根据最小二乘法进行拟合，当时，即可求出其奇点信息。