本發(fā)明涉及智能傳感器領(lǐng)域，特別涉及一種基于朗肯循環(huán)的智能監(jiān)測裝置及方法，應(yīng)用于有機(jī)朗肯循環(huán)系統(tǒng)系統(tǒng)中，通過加入算法來提高精度、剔除野值。

背景技術(shù)：

目前工業(yè)生產(chǎn)大量消耗煤、石油、天然氣等化石燃料，而在生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的大量低品位廢熱被排入大氣環(huán)境中。為了提高工業(yè)生產(chǎn)能源利用效率，減緩化石燃料的枯竭速度和減輕環(huán)境污染，許多學(xué)者根據(jù)有機(jī)工質(zhì)蒸發(fā)溫度低、汽化潛熱小等特點，基于朗肯循環(huán)，提出了有機(jī)朗肯循環(huán)，用于回收工業(yè)生產(chǎn)中所產(chǎn)生的廢熱等品位較低的熱能。目前，泄漏問題是有機(jī)朗肯循環(huán)發(fā)電技術(shù)所面臨的一個主要問題，而且有機(jī)工質(zhì)易揮發(fā)、價格昂貴，甚至少數(shù)工質(zhì)具有毒性，對臭氧層具有破壞能力或易造成溫室效應(yīng)。因此開發(fā)一套專門針對有機(jī)朗肯循環(huán)工質(zhì)泄漏的檢測裝置顯得尤為重要。

傳統(tǒng)的檢測方法包括氣壓式泄漏檢測法、流量式泄漏檢測法、鹵素泄漏檢測法、氦質(zhì)譜泄漏檢測法等，均由于實用性、穩(wěn)定性等問題不能準(zhǔn)確、快速地發(fā)現(xiàn)泄漏。而隨著紅外技術(shù)的廣泛應(yīng)用，其在氣體檢測方面的優(yōu)勢也得以顯現(xiàn)。紅外傳感器具有響應(yīng)速度快、操作簡單、精度高，功耗低、體積小、便于攜帶和檢測范圍廣等優(yōu)點，非常適合用于有機(jī)朗肯循環(huán)發(fā)電系統(tǒng)工質(zhì)泄漏的檢測。

在工業(yè)現(xiàn)場的使用過程中，設(shè)備會受到諸多外界干擾(電壓、溫度、電磁場、空氣流速等)，使得測量的結(jié)果不準(zhǔn)確。而現(xiàn)有的野值剔除方法針對動態(tài)測量又存在諸多缺陷，經(jīng)常將變化量較大的真實值誤判別為野值，造成系統(tǒng)的不穩(wěn)定。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

為了解決現(xiàn)有技術(shù)缺陷，本發(fā)明的目的在于提供一種基于朗肯循環(huán)的智能監(jiān)測裝置及方法，利用紅外傳感器采集目標(biāo)氣體的濃度，通過rs232將采集結(jié)果發(fā)送到單片機(jī)的存儲芯片中，并利用之前采集的歷史數(shù)據(jù)對當(dāng)前結(jié)果進(jìn)行估計，利用動態(tài)估計方法來檢測當(dāng)前值是否為野值，如果不是則記錄下來，如果是就用估計值替換測量值并保存，從而提高裝置測量精度，使得量測結(jié)果更加可靠。

為了實現(xiàn)上述過程，本發(fā)明采用的技術(shù)設(shè)計如下：

一種基于朗肯循環(huán)的智能監(jiān)測裝置，包括對腔室內(nèi)的氣體進(jìn)行監(jiān)測的多個紅外傳感器；加快腔室內(nèi)外空氣流通速度的多個抽氣泵，接收傳感器數(shù)據(jù)的中央處理器；為中央處理器提供存儲空間的臨時存儲模塊和存儲模塊；用于控制整個裝置運行、更改參數(shù)、查閱歷史數(shù)據(jù)的按鍵控制模塊；用于人機(jī)交互的lcd顯示模塊；為整個中央處理器提供時刻數(shù)據(jù)以及警示的時鐘和警示模塊。

所述的中央處理器將傳輸值存入數(shù)據(jù)接收模塊，使用3σ準(zhǔn)則與最大變化范圍進(jìn)行判別，如果滿足3σ準(zhǔn)則，則將數(shù)據(jù)存入臨時存儲模塊；如果都不滿足，則數(shù)據(jù)為野值，將其刪除，將擬合后的數(shù)據(jù)存入臨時存儲模塊；如果數(shù)據(jù)不滿足3σ準(zhǔn)則，但在最大變化范圍之內(nèi)，將該值存入臨時存儲模塊并使用三階差分法判斷數(shù)據(jù)的變化趨勢是否異常，如果趨勢正常，則該存疑點為正常值；如果趨勢異常，則該存疑點為野值點，用擬合數(shù)據(jù)替換；當(dāng)時間達(dá)到要求的存儲數(shù)據(jù)時間時，將進(jìn)行過野值判別的正常數(shù)據(jù)從臨時存儲模塊存入存儲模塊，方便查看歷史數(shù)據(jù)，更好的掌握現(xiàn)場的情況。

基于上述一種基于朗肯循環(huán)的智能監(jiān)測裝置的監(jiān)測方法，包括以下步驟：

步驟一：通過紅外傳感器對工作現(xiàn)場進(jìn)行采樣，采樣周期t＝1s，抽氣泵加速保護(hù)腔室內(nèi)外的氣體交換；

步驟二：將采集到的信號通過rs-232發(fā)送到中央處理器，并通過lrc校驗保證傳輸準(zhǔn)確性；

步驟三：中央處理器將傳輸值存入數(shù)據(jù)接收模塊，將臨時存儲單元中以前的數(shù)據(jù)計算觀測誤差的標(biāo)準(zhǔn)差σ、最大變化范圍的參數(shù)amax和v，利用求得的結(jié)果，計算3σ與最大變化范圍哪個更大，如果3σ更大，使用3σ準(zhǔn)則與最大變化范圍進(jìn)行判別；如果數(shù)據(jù)小于3σ為正常值，則滿足3σ準(zhǔn)則，則將數(shù)據(jù)存入臨時存儲模塊；如果數(shù)據(jù)大于最大變化范，則數(shù)據(jù)為野值，將其刪除，將擬合后的數(shù)據(jù)存入臨時存儲模塊；如果數(shù)據(jù)不滿足3σ準(zhǔn)則，但在最大變化范圍之內(nèi)，將該值存入臨時存儲模塊并使用三階差分法判斷數(shù)據(jù)的變化趨勢是否異常，如果趨勢正常，則該存疑點為正常值；如果趨勢異常，則該存疑點為野值點，用擬合數(shù)據(jù)替換；當(dāng)時間達(dá)到要求的存儲數(shù)據(jù)時間時，將進(jìn)行過野值判別的正常數(shù)據(jù)從臨時存儲模塊存入存儲模塊，方便查看歷史數(shù)據(jù)，更好的掌握現(xiàn)場的情況。

所述的使用3σ準(zhǔn)則與最大變化范圍進(jìn)行判別，其具體步驟為：

中央處理器根據(jù)之前的數(shù)據(jù)來計算最大變化加速度amax，當(dāng)前的變化速度v，并記錄采樣周期t，氣體濃度做能達(dá)到的最大變化范圍就是前一時刻的濃度值以最大變化加速度amax發(fā)生改變時所能達(dá)到的最大濃度，具體公式為：

標(biāo)準(zhǔn)差為：

參數(shù)v：v＝xn-xn-1

最大變化范圍w為比較w與3σ的關(guān)系，其中xi為臨時存儲模塊內(nèi)第i次的保存值，amax為經(jīng)驗數(shù)據(jù)，根據(jù)現(xiàn)場環(huán)境確定；

所述的三階差分法判斷數(shù)據(jù)的變化趨勢，具體為：

對記錄的歷史數(shù)據(jù)做三階差分求得每一項的差分結(jié)果，利用這些觀測結(jié)果的三階差分計算三階差分的標(biāo)準(zhǔn)差σ1，再次利用萊特準(zhǔn)則進(jìn)行判別數(shù)據(jù)是否正常。

一階差分：xi(i-1)＝xi-xi-1

二階差分：xi(i-2)＝xi(i-1)-x(i-1)(i-2)

三階差分：xi(i-3)＝xi(i-2)-x(i-1)(i-3)

三階差分標(biāo)準(zhǔn)差

所述的數(shù)據(jù)擬合方法為：

因為氣體濃度的變化趨勢分為，穩(wěn)定狀態(tài)，勻速變化狀態(tài)，勻加速變化狀態(tài)，變加速變化狀態(tài)這幾種，所以先要將數(shù)據(jù)進(jìn)行分段：

(1)如果某段數(shù)據(jù)一階差分特性聚集在0附近則認(rèn)為該時間段為穩(wěn)定狀態(tài)，所以其擬合值為該段內(nèi)數(shù)據(jù)的均值；

(2)如果某段數(shù)據(jù)的二階查分特性聚集在0附近，則該段數(shù)據(jù)處在勻速變化階段，其擬合值應(yīng)為前一項的數(shù)據(jù)值加上一階差分的均值；

(3)如果該段數(shù)據(jù)二階差分值聚在某個非0值附近，則該段數(shù)據(jù)處在勻加速變化階段，其擬合值應(yīng)為前一項的一階差分值加上加速度均值即二階差分的均值：

(4)如果三階差分?jǐn)?shù)據(jù)聚集在某個非0值附近，則該段數(shù)據(jù)正處在變加速運動階段，目標(biāo)的加速度在較小的時間區(qū)間內(nèi)變化較小，可以近似的按勻變加速運動處理：

式中的xf為第n次的擬合值，為三階差分的均值。

本發(fā)明的優(yōu)點：現(xiàn)有的野值剔除方法分為針對動態(tài)目標(biāo)和靜態(tài)目標(biāo)兩類。針對靜態(tài)目標(biāo)的算法無法正常檢測動態(tài)數(shù)據(jù)，而主流的動態(tài)目標(biāo)的野值剔除算法無法滿足本系統(tǒng)對實時性的要求。所以，再總結(jié)前人算法的基礎(chǔ)上總結(jié)出將3σ準(zhǔn)則、最大變化范圍與三階差分法結(jié)合使用，計算動態(tài)數(shù)據(jù)中的不變參數(shù)加以分析，將動態(tài)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為靜態(tài)數(shù)據(jù)從而使用3σ準(zhǔn)則來檢測。本算法具有檢測效果好、檢測周期短、穩(wěn)定性好、資源占用少、便于實現(xiàn)等優(yōu)點。

附圖說明

圖1模塊結(jié)構(gòu)示意圖。

圖2是步驟三的判斷流程圖。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖對本發(fā)明做詳細(xì)敘述。

參照圖1，一種基于朗肯循環(huán)的智能監(jiān)測裝置，包括對腔室內(nèi)的氣體進(jìn)行監(jiān)測的多個紅外傳感器；加快腔室內(nèi)外空氣流通速度的多個抽氣泵，接收傳感器數(shù)據(jù)的中央處理器；為中央處理器提供存儲空間的臨時存儲模塊和存儲模塊；用于控制整個裝置運行、更改參數(shù)、查閱歷史數(shù)據(jù)的按鍵控制模塊；用于人機(jī)交互的lcd顯示模塊；為整個中央處理器提供時刻數(shù)據(jù)以及警示的時鐘和警示模塊，電源模塊對整個裝置的所有進(jìn)行供電。

本發(fā)明裝置的工作流程為：多個紅外傳感器對腔室內(nèi)的氣體進(jìn)行監(jiān)測，測得氟利昂濃度，為了加快腔室內(nèi)外空氣流通，多個抽氣泵進(jìn)行腔室內(nèi)外的氣體交換，紅外傳感器測得的氟利昂濃度數(shù)值經(jīng)過rs-232傳輸?shù)街醒胩幚砥?，中央處理器將傳輸值存入?shù)據(jù)接收模塊，對數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷，將真實值或擬合值存入臨時存儲模塊，當(dāng)時間達(dá)到要求的存儲數(shù)據(jù)時間時，將時間信息和正常數(shù)據(jù)整合后存入存儲模塊，方便查看歷史數(shù)據(jù)，更好的掌握現(xiàn)場的情況。當(dāng)濃度超過100ppm時，警示模塊進(jìn)行報警。用于人機(jī)交互的lcd顯示模塊,顯示傳感器的編號和該傳感器存入數(shù)據(jù)存儲模塊的最近一次數(shù)據(jù)以及當(dāng)前時間。

所述的中央處理器將傳輸值存入數(shù)據(jù)接收模塊，使用3σ準(zhǔn)則(也被稱為萊特準(zhǔn)則)與最大變化范圍進(jìn)行判別，如果滿足3σ準(zhǔn)則，則將數(shù)據(jù)存入臨時存儲模塊；如果都不滿足，則數(shù)據(jù)為野值，將其刪除，將擬合后的數(shù)據(jù)存入臨時存儲模塊；如果數(shù)據(jù)不滿足3σ準(zhǔn)則，但在最大變化范圍之內(nèi)，將該值存入臨時存儲模塊并使用三階差分法判斷數(shù)據(jù)的變化趨勢是否異常，如果趨勢正常，則該存疑點為正常值；如果趨勢異常，則該存疑點為野值點，用擬合數(shù)據(jù)替換；當(dāng)時間達(dá)到要求的存儲數(shù)據(jù)時間時，將進(jìn)行過野值判別的正常數(shù)據(jù)從臨時存儲模塊存入存儲模塊，方便查看歷史數(shù)據(jù)，更好的掌握現(xiàn)場的情況。

基于上述一種基于朗肯循環(huán)的智能監(jiān)測裝置的監(jiān)測方法，包括以下步驟：

步驟一：通過紅外傳感器對工作現(xiàn)場進(jìn)行采樣，采樣周期t＝1s，抽氣泵加速保護(hù)腔室內(nèi)外的氣體交換；

為了提高測量精度，采樣周期t越小越好，但實際使用中這會給保存數(shù)據(jù)帶來很大的麻煩，所以現(xiàn)采雙區(qū)域存儲的方法來解決這一困難。首先，設(shè)定采樣周期t為1秒，將采集到的數(shù)據(jù)存入臨時存儲區(qū)，并利用之前臨時存儲區(qū)的數(shù)據(jù)進(jìn)行野值判別，如果判別采樣值為野值，則將估計值存入臨時存儲區(qū)，并刪除采樣值。臨時存儲區(qū)大小為20個數(shù)據(jù)。當(dāng)時間達(dá)到要求的存儲數(shù)據(jù)時間時(例如每2分鐘記錄一次數(shù)據(jù))，將進(jìn)行過野值判別的數(shù)據(jù)從臨時存儲區(qū)存入數(shù)據(jù)保存區(qū)，方便工作人員查看歷史數(shù)據(jù)，更好的掌握現(xiàn)場的情況。

步驟二：將采集到的信號通過rs-232發(fā)送到中央處理器，并通過lrc校驗保證傳輸準(zhǔn)確性；

參照圖2，步驟三：中央處理器將傳輸值存入數(shù)據(jù)接收模塊，將臨時存儲單元中以前的數(shù)據(jù)計算觀測誤差的標(biāo)準(zhǔn)差σ、最大變化范圍的參數(shù)amax和v，利用求得的結(jié)果，計算3σ與最大變化范圍哪個更大，如果3σ更大，使用3σ準(zhǔn)則與最大變化范圍進(jìn)行判別；如果數(shù)據(jù)小于3σ為正常值，則滿足3σ準(zhǔn)則，則將數(shù)據(jù)存入臨時存儲模塊；如果數(shù)據(jù)大于最大變化范，則數(shù)據(jù)為野值，將其刪除，將擬合后的數(shù)據(jù)存入臨時存儲模塊；如果數(shù)據(jù)不滿足3σ準(zhǔn)則，但在最大變化范圍之內(nèi)，將該值存入臨時存儲模塊并使用三階差分法判斷數(shù)據(jù)的變化趨勢是否異常，如果趨勢正常，則該存疑點為正常值；如果趨勢異常，則該存疑點為野值點，用擬合數(shù)據(jù)替換；當(dāng)時間達(dá)到要求的存儲數(shù)據(jù)時間時，將進(jìn)行過野值判別的正常數(shù)據(jù)從臨時存儲模塊存入存儲模塊，方便查看歷史數(shù)據(jù)，更好的掌握現(xiàn)場的情況。

所述的使用3σ準(zhǔn)則與最大變化范圍進(jìn)行判別，其具體步驟為：

中央處理器根據(jù)之前的數(shù)據(jù)來計算最大變化加速度amax，當(dāng)前的變化速度v，并記錄采樣周期t，氣體濃度做能達(dá)到的最大變化范圍就是前一時刻的濃度值以最大變化加速度amax發(fā)生改變時所能達(dá)到的最大濃度。具體公式為：

標(biāo)準(zhǔn)差為：

參數(shù)v：v＝xn-xn-1

最大變化范圍w為比較w與3σ的關(guān)系。其中xi為臨時存儲模塊內(nèi)第i次的保存值，amax為經(jīng)驗數(shù)據(jù)，根據(jù)現(xiàn)場環(huán)境確定。

所述的三階差分法判斷數(shù)據(jù)的變化趨勢，具體為：

對記錄的歷史數(shù)據(jù)做三階差分求得每一項的差分結(jié)果，利用這些觀測結(jié)果的三階差分計算三階差分的標(biāo)準(zhǔn)差σ1，再次利用萊特準(zhǔn)則進(jìn)行判別數(shù)據(jù)是否正常。

一階差分：xi(i-1)＝xi-xi-1

二階差分：xi(i-2)＝xi(i-1)-x(i-1)(i-2)

三階差分：xi(i-3)＝xi(i-2)-x(i-1)(i-3)

三階差分標(biāo)準(zhǔn)差σ1：

所述的數(shù)據(jù)擬合方法為：

因為氣體濃度的變化趨勢分為，穩(wěn)定狀態(tài)，勻速變化狀態(tài)，勻加速變化狀態(tài)，變加速變化狀態(tài)這幾種，所以先要將數(shù)據(jù)進(jìn)行分段。

(1)如果某段數(shù)據(jù)一階差分特性聚集在0附近則認(rèn)為該時間段為穩(wěn)定狀態(tài)，所以其擬合值為該段內(nèi)數(shù)據(jù)的均值；

(2)如果某段數(shù)據(jù)的二階查分特性聚集在0附近，則該段數(shù)據(jù)處在勻速變化階段，其擬合值應(yīng)為前一項的數(shù)據(jù)值加上一階差分的均值；

(3)如果該段數(shù)據(jù)二階差分值聚在某個非0值附近，則該段數(shù)據(jù)處在勻加速變化階段，其擬合值應(yīng)為前一項的一階差分值加上加速度均值(二階差分的均值)的；

(4)如果三階差分?jǐn)?shù)據(jù)聚集在某個非0值附近，則該段數(shù)據(jù)正處在變加速運動階段，目標(biāo)的加速度在較小的時間區(qū)間內(nèi)變化較小，可以近似的按勻變加速運動處理；

式中的xf為第n次的擬合值，為三階差分的均值。