[发明专利]用于运行气体传感器的方法和设备

权利要求书

1.一种用于运行具有气体传感器（3）的气体传感器系统（1）的方法，以便提供在测量气体中的气体成分的气体浓度的浓度参量，所述方法具有如下步骤：

- 在测量过程期间执行对所述气体浓度的测量，以便获得传感器信号（S）的与所述气体浓度相关的随时间的变化过程；

- 借助于基于数据的传感器模型根据所述传感器信号（S）的随时间的变化过程来确定所述浓度参量（C_korr），其中所述基于数据的传感器模型被训练来考虑在所述测量过程以外的传感器表现，以确定所述浓度参量（C_korr）。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述基于数据的传感器模型包括高斯过程模型、LASSO模型、随机森林模型或者神经网络，其中所述基于数据的传感器模型被训练来考虑由于所述气体传感器的老化或退化而引起的传感器表现，以确定所述浓度参量（C_korr）。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中借助于所述基于数据的传感器模型，确定用于加载于经物理建模的浓度参量（）的校正参量（K），尤其是以乘法或加法，其中基于与所述测量过程相关联的测量参量（M1, M2, M3.....）来确定经物理建模的浓度参量（）。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其中所述基于数据的传感器模型被设计用于根据所述传感器信号（S）的随时间的变化过程并且根据在所述测量过程以外的传感器表现来确定所述浓度参量（C_korr）。

5.根据权利要求4所述的方法，其中所述浓度参量（C_korr）根据经物理建模的浓度参量（）并且根据借助于所述传感器模型所确定的浓度参量（C_korr）来被确定，尤其是按照指定的加权函数。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中所述基于数据的传感器模型获得与所述测量过程相关联的测量参量和/或从中得出的测量特征（F1, F2, F3...），作为输入参量。

7.根据权利要求6所述的方法，其中所述测量参量（M1, M2, M3....）包括如下参量中的一个或多个：

- 从在所述测量过程的时长期间的与时间相关的传感器信号（S）中得出的参量，尤其是在所述测量过程的开始与结束之间的多个采样时间点的传感器信号（S）的值和/或一个或多个从中得出的参量，尤其是在所述测量过程的开始与结束之间的传感器信号（S）的绝对信号变化和/或在所述测量过程期间的传感器信号（S）的最大或平均斜率。

8.根据权利要求7所述的方法，其中所述测量参量（M1, M2, M3....）包括如下参量中的一个或多个：

- 从在所述测量过程的时间段以外的时间段期间、尤其是在施加阶段之前和/或之后的时长期间、尤其是在期间设定特定的传感器状态的时间段期间的随时间的传感器信号（S）中得出的参量，尤其是在相关时间段的开始与结束之间的多个采样时间点的传感器信号（S）的值和/或一个或多个从中得出的参量，尤其是在相关时间段的开始与结束之间的绝对信号变化和/或在相关时间段期间的传感器信号（S）的最大或平均斜率。

9.根据权利要求7或8所述的方法，其中所述测量参量（M1, M2, M3....）包括如下参量中的一个或多个：

- 一个或多个特定于仪器的校准参数，所述校准参数尤其是指示所述气体传感器（3）的灵敏度；和/或

- 从一个或多个其它集成在系统中的传感器、尤其是测量气体温度传感器、测量气体湿度传感器以及气体传感器温度传感器的在所述测量过程的时间段和/或在所述测量过程的时间段以外的时间段期间的随时间的信号中得出的一个或多个参量，尤其是在所述测量过程或相关时间段的开始与结束之间的多个采样时间点的相对应的信号的值和/或一个或多个从中得出的参量，尤其是在相关时间段的开始与结束之间的绝对信号变化和/或一个或多个其它集成在系统中的传感器的在相关时间段期间的信号的最大或平均斜率。