[发明专利]一种室内空气检测系统在审
申请号: | 201710220698.1 | 申请日: | 2017-04-06 |
公开(公告)号: | CN106768086A | 公开(公告)日: | 2017-05-31 |
发明(设计)人: | 陈光建 | 申请(专利权)人: | 四川理工学院 |
主分类号: | G01D21/02 | 分类号: | G01D21/02 |
代理公司: | 成都九鼎天元知识产权代理有限公司51214 | 代理人: | 韩雪 |
地址: | 643000 四川省*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 室内空气 检测 系统 | ||
技术领域
本发明涉及室内检测领域,尤其是一种室内空气检测系统。
背景技术
人们每时每刻都离不开氧,并通过吸入空气而获得氧。一个成年人每天需要吸入空气达6500升以获得足够的氧气,因此,被污染了的空气对人体健康有直接的影响。人的一生中有90%以上时间在室内度过,可见,室内空气品质对人的影响更是至关重要。
现在没有绝对的环保材料,大部分的室内污染都是来自建筑材料,目前室内环境空气中以化学性污染最为严重,主要的有毒有害气体是甲醛、苯及苯系物等挥发性有机气体。装修后由于没有经过有效的通风放味,空气中还残留着大量的甲醛、苯等有害物质;吸收了这些有害物质后的污染危害主要有以下几个方面:造成人体免疫功能异常、肝损伤及神经中枢受影响;对眼、鼻、喉、上呼吸道和皮肤造成伤害;引起慢性健康伤害,缩短人的寿命;引起致癌、胎儿畸形、妇女不孕症等;此外,由于甲醛对皮肤黏膜有强烈的刺激作用,接触后会使皮肤变皱,汗液分泌减少,会阻碍毛孔内脏物的排出和人体的新陈代谢。
对于室内空气的质量,我们最关注的是身处的环境的空气质量;而我们不可能随时携带空气检测仪进行检测,而且现有的检测仪体积都比较大不方便携带,通常需要设置多个检测点进行检测,造成成本的增加;不能随时检测和查询质量检测结果;不能及时检测周围的空气质量;能够检测的种类不够。
发明内容
本发明的发明目的在于:针对上述存在的问题,提供一种携带方便和进行移动式检测,以及能够及时检测和查询空气质量,同时能够更加精确检测和定位的室内空气检测系统。
本发明采用的技术方案如下:
本发明一种室内空气检测系统,包括检测模块、数据处理模块和移动终端;所述检测模块包括至少一个检测节点,用于采集室内的空气质量数据;所述数据处理模块,用于处理检测模块采集的质量数据;所述移动终端与检测模块连接;所述移动终端与数据处理模块通信连接。
本发明一种室内空气检测系统,所述检测节点包括STM32F103RCT6微处理器,以及与其连接的传感器装置和通信模块。
本发明一种室内空气检测系统,所述传感器装置包括外壳,所述外壳上端面设有进气孔,下端面设有出气孔,内设传感器阵列电路板;所述进气孔外端设有管道,通过管道依次连接气泵和气体过滤器。
本发明一种室内空气检测系统,所述传感器阵列电路板上安装有至少一个传感器;所述传感器包括甲醛传感器、TVCO传感器、苯传感器、一氧化碳传感器、PM2.5传感器、PM10传感器、温湿度传感器、灰尘传感器和光照值传感器。
本发明一种室内空气检测系统,所述甲醛传感器采用半导体类型的MS1100;所述一氧化碳传感器采用ZE07- CO电化学传感器;所述PM2.5和PM10传感器选用PMS5003;所述温湿度传感器采用数字温湿度传感器DHT11;所述灰尘传感器采用的是CP2Y1010AUOF光学空气质量传感器;所述光照值传感器采用数字光强度BH1750FVI。
本发明一种室内空气检测系统,所述数据处理模块包括分别连接存储器、键盘、LCD液晶显示装置和电源的微处理器S3C2440,以及通信模块;所述微处理器S3C2440设有以太网传输接口、RS232接口和USB接口;所述通信模块通过RS232接口与微处理器S3C2440连接。
本发明一种室内空气检测系统,所述通信模块采用ZigBee无线模块CC2530。
本发明一种室内空气检测系统,所述检测节点之间的定位方法为:锚节点向全部邻居节点传送含有本身的节点ID号和坐标的信息数据包;未知节点在接收锚节点发出的数据包,当该节点接收的信息总量达到预设阈值后,停止接收信息,同时将接收的RSSI值按大小的顺序排列,形成RSSI和锚节点的距离之间的对应关系;通过贝叶斯概率的统计模型筛选RSSI值,删除小于阈值的RSSI值,保留大于阈值的RSSI值,求保留的RSSI值的平均值,并通过信号损耗的模型将该值转换为传输距离;利用三角形的质心算法计算出未知节点坐标;通过预先设定的修正和判定条件概率的函数对估计的位置坐标求精,进行循环调整,直到节点坐标值趋于稳定,得到最终的坐标。
由于GPS在室内定位的限制,本发明采用新的定位方法进行定位;通过模型对RSSI值进行筛选,利用信号损耗模型将其转换为未知节点和已知节点间的距离,并,再利用条件概率的函数对位置节点坐标进行精确化,得出未知节点最终坐标。
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