[发明专利]一种便携式车内气体检测系统及方法

权利要求书

1.一种便携式车内气体检测系统，其特征在于：该系统包括传感器阵列（1）,传感器阵列（1）与信号采集处理模块（3）连接，信号采集处理模块（3）与中央处理模块（4）连接，中央处理模块（4）与结果输出模块（5）连接，其中：

传感器阵列（1）用于采集车内的空气信息，并将采集到的空气信息转换成电压信号传送到信号采集处理模块（3）；所述的空气信息包括气体信息和温湿度信息；

信号采集处理模块（3）用于接收传感器阵列（1）传送的电压信号，并将电压信号进行AD转换得到数字信号；

中央处理模块（4）用于接收信号采集处理模块（3）传送的数字信号，提取该数字信号的信号特征，并根据信号特征利用设定的模式识别算法识别出气体种类和浓度；

结果输出模块（5）用于输出中央处理模块（4）的识别结果。

2.根据权利要求1所述的一种便携式车内气体检测系统，其特征在于：在所述传感器阵列（1）与信号采集处理模块（3）之间还设置有信号调理电路（2），信号调理电路（2）用于对传感器阵列（1）输出的电压信号进行预处理；该预处理包括滤波、去噪和放大处理。

3.根据权利要求1或2所述的一种便携式车内气体检测系统，其特征在于：所述的传感器阵列（1）包括多个气体传感器、1个温度传感器和1个湿度传感器，所述的气体传感器为金属氧化物半导体气体传感器。

4.根据权利要求3所述的一种便携式车内气体检测系统，其特征在于，所述的中央处理模块（4）包括：

特征提取单元（41）：用于接收信号采集处理模块（3）传送的数字信号，提取数字信号的信号特征；所述信号特征包括数字信号的电压最大值和最小值，或者响应斜率值，或者响应积分值，或者电压信号进行曲线拟合后的拟合系数，或者电压信号进行变换后的变换系数；

预处理单元（42）：用于对特征信号进行预处理，包括信号特征选择与优化、归一化和标准化处理；

模式识别单元（43）：用于根据设定的模式识别算法对所提取到的信号特征进行模式分类和浓度预测，识别车内气体种类和浓度。

5.一种便携式车内气体检测方法，包括以下步骤：

步骤S1：设定采样时间，通过传感器阵列对车内的空气信息进行采集，并将采集到的空气信息转变为电压信号；所述的空气信息包括空气中的气体信息和温湿度信息；

步骤S2：信号采集处理模块对采集到的电压信号进行AD转换得到数字信号；

步骤S3：中央处理模块提取出数字信号的信号特征，根据设定的模式识别算法对所提取到的特征信号进行模式分类和浓度预测，识别出车内气体的种类和浓度。

6.根据权利要求5所述的一种便携式车内气体检测方法，其特征在于：步骤S3中，所述的模式识别算法包括机器学习、数据挖掘和人工智能技术中的模式识别算法。

7.根据权利要求6所述的一种便携式车内气体检测方法，其特征在于：所述的模式识别算法为支持向量机算法。

8.根据权利要求7所述的一种便携式车内气体检测方法，其特征在于：步骤S3中，中央处理模块通过其模式识别单元进行气体种类和浓度的识别，模式识别单元采用支持向量机算法进行气体种类和浓度识别的步骤包括：

步骤S31：将已知气体种类和气体浓度的气体作为训练样本训练支持向量机，获取最优分类超平面和最优回归超平面；所述最优分类超平面是指用于识别气体种类的分类函数；所述最优回归超平面是指用于识别气体浓度的回归函数；

步骤S32：根据特征提取单元提取到的信号特征信息和最优分类超平面确定所检测到的气体的种类，根据特征提取单元提取到的信号特征信息和最优回归超平面确定所检测到的气体的浓度。