[發(fā)明專利]基于魚(yú)類行為解析的水質(zhì)分析方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010763095.8
• 申請(qǐng)日: 2020-07-31
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111855946B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-06-28
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李遙;饒凱鋒;李月中;劉勇;江桂紅;徐藝草;王敏;徐廣永
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 維爾利環(huán)保科技集團(tuán)股份有限公司;無(wú)錫中科水質(zhì)環(huán)境技術(shù)有限公司
• 主分類號(hào): G01N33/18
• 分類號(hào): G01N33/18;G06Q50/06
• 代理公司: 常州金之壇知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 32317
• 代理人: 賈海芬

1.一種基于魚(yú)類行為解析的水質(zhì)分析方法,其特征在于，所述方法包括：

建立多個(gè)獨(dú)立生物監(jiān)測(cè)的通道，設(shè)置八個(gè)獨(dú)立待測(cè)水體的檢測(cè)池，且每一個(gè)待測(cè)水體的檢測(cè)池內(nèi)設(shè)有生物行為傳感器以建立各自生物監(jiān)測(cè)的通道；

原始信號(hào)的收集，信號(hào)采集單元記錄各生物行為傳感器所采集到對(duì)應(yīng)通道內(nèi)的魚(yú)類水生生物在水體突發(fā)性污染時(shí)產(chǎn)生回避行為的生物活動(dòng)信號(hào)；

信號(hào)分析單元對(duì)水質(zhì)污染進(jìn)行判斷，所述的信號(hào)分析單元包括單通道監(jiān)測(cè)算法模型進(jìn)行分析判斷和多通道綜合判斷算法模型進(jìn)行分析判決；

所述單通道監(jiān)測(cè)算法模型按默認(rèn)輸入信號(hào)的長(zhǎng)度接收信號(hào)采集單元所記錄的各通道的生物活動(dòng)信號(hào)，所述的生物活動(dòng)信號(hào)包括背景信號(hào)和有魚(yú)的原始待檢測(cè)信號(hào)，信號(hào)處理系統(tǒng)對(duì)各通道的原始待檢測(cè)信號(hào)基于稀疏方程和小波分解加性方法進(jìn)行信號(hào)分解和信號(hào)整合處理，得到修正后的待檢測(cè)信號(hào)，單通道監(jiān)測(cè)算法模型對(duì)輸入各通道內(nèi)的生物活動(dòng)信號(hào)按以下步驟判斷：

對(duì)各通道內(nèi)的背景信號(hào)進(jìn)行判斷，計(jì)算各通道背景信號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)差，當(dāng)背景信號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)差≤所設(shè)定的閾值，判斷背景值正常并進(jìn)入下一步判斷；當(dāng)背景信號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)差＞所設(shè)定的閾值，判斷背景信號(hào)波動(dòng)劇烈，該通道不適合作為判斷水質(zhì)情況的依據(jù)，算法退出，輸出并報(bào)告背景值異常；

對(duì)各通道內(nèi)的待檢測(cè)信號(hào)進(jìn)行判斷，計(jì)算各通道待檢測(cè)信號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)差，當(dāng)待檢測(cè)信號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)差≥所設(shè)定的閾值，判斷魚(yú)有行為運(yùn)動(dòng)并進(jìn)入下一步判斷；當(dāng)待檢測(cè)信號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)差＜所設(shè)定的閾值，判斷該通道的魚(yú)沒(méi)有行為運(yùn)動(dòng)，算法退出，輸出并報(bào)告魚(yú)死亡；

對(duì)各通道內(nèi)的魚(yú)行為進(jìn)行判斷，對(duì)各通道的待檢信號(hào)進(jìn)行魚(yú)行為曲線遞歸EMD分解獲得各通道的行為曲線包絡(luò)線，所述的曲線包絡(luò)線為行為曲線的趨勢(shì)項(xiàng)；

當(dāng)行為曲線的趨勢(shì)項(xiàng)的均值＜所設(shè)定的閾值，信號(hào)較弱，分析行為曲線的趨勢(shì)項(xiàng)信號(hào)大于或小于所設(shè)定的閾值在總信號(hào)長(zhǎng)度中比例來(lái)判斷通道是否嚴(yán)重污染，當(dāng)該通道嚴(yán)重污染，則算法退出，并輸出并報(bào)告嚴(yán)重污染；

當(dāng)行為曲線的趨勢(shì)項(xiàng)的均值≥所設(shè)定的閾值，信號(hào)較強(qiáng)，趨勢(shì)項(xiàng)的最大值及最小值與均值之間的絕對(duì)差異均＞所設(shè)定的閾值，判斷該通道的魚(yú)行為活動(dòng)變化異常劇烈，算法退出，輸出并報(bào)告嚴(yán)重污染；

當(dāng)行為曲線的趨勢(shì)項(xiàng)的均值≥所設(shè)定的閾值，且行為曲線的趨勢(shì)項(xiàng)的最大值、最小值與均值之間的絕對(duì)差異在設(shè)定的1/2閾值至閾值之間時(shí)，判斷該通道的魚(yú)行為活動(dòng)變化異常，算法退出，輸出并報(bào)告輕度污染；

當(dāng)行為曲線的趨勢(shì)項(xiàng)不滿足上述任一條件，輸出并報(bào)告無(wú)污染；

所述多通道綜合決策算法模型接收單通道監(jiān)測(cè)算法模型輸出報(bào)告各通道信號(hào)，多通道綜合決策算法模型按以下步驟進(jìn)行綜合判決：

統(tǒng)計(jì)背景異常的通道數(shù)，統(tǒng)計(jì)報(bào)告背景值異常的通道個(gè)數(shù)，當(dāng)背景值異常的個(gè)數(shù)＜5進(jìn)入下一步判決；當(dāng)背景值異常的個(gè)數(shù)≥5，報(bào)告背景異常的通道個(gè)數(shù)超出總通道數(shù)的50％，算法退出，輸出背景異常；

統(tǒng)計(jì)魚(yú)死亡的通道數(shù)，統(tǒng)計(jì)報(bào)告魚(yú)死亡的通道個(gè)數(shù)，當(dāng)魚(yú)死亡的通道的個(gè)數(shù)＜5進(jìn)入下一步判決，當(dāng)魚(yú)死亡的通道的個(gè)數(shù)≥5，報(bào)告魚(yú)死亡的通道個(gè)數(shù)超出總通道數(shù)的50％，判決檢測(cè)到極其嚴(yán)重的水質(zhì)污染，算法退出，輸出重度污染；

統(tǒng)計(jì)污染情況的通道數(shù)，統(tǒng)計(jì)報(bào)告輕度污染通道的個(gè)數(shù)、魚(yú)死亡通道的個(gè)數(shù)以及重度污染通道的個(gè)數(shù)之和，當(dāng)通道的個(gè)數(shù)之和≥5進(jìn)入下一步判決，當(dāng)通道的個(gè)數(shù)之和＜5，報(bào)告存在污染情況的通道的個(gè)數(shù)小于總通道數(shù)的50％，此時(shí)則算法退出，輸出安全；

比較輕度污染通道的個(gè)數(shù)，統(tǒng)計(jì)報(bào)告輕度污染通道的個(gè)數(shù)與報(bào)告魚(yú)死亡通道的個(gè)數(shù)及重度污染通道的個(gè)數(shù)之和進(jìn)行比較，當(dāng)輕度污染通道的個(gè)數(shù)＞魚(yú)死亡通道的個(gè)數(shù)和重度污染通道的個(gè)數(shù)之和，報(bào)告輕度污染，算法退出，輸出輕度污染，否則輸出重度污染。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于魚(yú)類行為解析的水質(zhì)分析方法,其特征在于：所述的默認(rèn)輸入信號(hào)的長(zhǎng)度為25～35分鐘數(shù)據(jù)信號(hào)，且每秒采集15～25個(gè)數(shù)據(jù)信號(hào)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于魚(yú)類行為解析的水質(zhì)分析方法,其特征在于：所述的多通道綜合決策算法模型向顯示單元及終端輸出報(bào)告，顯示單元實(shí)時(shí)顯示分析結(jié)果。