CN102162826A - 气体传感器老化补偿及故障检测 - Google Patents

Abstract

本发明涉及气体传感器老化补偿及故障检测。本发明提供了用于气体传感器(101)的老化补偿的方法、系统(100)和计算机程序产品。该方法包括通过阻抗分析仪(103)确定气体传感器(101)的阻抗谱；通过主参数鉴别器(104)基于阻抗谱确定主参数集合；通过老化补偿建模器(105)使用所述主参数集合构建气体传感器(101)的老化补偿模型；对气体传感器(101)的输出应用该老化补偿模型。也提供了气体传感器(101)故障检测。

Description

气体传感器老化补偿及故障检测

联邦研究声明

本发明由政府资助，美国国家航空航天局(NASA)给予资助的政府合同的合同号为NNJ06TA25C。政府对本发明享有某些权利。

技术领域

在此公开的主题大体涉及气体传感器监控领域。

背景技术

电化学气体传感器可以包括安培传感器，其包括工作(或感测)电极、反电极和电解质。该传感器也可包括参比电极。电化学气体传感器包括具有电极和电解质的电化学电池(cell)。在操作中，目标气体(即电化学气体传感器被设计检测的气体)与感测电极的表面起反应，通过表面反应产生与气体浓度成比例的电流。所述电流可以被测量以确定目标气体的浓度。

使用电化学传感器进行气体检测的主要挑战是传感器老化，如果传感器老化没有适当补偿，则将导致传感器读数的明显误差。可以采用使用标准校准气体的预定程序的传感器校准来保持传感器的准确性。尽管在很多的工业应用中，该方法是标准的，其中由维护人员进行预订程序传感器校准，但在一些情况下，如太空飞行中，由于没有空间用于存贮校准传感器所需的标准气体，该方法是不可行的。进一步地，传感器可能最终失效，导致未检测到不能接受的目标气体浓度；如果目标气体为有毒气体，这尤其会成为问题。

发明内容

根据本发明的一个方面，一种用于气体传感器的老化补偿的方法包括通过阻抗分析仪确定气体传感器的阻抗谱；通过主参数鉴别器(identifier)基于阻抗谱确定主参数集合；通过老化补偿建模器(modeler)使用所述主参数集合构建气体传感器老化补偿模型；对气体传感器的输出应用该老化补偿模型。

根据本发明的另一方面，一种用于气体传感器的老化补偿的系统包括，被配置为确定气体传感器阻抗谱的阻抗分析仪；被配置为基于阻抗谱确定主参数集合的主参数鉴别器；被配置为使用所述主参数集合构建气体传感器的老化补偿模型，并对气体传感器的输出应用该老化补偿模型的老化补偿建模器。

根据本发明的另一方面，一种计算机程序产品，包括计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质含有计算机代码，所述计算机代码在被计算机执行时实施用于气体传感器的老化补偿和故障检测的方法，其中，该方法包括确定气体传感器的阻抗谱；基于阻抗谱确定主参数集合；使用所述主参数集合构建气体传感器的老化补偿模型；对气体传感器的输出应用该老化补偿模型。

还提供了用于气体传感器故障检测的系统、方法和计算机程序产品。

根据以下结合附图所进行的说明，本发明的其它方面、特征和技术将变得更为清楚。

附图说明

现在参考附图，在多个图中，相同的元素编号相同：

图1图解说明了用于气体传感器老化补偿和故障检测的系统的实施例。

图2图解说明了用于气体传感器老化补偿的方法的实施例。

图3图解说明了Randles等效电路的实施例。

图4图解说明了用于气体传感器故障检测的方法的实施例。

图5图解说明了可以与用于气体传感器老化补偿和故障检测的系统和方法的实施例结合使用的计算机。

具体实施方式

本发明提供了用于气体传感器老化补偿和故障检测的系统和方法的实施例，以下将对示例性实例进行详细讨论。电化学气体传感器的老化补偿模型可以通过使用传感器阻抗谱数据来构建，并且可以从老化补偿模型产生补偿信号，以自动补偿由于老化引起的传感器漂移。也可以自动检测电化学气体传感器的即将发生的(imminent)故障，从而在传感器故障实际发生前发出警告消息。

图1图解说明了用于气体传感器老化补偿和故障检测的系统100的实施例。传感器101可以包括任何适当的气体传感器，包括但不限于一氧化碳(CO)或氰化氢(HCN)传感器。传感器101与用于收集来自于传感器101的阻抗数据的恒电位仪102通信。恒电位仪102将收集到的阻抗数据发送到阻抗分析仪103。故障检测组件108、主参数鉴别器104和老化补偿建模器105接收来自于阻抗分析仪103的数据。基于由老化补偿建模器105所确定的老化补偿模型来产生信号，在加法器106处将该信号加到传感器101的输出从而给出经老化补偿的传感器输出107。

图2图解说明了用于传感器老化补偿的方法200的实施例。参考图1来讨论图2。在块201中，收集传感器阻抗数据，并确定阻抗谱。在块202中，使用阻抗数据来确定传感器的主阻抗参数。在块203中，构建老化补偿模型。在块204中，从老化补偿模型产生传感器的补偿信号，并将其应用于传感器输出。以下将详细讨论上述步骤。

在块201中，由恒电位仪102测量传感器101的阻抗谱。阻抗是对电路抗交流电(AC)流动的能力的量度。可以通过向传感器101施加AC电位并测量通过传感器101的电流来获得传感器101的电化学阻抗。当向传感器101施加频率为f、振幅为E₀的非常小的正弦电位激励信号时，响应可能是伪线性的。电流响应的相移为

，并具有不同的振幅，I₀。阻抗值为复数值，其表示幅度(Z₀＝E₀/I₀)和相移

如方程1所示：

E(t)＝E₀exp(j2πft)

通过在一定频率范围内测量传感器101的阻抗来获得传感器101的阻抗谱。这可以通过阻抗分析仪103使用恒电位仪102来执行。在一些实施例中，恒电位仪102可以包括任何可商购的恒电位仪。传感器101包括电化学电池，它是在其操作过程中涉及多种传输反应过程的复杂系统。可能对传感器的性能有贡献的重要元素包括电极双层电容、电极动力学、扩散层和电解质溶液阻抗。下面的物理-化学过程中的相互作用也会影响电池的阻抗谱的特性。

一旦在块201中通过阻抗分析仪103确定了传感器101的阻抗谱，在块202中，主参数鉴别器104就可以从阻抗谱得到四个主要的参数来表征传感器101：电解质溶液电阻(R_s)、双层电容(C_dl)、电荷转移电阻(R_ct)和Warburg阻抗(W)。Randles等效电路，其示例如图3中所示，可被主参数鉴别器104用来确定这四个参数。Randles等效电路300包括溶液电阻301、双层电容302、电荷转移电阻303和Warburg阻抗304。然而，所示的Randles等效电路300仅用于说明目的；任何合适的电路配置都可被用来确定主参数。非线性最小二乘拟合1可以被用于通过将阻抗数据拟合到Randles等效电路模型来确定参数的值。通过最小化Randles电路和测试数据的阻抗谱之间的偏移可以获得一组最优参数。

尽管存在可以通过主参数鉴别器104使用Randles等效电路模型确定的四个电池参数，但只有这四个模型参数的子集可能与传感器101的灵敏度强相关。因此，主参数鉴别器104可以确定与传感器灵敏度强相关的主参数。主参数是占传感器101的输出信号变化性的重要部分的参数。

首先，传感器灵敏度，S，可以写成四个电池参数的通用函数，如方程2所示：

S＝f(R_s，R_ct，C_dl，W)(2)

S对四个参数中的任何一个的依赖是强还是弱，可以通过比较偏导数

和

来确定。如果存在对于S，R_s，R_ct，C_dl和W而言可用的N次测量，对于每一次测量，方程2可以写成如下形式，如方程3所示：

S_i＝f(R_s，i，R_ct，i，C_dl，i，W_i)i＝1，2，…N  (3)

其中，下标i表示对相应的参数的第i次测量。然后，由方程3可以得到方程4所示的差分方程：

$\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\ΔS}}_1\\ {\mathrm{\ΔS}}_2\\ .\\ .\\ .\\ {\mathrm{\ΔS}}_{N-1}\end{array}\right..=\·\left[\begin{array}{cccc}{\mathrm{\ΔR}}_{s,1}& {\mathrm{\ΔR}}_{\mathrm{ct},1}& {\mathrm{\ΔC}}_{\mathrm{dl},1}& \mathrm{\Δ}{W}_1\\ {\mathrm{\ΔR}}_{s,2}& {\mathrm{\ΔR}}_{\mathrm{ct},2}& {\mathrm{\ΔC}}_{\mathrm{dl},2}& {\mathrm{\ΔW}}_2\\ .& .& & .\\ .& .& ...& .\\ .& .& & .\\ {\mathrm{\ΔR}}_{s,N-1}& \mathrm{\Δ}{R}_{\mathrm{ct},N-1}& {\mathrm{\ΔC}}_{\mathrm{dl},N-1}& \mathrm{\Δ}{W}_{N-1}\end{array}\right]\·\left[\begin{array}{c}\frac{\∂f}{\∂R_s}\\ \frac{\∂f}{{\∂R}_{\mathrm{ct}}}\\ \frac{\∂f}{{\∂C}_{\mathrm{dl}}}\\ \frac{\∂f}{\∂W}\end{array}\right]---\left(4\right)$

其中，

ΔS_i＝S_i+1-S_i

ΔR_s，i＝R_s，i+1-R_s，i

ΔR_ct，i＝R_ct，i+1-R_ct，i；i＝1，2，…N-1(5)

ΔC_dl，i＝C_dl，i+1-C_dl，i

ΔW_i＝W_i+1-W_i

最后，能够使用如方程6所示的线性回归来估计方程4中的向量

${\left[\begin{array}{cccc}\frac{\∂f}{{\∂R}_s}& \frac{\∂f}{{\∂R}_{\mathrm{ct}}}& \frac{\∂f}{{\∂C}_{\mathrm{dl}}}& \frac{\∂f}{\∂W}\end{array}\right]}^T={\left(A^{T}A\right)}^{-1}{A}^{T}y---\left(6\right)$

其中，

$A=\left[\begin{array}{cccc}{\mathrm{\ΔR}}_{s,1}& {\mathrm{\ΔR}}_{\mathrm{ct},1}& {\mathrm{\ΔC}}_{\mathrm{dl},1}& {\mathrm{\ΔW}}_1\\ {\mathrm{\ΔR}}_{s,2}& {\mathrm{\ΔR}}_{\mathrm{ct},2}& {\mathrm{\ΔC}}_{\mathrm{dl},2}& {\mathrm{\ΔW}}_2\\ .& .& & .\\ .& .& ...& .\\ .& .& & .\\ {\mathrm{\ΔR}}_{s,N-1}& {\mathrm{\ΔR}}_{\mathrm{ct},N-1}& {\mathrm{\ΔC}}_{\mathrm{dl},N-1}& {\mathrm{\ΔW}}_{N-1}\end{array}\right]---\left(7\right)$

y＝[ΔS₁ ΔS₂…ΔS_N-1]^T

在估计向量

后，参数R_s、R_ct、C_dl和W中每一个对于ΔS_i的贡献随后通过方程8所示方法计算：

${\mathrm{\χ}}_{\mathrm{Rs}}=\left|\frac{\∂f}{{\∂R}_s}\right|\·\underset{i=1}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\Δ}{R_{s,i}}^2;$ ${\mathrm{\χ}}_{\mathrm{Rct}}=\left|\frac{\∂f}{\∂R_{\mathrm{ct}}}\right|\·\underset{i=1}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{{\mathrm{\ΔR}}_{\mathrm{ct},i}}^2$ (8)

${\mathrm{\χ}}_{\mathrm{Cdl}}=\left|\frac{\∂f}{{\∂C}_{\mathrm{dl}}}\right|\·\underset{i=1}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{{\mathrm{\ΔC}}_{\mathrm{dl},i}}^2;$ ${\mathrm{\χ}}_W=\left|\frac{\∂f}{\∂W}\right|\·\underset{i=1}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ΔW}}_i^2$

也可以将方程8改写成如方程9所示以计算不同参数贡献的百分比：

x_T＝x_Rs+x_Rci+x_Cdl+x_W

(9)

γ_Rs＝x_Rs/x_T×100％；γ_Rct＝x_Rct/x_T×100％

γ_Cdl＝x_Cdl/x_T×100％；γ_W＝x_W/x_T×100％

只有与在预定阈值之上的对传感器101的灵敏度的重要贡献相关联的参数可以被用来构建老化补偿模型。在一些实施例中，可以使用90％的组合贡献作为选择一个或多个主参数的标准。

在图2的块202中由主参数鉴别器104识别主参数之后，在块203中可以由老化补偿建模器105来构建老化补偿模型。使用具有未知参数的模型方程来构建非线性老化补偿模型。该方程可以基于可获得的传感器数据及传感器响应的观测。模型方程可以如方程10所示得那样表示：

S＝g(x，θ)(10)

其中S为传感器灵敏度，x为主参数的向量，并且θ为模型参数的向量。

如果存在对于传感器可用的n次观测，例如S_i和x_i可用，如方程11所示，通过解决最优化问题可以确定模型参数向量，θ：

$\widehat{\mathrm{\θ}}=\underset{\mathrm{\θ}}{\min }\left|\right|\stackrel{\‾}{S}-G(x,\mathrm{\θ})\left|\right|---\left(11\right)$

其中

G(x，θ)＝[g(x₁，θ)g(x₂，θ)…g(x_n，θ)]^T，||·||表示向量范数的形式。

如果在图2的块202中仅识别一个主参数，则老化补偿建模器105确定一维(1-D)老化补偿模型。一维模型基于从阻抗谱得到的一个主参数确定传感器101的灵敏度，并且如方程12所示：

S＝a·x+b    (12)

其中S为传感器灵敏度，x为得自于电池阻抗(R_s、R_ct、C_dl或W)的、使用块202中的过程识别为主成分的电池参数。老化补偿模型的参数，a和b基于从传感器101收集的测试数据确定。可以使用线性回归来估计参数θ＝[a b]^T，如方程13所示：

θ＝(X^TX)^-1 X^TY    (13)

其中，

$X={\left[\begin{array}{cccc}{x}_1& x_2& ...& x_N\\ 1& 1& ...& 1\end{array}\right]}^T---\left(14\right)$

Y＝[S₁ S₂…S_N]^T

方程14中，x₁、x₂......、x_N为电池参数的测量值，S₁、S₂......、S_N为传感器灵敏度的测量值。

如果在图2的块202中识别两个主参数，则老化补偿建模器105确定二维(2-D)老化补偿模型。二维老化补偿模型基于得自于阻抗谱的两个主参数确定气体传感器的灵敏度，并且如方程15所示：

S＝a·x₁+bx₂+c    (15)

其中S为传感器灵敏度，x₁和x₂为得自于电池阻抗(R_s、R_ct、C_dl或W)的、使用块202中描述的过程而识别为主成分的两个电池参数。2-D老化补偿模型的参数，a、b和c基于从传感器101收集的测试数据来确定。可以使用线性回归来估计参数x＝[abc]^T，如方程16所示：

$\mathrm{\χ}={\left({\stackrel{\‾}{X}}^T\stackrel{\‾}{X}\right)}^{-1}{\stackrel{\‾}{X}}^{T}Y---\left(16\right)$

其中，

$\stackrel{\‾}{X}={\left[\begin{array}{cccc}{x}_{\mathrm{1,1}}& x_{1,2}& ...& x_{1,N}\\ x_{\mathrm{2,1}}& x_{2,2}& ...& x_{2,N}\\ 1& 1& ...& 1\end{array}\right]}^T---\left(17\right)$

Y＝[S₁ S₂…S_N]^T

在方程17中，x_1，1，x_1，2，...，x_1，N为电池参数x1的N个可用测量值，x_2，1，x_2，2，...，x_2，N为电池参数x₂的N个可用测量值，S₁，S₂，...，S_N为传感器灵敏度的N个可用测量值。

如果在图2块202中识别了多于两个主参数，则可以由老化补偿建模器105通过遵循上述方法来建立更高阶(higher-order)老化补偿模型。得到的老化补偿模型基于得自于阻抗谱的k个电池参数确定传感器101的灵敏度，如方程18中所示：

S＝a₁·x₁+a₂x₂+…+a_kx_k+a_k+1(18)

其中S为传感器灵敏度，x₁、x₂......、和x_k为使用块202中描述的过程识别为主成分的k个电池参数。高阶老化补偿模型的参数，η＝[a₁ a₂...a_k]^T基于通过从传感器101收集的测试数据并使用线性回归来确定，如方程19所示：

$\mathrm{\η}={\left({\tilde{X}}^T\tilde{X}\right)}^{-1}{\tilde{X}}^{T}Y---\left(19\right)$

其中，

$\tilde{X}={\left[\begin{array}{cccc}{x}_{\mathrm{1,1}}& x_{\mathrm{1,2}}& ...& x_{1,N}\\ x_{\mathrm{2,1}}& x_{2,2}& ...& x_{2,N}\\ .& .& .& .\\ .& .& .& .\\ .& .& .& .\\ x_{k,1}& x_{k,2}& ...& x_{k,N}\\ 1& 1& ...& 1\end{array}\right]}^T---\left(20\right)$

Y＝[S₁ S₂…S_N]^T

在方程20中，x_i，1，x_i，2，...，x_i，N(i＝1，2，...，k)为电池参数x_i的N个可用测量值，并且S₁，S₂，...，S_N为传感器灵敏度的N个可用测量值。注意，对于k＝1或k＝2，方程18分别等同于方程12或方程15。

一旦在图2的块203中由老化补偿建模器105构建老化补偿模型，所确定的老化补偿模型就被应用于块204中传感器工作期间传感器101的输出。由于传感器101的老化，传感器101的阻抗谱和主阻抗参数值会发生变化。因此，可以通过以下方式将老化补偿模型应用于传感器101：通过由恒电位仪102和阻抗分析仪103在工作期间重新测量传感器101的阻抗，由主参数鉴别器104基于阻抗分析仪103提供的重新测量的阻抗谱重新计算(一个或多个)主阻抗参数，以及将来自主参数鉴别器104的重新计算的(一个或多个)主阻抗参数插入块203中由老化补偿建模器确定的老化补偿模型以计算当前的传感器灵敏度。可以基于由老化补偿模型确定的当前传感器灵敏度产生信号，并由加法器106将其加到传感器输出，以获得经老化补偿的传感器输出107。

图4图解说明了用于传感器故障检测的方法400的实施例。参考图1对图4进行讨论。在块401中，在传感器101工作期间，由恒电位仪102和阻抗分析仪103收集传感器阻抗数据。在块402中，由主参数鉴别器104通过使用来自阻抗分析仪103的阻抗谱数据来确定主阻抗参数。以与上文针对图2的块202中所讨论的相同的方法获得阻抗参数。

在块403中，故障检测模块108识别传感器阻抗参数的结构变化或总参数变化。也可以从基于最优化的拟合算法获得与每个参数相关联的估计误差。阻抗参数的估计误差的明显增加可以指示结构变化。检测到的结构变化可以指示即将发生的传感器故障。此外，参数值的明显变化，如总模型参数变化，也可以指示即将发生的传感器故障。通过比较与参数相关联的估计误差和相应预定阈值可以确定主参数的结构变化。主参数的总变化可以通过比较参数本身和相应的预定阈值来确定。如果无论参数还是其估计误差被确定为高于它们各自的预定阈值，则在块404中，故障检测模块108基于传感器阻抗数据的结构变化或总参数变化确定传感器故障即将发生，并发出警告。在传感器101工作期间，可以由系统100同时执行方法400和图2的块204。

图5图解说明计算机500的示例，其可以被以软件实现的用于气体传感器老化补偿和故障检测的方法和系统的示例性实施例所利用。上面讨论的各种操作都能够使用计算机500的能力。计算机500的一种或多种能力可以整合到任何的元件、模块、应用程序和/或这里讨论的组件中。

计算机500包括但不限于PC、工作站、笔记本电脑、PDA、掌上设备、服务器、存储器、应用特定系统、嵌入式设备等。总体上讲，关于硬件架构，计算机500可以包括通过本机接口(未示出)通信耦合的一个或多个处理器510、存储器520以及一个或多个输入和/或输出(I/O)设备570。本地接口可以是，例如但不限于本领域所知的一条或多条总线、或者其他有线或无线连接。本地接口可以具有另外的元件，如控制器、缓冲器(高速缓冲存储器)、驱动器、中继器和接收器以实现通信。更进一步地，本地接口可以包括地址、控制和/或数据连接以实现前面提及的组件之间的适当通信。

处理器510是用于执行能够存储在存储器520中的软件的硬件设备。处理器510几乎能够是任何定制或商购的处理器、中央处理器(CPU)、数字信号处理器(DSP)或与计算机500相关联的多个处理器中的辅助处理器，且处理器510可以为半导体基微处理器(微芯片形式)或宏处理器。

存储器520可以包括以下任一或其组合：易失性存储器元件(例如随机存取存储器(RAM)，如动态随机存取存储器(DRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)等)和非易失性存储器元件(例如ROM、可擦除可编程只读存储器(EPROM)、闪存、电可擦可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁带、只读光盘(CD-ROM)、磁盘、软盘、盒式存储器、盒式磁带等)。此外，存储器520还包括电子、磁、光和/或其它类型存储介质。需要注意的是存储器520具有分布式架构，其中各组件彼此远离，但都能被处理器510访问。

存储器520中的软件包括一种或多种单独程序，每一个程序都包括实现逻辑功能的可执行指令的有序列表。存储器520中的软件可以包括适当的操作系统(O/S)550、编译器540、源代码530和根据示例性实施例的一个或多个应用程序560。可替换地，编译器540和源代码530能够驻留在分离的开发计算机上(未示出)。如图所示，应用程序560包括多个用于实现示例性实施例的特征和操作的功能组件。计算机500的应用程序560可以表示多种应用、计算单元、逻辑、功能单元、处理、操作、虚拟实体和/或根据示例性实施例的模块，但并非意味着对应用程序560的限制。

操作系统550控制其它计算机程序的执行，并提供时序安排(scheduling)、输入-输出控制、文件和数据管理、存储器管理、以及通信控制及相关服务。可以将用于实现示例性实施例的应用程序560应用于所有商购的操作系统及定制的高级操作系统上。

应用程序560可以是源程序、可执行程序(目标代码)、脚本或其它任何包括一组待执行指令的实体。当应用程序560为源程序时，通常由可以包括在或可以不包括在存储器520内的编译器(如编译器540)、汇编器、翻译器等进行翻译，从而与O/S 550相关地正确运行。此外，可以将应用程序560写为面向对象的编程语言，其具有数据和方法类，或程序或基于功能的具有例程、子例程和/或函数的编程语言。该程序语言例如但不限于C、C++、C#、Pascal、BASIC、API calls、HTML、XHTML、XML、ASP script、FORTRAN、COBOL、Perl、Java、ADA、.NET等。

I/O设备570可以包括输入设备，如但不限于鼠标、键盘、扫描仪、麦克风、照相机等。此外，I/O设备570还包括输出设备，如但不限于打印机、显示器等。最后，I/O设备570还可以进一步包括传送输入和输出这二者的设备，例如但不限于NIC或调制器/解调器(用于访问远程设备、其它文件、设备、系统或网络)、射频(RF)或其它收发机、电话传送接口、网桥、路由器等。I/O设备570还可以包括通过各种网络(如因特网或内联网)进行通信的组件。

计算机500在操作时，处理器510被配置为执行存储于存储器520中的软件，以传送往来于存储器520的数据，并依照软件控制计算机500的操作。应用程序560和O/S 550部分或全部被处理器510读取，或在处理器510中进行缓冲，然后执行。

当应用程序560在软件中被执行时，需要注意的是应用程序560可以被存储在任何计算机可读介质上以供任何计算机相关系统或方法使用或与之结合使用。

应用程序560可以被包含在任何计算机可读介质中以供任何指令执行系统、装置、或设备(如基于计算机的系统、含有处理器的系统或其它能够从指令执行系统、装置、或设备获取指令并执行指令的系统)使用或与之结合使用。“计算机可读介质”可以指任何的能够存储、传送、传播或传输程序以供指令执行系统、装置、或设备使用或与之结合使用的手段，如存储器520或与I/O设备570对接的介质。计算机可读介质可以为，如但不限于电子、磁、光、电磁、红外、或半导体系统、装置、设备、或传播介质。

计算机可读介质的更具体的示例(非穷举列表)可以包括如下：具有一条或多条线的电连接(电子)、便携式计算机软盘(磁或光)、随机存取存储器(RAM)(电子)、只读存储器(ROM)(电子)、可擦除可编程只读存储器(EPROM、EEPROM或闪存)(电子)、光纤(光)、和便携式只读光盘存储器(CDROM，CDWW)(光)。需要注意的是，由于程序能够被电子地捕获，如通过对纸张或其它介质的光学扫描，然后如果需要以适当的方式进行编译、翻译或以其它方式处理，并然后存储于计算机存储器中，因此，计算机可读介质甚至可以为将程序打印或冲孔到其上的纸或其它合适介质。

在实例性的实施例中，应用程序560以硬件实施，应用程序560可以是所属技术领域的技术人员熟知的下列技术的任一种或其组合：具有实现对数字信号的逻辑功能的逻辑门的(一个或多个)分立逻辑电路、具有适当组合逻辑门的专用集成电路(ASIC)、(一个或多个)可编程的门阵列(PGA)、现场可编程门阵列(FPGA)等。

示例性实施例的技术效果和益处包括减少电化学气体传感器的由于老化引起的输出误差，并实现对可能气体传感器故障的早期检测。

本发明使用的术语仅是为了描述具体实施例，并不意在对本发明进行限制。对于本发明的描述仅是为了说明和描述的目的，并不意味着对本发明公开形式的穷举或限制。这里没有描述到的很多修改、变化、选择、取代或等效设计对于所属领域的普通技术人员是显而易见的，而不会偏离本发明的范畴和精神。此外，本发明描述了多个实施例，需要理解的是本发明的方面可能仅包括一些描述的实施例。因此，不能将前述描述视为对本发明的限制，本发明仅受到附加的权利要求的限制。

Claims (20)

1.用于气体传感器(101)的老化补偿的方法，该方法包括：

通过阻抗分析仪(103)确定气体传感器(101)的阻抗谱；

通过主参数鉴别器(104)基于阻抗谱来确定主参数集合；

通过老化补偿建模器(105)使用所述主参数集合来构建气体传感器(101)老化补偿模型；和

对气体传感器(101)输出应用所述老化补偿模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其中使用恒电位仪(102)来确定气体传感器(101)的阻抗谱。

3.根据权利要求1所述的方法，其中确定主参数集合包括使用Randles等效电路(300)来对气体传感器(101)的阻抗建模。

4.根据权利要求1所述的方法，其中主参数集合包括电解质溶液电阻(R_s)、双层电容(C_dl)、电荷转移电阻(R_ct)和Warburg阻抗(W)中的一个或多个。

5.根据权利要求4所述的方法，其中气体传感器(101)的灵敏度是电解质溶液电阻(R_s)、双层电容(C_dl)、电荷转移电阻(R_ct)和Warburg阻抗(W)的函数。

6.根据权利要求5所述的方法，其中主参数集合包括对气体传感器(101)的灵敏度的贡献量超过预定阈值的参数。

7.根据权利要求6所述的方法，其中由老化补偿建模器(105)根据主参数集合中的多个主参数来确定老化补偿模型。

8.根据权利要求1所述的方法，其中对气体传感器(101)的输出应用老化补偿模型包括：

通过老化补偿建模器(105)使用主参数集合确定老化补偿模型的输出；

通过老化补偿建模器(105)基于老化补偿模型的输出产生信号；和

通过加法器(106)将信号加到气体传感器(101)的输出。

9.根据权利要求1所述的方法，进一步包括检测气体传感器(101)的即将发生的故障，包括：

通过故障检测模块(108)检测主参数集合中的一个或多个参数的变化；以及

基于检测到的变化发出故障警告。

10.根据权利要求9所述的方法，其中检测主参数集合中的一个或多个参数的变化包括检测主参数集合中的一个或多个参数的结构变化，并且其中检测结构变化包括确定主参数集合中的一个或多个参数的估计误差是否高于预定阈值。

11.根据权利要求9所述的方法，其中检测主参数集合中的一个或多个参数的变化包括检测主参数集合中的一个或多个参数的总变化，并且其中检测所述总变化包括确定主参数集合中的一个或多个参数是否高于预定阈值。

12.一种用于气体传感器(101)老化补偿的系统(100)，包括：

被配置为确定气体传感器(101)阻抗谱的阻抗分析仪(103)；

被配置为基于阻抗谱确定主参数集合的主参数鉴别器(104)；以及

被配置为使用所述主参数集合构建气体传感器(101)的老化补偿模型，并对气体传感器(101)的输出应用老化补偿模型的老化补偿建模器(105)。

13.根据权利要求12所述的系统(100)，其中主参数集合包括电解质溶液电阻(R_s)、双层电容(C_dl)、电荷转移电阻(R_ct)和Warburg阻抗(W)中的一个或多个。

14.根据权利要求13所述的系统(100)，其中气体传感器的灵敏度是电解质溶液电阻(R_s)、双层电容(C_dl)、电荷转移电阻(R_ct)和Warburg阻抗(W)的函数。

15.根据权利要求14所述的系统(100)，其中主参数集合包括对气体传感器(101)的灵敏度的贡献量超过预定阈值的参数。

16.根据权利要求12所述的系统(100)，进一步包括被配置为将来自老化补偿建模器(105)的信号加到气体传感器(101)的输出的加法器(106)；

其中老化补偿建模器(105)被进一步配置为使用主参数集合确定老化补偿模型的输出，并基于老化补偿模型的输出产生信号。

17.根据权利要求12所述的系统(100)，进一步包括被配置为检测主参数集合中的一个或多个参数的变化，并基于检测到的变化发出对气体传感器(101)的故障警告的故障检测模块(108)。

18.一种计算机程序产品，包括计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质含有计算机代码，所述计算机代码在被计算机执行时实施用于气体传感器(101)的老化补偿和故障检测的方法，其中，该方法包括：

确定气体传感器(101)的阻抗谱；

基于阻抗谱确定主参数集合；

使用所述主参数集合构建气体传感器(101)的老化补偿模型；以及

对气体传感器(101)的输出应用老化补偿模型。

19.根据权利要求18所述的计算机程序产品，进一步包括：

确定气体传感器(101)的阻抗谱；

基于阻抗谱确定主参数集合；

使用主参数集合确定所构建的老化补偿模型的输出；

基于所构建的老化补偿模型的输出产生信号；

将信号加到气体传感器(101)的输出。

20.根据权利要求18所述的计算机程序产品，进一步包括检测气体传感器(101)的即将发生的故障，包括：

检测主参数集合中的一个或多个参数的变化；以及

基于检测到的变化发出故障警告。

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