[發(fā)明專利]信號(hào)識(shí)別方法、裝置及揮發(fā)性有機(jī)物檢測(cè)設(shè)備

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710340937.7
• 申請(qǐng)日: 2017-05-12
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN107132315A
• 公開(kāi)（公告）日: 2017-09-05
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 周博;嵇云;周兆鋒;胡恒榮;曾勇
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 鹽城工學(xué)院
• 主分類號(hào): G01N33/00
• 分類號(hào): G01N33/00;G01N27/64;G01N27/26
• 代理公司: 北京超凡志成知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙)11371
• 代理人: 孫海杰

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及空氣污染物監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種信號(hào)識(shí)別方法、裝置及揮發(fā)性有機(jī)物檢測(cè)設(shè)備。

背景技術(shù)

近年來(lái)，我國(guó)空氣質(zhì)量惡化嚴(yán)重，區(qū)域性的霧霾天氣和臭氧污染事件頻繁發(fā)生，揮發(fā)性有機(jī)物(volatile organic compounds，VOCs)長(zhǎng)期的大量排放是主要因素之一。據(jù)統(tǒng)計(jì)，城市中的VOCs主要來(lái)源于固定污染源廢氣排放，約占整個(gè)人為排放源的55.5％。由于存在涂裝工序的企業(yè)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的多元化，涂裝材料種類、形態(tài)各異，涂裝過(guò)程中采用的工藝也各異，造成VOCs的排放環(huán)節(jié)和排放特征也各有不同，現(xiàn)在還缺乏對(duì)涂裝企業(yè)(特別是中小涂裝企業(yè)，如金屬制品業(yè))VOCs污染有效的監(jiān)測(cè)，導(dǎo)致大多數(shù)存在涂裝工序的企業(yè)VOCs排放得不到有效控制。

VOCs測(cè)定有兩種常見(jiàn)的方法，一種是基于氣相色譜的離線檢測(cè)方法，另一種是基于電化學(xué)傳感器的在線監(jiān)測(cè)方法。目前針對(duì)固定污染源VOCs的監(jiān)測(cè)是以現(xiàn)場(chǎng)手工采樣回到實(shí)驗(yàn)室分析為主，氣相色譜或色質(zhì)聯(lián)用分析方法是目前公認(rèn)的VOCs標(biāo)準(zhǔn)檢測(cè)方法，它能對(duì)污染物組成進(jìn)行全面分析，對(duì)污染物濃度精確定量，但其儀器設(shè)備價(jià)格昂貴，測(cè)試成本高，需要專業(yè)人員操作，無(wú)法滿足現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)的要求，并且離線方法時(shí)效性差，無(wú)法及時(shí)反映氣體濃度變化情況，在采樣、樣品儲(chǔ)存、運(yùn)輸過(guò)程易導(dǎo)致樣品損失和交叉污染，測(cè)試過(guò)程繁瑣、成本較高。在線監(jiān)測(cè)的傳感器方法可以采用單個(gè)的傳感器對(duì)VOCs某一成分做定量的分析，如氫火焰離子化檢測(cè)法(FID)、基于光離子化傳感器(PID)法可以測(cè)定VOCs總量，但是僅測(cè)定VOCs總量并不能完全反映涂裝污染物的排放情況。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本發(fā)明實(shí)施例提供一種信號(hào)識(shí)別方法、裝置及揮發(fā)性有機(jī)物檢測(cè)設(shè)備，以改善上述問(wèn)題。

本發(fā)明實(shí)施例提供一種信號(hào)識(shí)別方法，應(yīng)用于揮發(fā)性有機(jī)物檢測(cè)設(shè)備，所述揮發(fā)性有機(jī)物檢測(cè)設(shè)備包括氣體傳感器陣列，所述方法包括：對(duì)所述氣體傳感器陣列響應(yīng)的信號(hào)進(jìn)行采樣；對(duì)采樣的信號(hào)進(jìn)行特征提取；利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)提取后的信號(hào)進(jìn)行識(shí)別；對(duì)識(shí)別出的信號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，得到對(duì)應(yīng)的揮發(fā)性有機(jī)物的種類和濃度。

進(jìn)一步地，所述對(duì)采樣的信號(hào)進(jìn)行特征提取的步驟還包括：利用主成分分析法對(duì)采樣的信號(hào)進(jìn)行特征提取，及利用獨(dú)立成分分析法分解出多通道信號(hào)中的獨(dú)立成分，并進(jìn)行特征篩選。

進(jìn)一步地，所述方法還包括：將所述揮發(fā)性有機(jī)物的種類和濃度進(jìn)行記錄。

進(jìn)一步地，所述方法還包括：將計(jì)算出的揮發(fā)性有機(jī)物的濃度和對(duì)應(yīng)種類的揮發(fā)性有機(jī)物的預(yù)設(shè)濃度作對(duì)比，若計(jì)算出的揮發(fā)性有機(jī)物的濃度大于對(duì)應(yīng)種類的揮發(fā)性有機(jī)物的預(yù)設(shè)濃度，發(fā)出報(bào)警指令。

本發(fā)明實(shí)施例還提供一種信號(hào)識(shí)別裝置，應(yīng)用于揮發(fā)性有機(jī)物檢測(cè)設(shè)備，所述揮發(fā)性有機(jī)物檢測(cè)設(shè)備包括氣體傳感器陣列，所述裝置包括：采樣模塊，用于對(duì)所述氣體傳感器陣列響應(yīng)的信號(hào)進(jìn)行采樣；特征提取模塊，用于對(duì)采樣的信號(hào)進(jìn)行特征提取；模式識(shí)別模塊，用于利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)提取后的信號(hào)進(jìn)行識(shí)別；計(jì)算模塊，用于對(duì)識(shí)別出的信號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，得到對(duì)應(yīng)的揮發(fā)性有機(jī)物的種類和濃度。

進(jìn)一步地，所述特征提取模塊還用于利用主成分分析法對(duì)采樣的信號(hào)進(jìn)行特征提取，及利用獨(dú)立成分分析法分解出多通道信號(hào)中的獨(dú)立成分，并進(jìn)行特征篩選。

進(jìn)一步地，所述信號(hào)識(shí)別裝置還包括記錄模塊，用于將所述揮發(fā)性有機(jī)物的種類和濃度進(jìn)行記錄。

進(jìn)一步地，所述信號(hào)識(shí)別裝置還包括對(duì)比模塊和報(bào)警模塊，所述對(duì)比模塊用于將計(jì)算出的揮發(fā)性有機(jī)物的濃度和對(duì)應(yīng)種類的揮發(fā)性有機(jī)物的預(yù)設(shè)濃度作對(duì)比；所述報(bào)警模塊用于若計(jì)算出的揮發(fā)性有機(jī)物的濃度大于對(duì)應(yīng)種類的揮發(fā)性有機(jī)物的預(yù)設(shè)濃度，發(fā)出報(bào)警指令。

本發(fā)明實(shí)施例還提供一種揮發(fā)性有機(jī)物檢測(cè)設(shè)備，所述揮發(fā)性有機(jī)物檢測(cè)設(shè)備包括氣體傳感器陣列，所述氣體傳感器陣列被配置成對(duì)揮發(fā)性有機(jī)物進(jìn)行檢測(cè)；處理器；存儲(chǔ)器；及信號(hào)識(shí)別裝置；所述信號(hào)識(shí)別裝置被配置成存儲(chǔ)于所述存儲(chǔ)器，并包括一個(gè)或多個(gè)由所述處理器執(zhí)行的功能模塊，所述信號(hào)識(shí)別裝置包括：采樣模塊，用于對(duì)所述氣體傳感器陣列響應(yīng)的信號(hào)進(jìn)行采樣；特征提取模塊，用于對(duì)采樣的信號(hào)進(jìn)行特征提取；模式識(shí)別模塊，用于利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)提取后的信號(hào)進(jìn)行識(shí)別；計(jì)算模塊，用于對(duì)識(shí)別出的信號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，得到對(duì)應(yīng)的揮發(fā)性有機(jī)物的種類和濃度。