[发明专利]处理事故报警器的信号的方法和具有实施该方法的装置的事故报警器

权利要求书

1.处理事故报警器的信号的方法，该事故报警具有至少一个用于监控事故参量的传感器(2、3、4)和一个分配给至少一个传感器(2、3、4)的求值电路(1)，在该求值电路中实现至少一个传感器(2、3、4)的信号与预定参数的比较，其特征在于，关于这一点分析至少一个传感器(2、3、4)的信号，是否其增多或有规则地出现，并且增多或有规则出现的信号分选为干扰信号。

2.按照权利要求1的方法，其特征在于，信号作为干扰信号的分选引起参数的相应调整。

3.按照权利要求2的方法，其特征在于，当出现干扰信号时在调整参数之前检查至少一个传感器(2、3、4)的信号的分析结果的有效性，并且依赖于这个有效性检查的结果实现参数的调整。

4.按照权利要求3的方法，其特征在于，借助于以多级分辨率为基础的方法实现有效性检查。

5.按照权利要求4的方法，其特征在于，子波，主要“双正交”子波或“第二代”子波或“上升模式”用于有效性检查。

6.按照权利要求5的方法，其特征在于，为近似系数或子波的近似系数和具体系数确定期望值，并且在不同的分辨率的情况下比较这些期望值。

7.按照权利要求6的方法，其特征在于，在一个估算器中或借助于神经网络实现上述系数的确定。

8.事故报警器，具有实施按照权利要求1的方法的装置、至少一个适用于事故参量的传感器(2、3、4)，并具有一个包含微处理器(6)的求值电路(1)用于求值并分析至少一个传感器(2、3、4)的信号，其特征在于，微处理器(6)包含一个软件程序，其具有以多级分辨率为基础的学习算法用于分析至少一个传感器(2、3、4)的信号。

9.按照权利要求9的事故报警器，其特征在于，通过学习算法一方面根据传感器信号的重复或有规则的出现实现上述传感器信号的分析，另一方面实现分析结果的有效性检查，并且学习算法把子波、主要“双正变”子波或“第二代”子波用于有效性检查。

10.按照权利要求9的事故报警器，其特征在于，学习算法使用神经模糊方法。

11.按照权利要求10的事故报警器，其特征在于，学习算法包含二个等式

            其中∑是用于所有的n，和

            其中∑是用于所有的i＝1到k

在这二个等式中_m，n表示定标函数，表示近似系数并且y_k表示神经网络的第k个输入点，是_m，n的二元函数。