[發明專利]感測氣體混合物中的氣體的氣體感測設備及其操作方法

在審

• 申請號: 202010727930.2
• 申請日: 2020-07-24
• 公開（公告）號: CN112304869A
• 公開（公告）日: 2021-02-02
• 發明（設計）人: C·卡伯內利;A·富斯科;J·曼茲
• 申請（專利權）人: 英飛凌科技股份有限公司
• 主分類號: G01N21/17
• 分類號: G01N21/17;G01N29/02;G01N29/24;G01N29/46;G01N29/44
• 代理公司: 北京市金杜律師事務所 11256
• 代理人: 黃倩

1.一種用于感測氣體混合物(MG)中的氣體的氣體感測設備，所述氣體感測設備(1)包括：

光聲光譜測定設備(2)，其中所述光聲光譜測定設備(2)包括被配置為用于發射光(CL)的輻射體(3)，其中所述光聲光譜測定設備(2)包括氣體檢測室(4)，所述氣體檢測室(4)被配置為用于將所述氣體混合物(MG)暴露于所述光(CL)，其中所述光聲光譜測定設備(2)包括被配置為用于檢測所述氣體檢測室(4)中的聲音(SO)的麥克風(5)，所述聲音通過將所述氣體混合物(MG)暴露于所述光(CL)而引起，并且其中所述光聲光譜測定設備(1)被配置為用于基于由所述麥克風(5)檢測到的所述聲音(SO)生成對應于所述氣體混合物(MG)中的所述氣體的濃度的信號樣本(SIG)；以及

計算設備(6)，被配置為用于接收所述信號樣本(SIG)，其中所述計算設備(6)包括特征提取塊(7)，所述特征提取塊(7)被配置為用于計算針對所述信號樣本(SIG)的表示(REP)，使得針對所述信號樣本(SIG)中的每個信號樣本(SIG)計算所述表示(REP)中的一個表示(REP)，其中所述表示(REP)中的每個表示(REP)包括一個或多個特征值(FV)，其中所述一個或多個特征值(FV)中的每個特征值(FV)指相應的信號樣本(SIG)的特性，

其中所述計算設備(6)包括決策制定塊(8)，所述決策制定塊(8)包括具有多個輸入(10)和至少一個輸出(11)的基于訓練模型的算法塊(9)，其中所述決策制定塊(8)包括用于所述基于訓練模型的算法塊(9)的一個或多個訓練模型(TM)，其中所述表示(REP)中的一個表示(REP)的所述特征值(FV)中的每個特征值(FV)被輸入到所述基于訓練模型的算法塊(9)的所述輸入(10)中的一個輸入(10)，使得所述特征值(FV)中的每個特征值(FV)被饋送到所述輸入(10)中的個體輸入(10)中，其中所述決策制定塊(8)基于所述基于訓練模型的算法塊(9)的所述至少一個輸出(11)的輸出值(OV)創建感測結果(SR)，其中所述輸出值(OV)通過使用所述決策制定塊(8)處的所述一個或多個訓練模型(TM)中的至少一個訓練模型(TM)來創建，使得所述輸出值(OV)取決于所述光聲光譜測定設備(2)的所述信號樣本(SIG)。

2.根據權利要求1所述的氣體感測設備，其中所述基于訓練模型的算法塊(8)包括使用所述一個或多個訓練模型(TM)的神經網絡和/或使用所述一個或多個訓練模型(TM)的隨機決策森林。

3.根據權利要求1或2所述的氣體感測設備，其中所述計算設備(6)包括預處理塊(12)，其中所述預處理塊(12)被配置為用于從所述光聲光譜測定設備(2)接收所述信號樣本(SIG)，其中所述預處理塊(12)被配置為用于針對每個所述信號樣本(SIG)生成預處理信號樣本(PSIG)，并且其中所述預處理塊(12)被配置為將所述預處理的信號樣本(PSIG)轉發到所述特征提取塊(7)。

4.根據前述權利要求中任一項所述的氣體感測設備，其中所述預處理塊(12)包括被配置為用于抑制所述信號樣本(SIG)中的噪聲(NOI)的噪聲抑制塊(13)，使得所述預處理信號樣本(PSIG)包括具有比所對應的信號樣本(SIG)少的噪聲(NOI)的噪聲降低的信號樣本(NSIG)。