[发明专利]一种带同化算法的室内空气质量检测器有效

专利信息
申请号: 202110615310.4 申请日: 2021-06-02
公开(公告)号: CN113358825B 公开(公告)日: 2023-03-24
发明(设计)人: 李佳宇;刘森;周圣杰;白双庆 申请(专利权)人: 重庆大学
主分类号: G01N33/00 分类号: G01N33/00;G01N15/06
代理公司: 北京沃知思真知识产权代理有限公司 11942 代理人: 高小艳
地址: 400030 *** 国省代码: 重庆;50
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 同化 算法 室内 空气质量 检测器
【说明书】:

本发明公开了一种带同化算法的室内空气质量检测器,属于室内环境分析技术领域,包括数据初始化模块、空气收集分析模块、网络连接模块、OneNet平台、分析数据校准模块、数据整理模块、云端存储平台、数据预测模块以及信息反馈模块;本发明能够通过卡尔曼滤波算法进行数据同化处理,当数据校准完成,使检测结果更加接近真实值,提高其工作质量,让用户可以在任意地方接收室内空气质量检测结果,提高使用范围,提高问题处理效率,方便用户查看空气质量相关的数据,提高用户使用体验。

技术领域

本发明涉及室内环境分析技术领域,尤其涉及一种带同化算法的室内空气质量检测器。

背景技术

空气质量的好坏反映了空气污染程度,它是依据空气中污染物浓度的高低来判断的,空气污染是一个复杂的现象,在特定时间和地点空气污染物浓度受到许多因素影响,随着科技的发展,人为污染物排放大小成为影响空气质量的最主要因素之一,如果室内空气中这些有害物质含量超过国家标准,就会危害人们的身体健康,对人体的呼吸系统、神经系统造成极大的伤害,会引发儿童发育迟缓、智力下降等问题,随着人们的生活质量不断提高,空气质量开始成为人们关注的重点问题;因此,发明出一种带同化算法的室内空气质量检测器变得尤为重要;

经检索,中国专利号CN109187879A公开了一种空气净化设备的室内空气质量检测系统,该发明虽然便于携带,有效的避免人们长期待在有害气体浓度高的环境,但检测结果存在较大的误差,容易对人们的日常生活造成影响,降低其工作质量;此外,现有的带同化算法的室内空气质量检测器无法将检测数据及时发送给用户,影响用户使用体验,其处理问题效率低下,使用范围小,为此,我们提出一种带同化算法的室内空气质量检测器。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺陷,而提出的一种带同化算法的室内空气质量检测器。

为了实现上述目的,本发明采用了如下技术方案:

一种带同化算法的室内空气质量检测器,包括数据初始化模块、空气收集分析模块、网络连接模块、OneNet平台、分析数据校准模块、数据整理模块、云端存储平台、数据预测模块以及信息反馈模块;

其中,所述空气收集分析模块分别与数据初始化模块、网络连接模块通信连接,所述网络连接模块分别与空气收集分析模块、OneNet平台通信连接,分析数据校准模块分别与OneNet平台、数据整理模块通信连接,所述数据整理模块分别与云端存储平台、数据预测模块通信连接,所述信息反馈模块分别与数据预测模块、云端存储平台通信连接;

所述空气收集分析模块包括实时采集单元以及样本分析单元;

所述信息反馈模块包括数据数据判断单元、检索单元、LED显示屏以及蜂鸣器。

进一步地,所述数据初始化模块用于用户将计算机通过Link连接与该空气质量检测器进行数据交互,同时对空气检测器进行参数设置以及调试,并将其进行数据初始化处理。

进一步地,所述实时采集单元用于对室内空气进行采集,并将采集到的空气信息通过数据转换处理生成解析数据,同时将其发送至样本分析单元;

所述样本分析单元用于对解析数据进行数据分析,并对分析结果进行分类标记,其具体分析标记方法如下:

步骤一:将解析数据中的空气进行信息提取,同时对其中有害气体按照CO、氨气、硫化物、苯系蒸气、PM2.5以及甲醛,并分别标记为A、B、C、D、E以及F;

步骤二:对各有害气体的含量进行计算,并将计算后的数值分别进行数据匹配;

步骤三:将采集到的空气温度以及空气湿度分别标记为G、H。

进一步地,所述网络连接模块用于在该空气质量检测器与OneNet平台之间构建数据交互通道,同时将用户智能移动设备与该空气质量检测器进行无线连接,其中,智能移动设备包括笔记本电脑、智能手机。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于重庆大学,未经重庆大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202110615310.4/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top