[发明专利]气体感测设备以及操作气体感测设备的方法

权利要求书

1.一种气体感测设备，用于感测气体混合物中的一种或多种气体；所述气体感测设备(1)包括：

一个或多个化学电阻型气体传感器(2)，其中所述气体传感器(2)中的每个气体传感器(2)被配置为用于生成与所述气体混合物中的所述一种或多种气体中的一种气体的浓度相对应的信号样本(SIG)，其中一个或多个所述气体传感器(2)在恢复阶段(RP)和感测阶段(SP)中被交替操作，其中所述气体传感器(2)中的每个气体传感器(2)的所述信号样本(SIG)中的至少一些信号样本(SIG)表示所述恢复阶段(RP)中的一个恢复阶段(RP)和所述感测阶段(SP)中的一个感测阶段(SP)；

一个或多个热源(3)，用于在所述恢复阶段(RP)期间根据一个或多个第一温度曲线(FTP)以及在所述感测阶段(SP)期间根据一个或多个第二温度曲线(STP)来对所述气体传感器(2)进行加热，其中对于所述气体传感器(2)中的每个气体传感器(2)，相应的第一温度曲线(FTP)的最高温度高于相应的第二温度曲线(STP)的最高温度；

预处理处理器(4)，被配置为用于接收来自所述气体传感器(2)中的每个气体传感器(2)的所述信号样本(SIG)，并且用于对所接收的信号样本(SIG)进行预处理，以针对所述气体传感器(2)中的每个气体传感器(2)，生成预处理信号样本(PSS)；

特征提取处理器(5)，被配置为用于接收所述预处理信号样本(PSS)，并且用于基于所接收的相应的气体传感器(2)的预处理信号样本(PSS)的特性，从所接收的所述气体传感器(2)中的每个气体传感器(2)的所述预处理信号样本(PSS)中提取一个或多个特征值(FV)；

湿度处理器(6)，被配置为用于接收第一组特征值(FV)并用于估计所述气体混合物的湿度值(HV)，其中所述湿度处理器(6)包括基于第一训练模型的算法处理器(7)以及针对所述基于第一训练模型的算法处理器(7)的第一训练模型(8)，其中所述第一组特征值(FV)被馈送到所述基于第一训练模型的算法处理器(8)的输入(9)；并且其中所述湿度值(HV)基于第一机器学习算法处理器(7)的输出(10)；

气体浓度处理器(11)，被配置为用于接收第二组特征值(FV)和所述湿度值(HV)，并且用于针对所述气体传感器(2)中的每个气体传感器(2)来创建感测结果(SR)，其中所述气体浓度处理器(11)包括基于第二训练模型的算法处理器(12)以及针对所述基于第二训练模型的算法处理器(12)的第二训练模型(13)，其中所述第二组特征值(FV)被馈送到所述基于第二训练模型的算法处理器(12)的输入(14)，其中所述感测结果(SR)基于第二机器学习算法处理器(12)的一个或多个输出(15)处的输出值(OV)，并且其中所述感测结果(SR)取决于所述湿度值(HV)。

2.根据前述权利要求所述的气体感测设备，其中所述预处理处理器(4)被配置为用于对从所述气体传感器(2)接收的所述信号样本(SIG)执行基线校准算法。

3.根据前述权利要求中任一项所述的气体感测设备，其中所述预处理处理器(4)被配置为用于对从所述气体传感器(2)接收的所述信号样本(SIG)执行滤波算法。

4.根据前述权利要求中任一项所述的气体感测设备，其中所述预处理处理器(4)被配置为用于对从所述气体传感器(2)接收的所述信号样本(SIG)执行感测阶段提取算法。

5.根据前述权利要求中任一项所述的气体感测设备，其中所述特征提取处理器(5)被配置为用于从所接收的预处理信号样本(PSS)中提取经归一化的传感器灵敏度，作为针对所述气体传感器(2)中的每个气体传感器(2)的所述特征值(FV)中的一个特征值(FV)。

6.根据前述权利要求中任一项所述的气体感测设备，其中所述特征提取处理器(5)被配置为用于从所接收的预处理信号样本(PSS)中提取所述预处理信号样本(PSS)中的一个预处理信号样本(PSS)的斜率，作为针对所述气体传感器(2)中的每个气体传感器(2)的所述特征值(FV)中的一个特征值(FV)。