[发明专利]一种智能建筑材料表面氡析出率测试系统

权利要求书

1.一种智能建筑材料表面氡析出率测试系统，其特征在于，所述智能建筑材料表面氡析出率测试系统包括：

温度检测模块、湿度检测模块、单片机控制模块、清理模块、密封模块、探测模块、计算模块、云服务模块、显示模块；

温度检测模块，与单片机控制模块连接，用于通过温度传感器检测测量环境温度数据因子；

湿度检测模块，与单片机控制模块连接，用于通过湿度传感器检测测量环境湿度数据因子；

单片机控制模块，与温度检测模块、湿度检测模块、清理模块、密封模块、探测模块、计算模块、云服务模块、显示模块连接，用于控制各个模块正常工作；

单片机控制模块采用基于改进PSO的PID参数整定方法，基于改进PSO的PID参数整定方法的控制律表示为：

式中：i表示第i个粒子，K_i＝K_p/T_i,K_d＝K_d*T_d,e(t)为偏差；

清理模块，与单片机控制模块连接，用于清理被测建筑材料表面，除去表面覆盖杂物；

密封模块，与单片机控制模块连接，用于将被测建筑材料放入测量室内密封；

探测模块，与单片机控制模块连接，用于探测氡含量浓度；

计算模块，与单片机控制模块、云服务模块连接，用于计算氡析出率数据；

计算模块计算公式为：R＝[C_t×V(1-λ^t)]÷(S×t)，其中，C_t定义为t时刻测得的氡浓度，单位为贝可/m³；V定义为箱体内净空气体积，即为箱体容积减去试样体积，单位为m³；λ定义为Rn²²²的衰变常数，即λ＝0.007553h^-1，λ^t中的t以h计；S为被测建筑材料的表面积；

云服务模块，与计算模块连接，用于集中大数据资源对测量的氡含量浓度及析出率数据进行处理；

云服务模块采用支持向量机的快速分类算法，具体包括：

给定训练样本集{(x_i，y_i)，i＝1，2，…，l}，x_i∈R^d，y_i∈{-1，+1},构造决策函数

其中，K(x_i，x_j)为核函数：α^*＝(α₁^*，…，α_l^*)^T，选取α*的一个正分量0＜α_i*＜C，并据此计算阙值b^*＝y_j-∑y_iα_i^*K(x_i,x_j)，0≤α_i≤C，i＝1,2，…，l；

显示模块，与单片机控制模块连接，用于显示计算的氡析出率数据。

2.如权利要求1所述智能建筑材料表面氡析出率测试系统，其特征在于，所述探测模块包括抽取模块、高压模块、计数模块、浓度计算模块；

抽取模块，用于通过制气泵将产生的氡空气以一定的流速经子体过滤器后进入测量室；

高压模块，用于将²²²Rn衰变产生的第一代子体²¹⁸Po带正电荷会在静电场的作用下吸附到半导体探测器表面；

计数模块，用于通过半导体探测器对其衰变产生的高能α粒子能量进行识别并在时间T-Ts内计数，其输出的脉冲信号送入单片机控制模块，单片机控制模块对输出的脉冲信号进行计数；

浓度计算模块，用于根据脉冲计数值和刻度因子计算出当前氡浓度C。

3.如权利要求1所述智能建筑材料表面氡析出率测试系统，其特征在于，所述清理模块包括启动单元，用于周期性地启动清理流程；发送单元，用于向单片机控制系统发送清理请求信息。

4.如权利要求1所述智能建筑材料表面氡析出率测试系统，其特征在于，所述温度检测模块和湿度检测模块设置有散点图生成模块和监控样本模型生成模块；

所述散点图生成模块，用于根据需监控的数据指标以及所述关联数据指标的历史数据，生成散点图；

监控样本模型生成模块，用于根据所述需监控的数据指标和所述关联数据指标的历史数据以及散点图，通过分位数回归算法选取上尾、下尾和中位数作参数，并通过机器学习生成学习后的监控样本模型。