CN108139374A - 用于利用灰尘传感器指示器的系统,方法和装置 - Google Patents

用于利用灰尘传感器指示器的系统,方法和装置 Download PDF

Info

Publication number
CN108139374A
CN108139374A CN201580084137.2A CN201580084137A CN108139374A CN 108139374 A CN108139374 A CN 108139374A CN 201580084137 A CN201580084137 A CN 201580084137A CN 108139374 A CN108139374 A CN 108139374A
Authority
CN
China
Prior art keywords
controller
low pulse
multiple low
spike
recurrence
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201580084137.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN108139374B (zh
Inventor
蔡科
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Honeywell International Inc
Original Assignee
Honeywell International Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Honeywell International Inc filed Critical Honeywell International Inc
Publication of CN108139374A publication Critical patent/CN108139374A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108139374B publication Critical patent/CN108139374B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N15/00Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
    • G01N15/06Investigating concentration of particle suspensions
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N15/00Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
    • G01N15/10Investigating individual particles
    • G01N15/14Optical investigation techniques, e.g. flow cytometry
    • G01N15/1429Signal processing
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N15/00Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
    • G01N15/10Investigating individual particles
    • G01N15/14Optical investigation techniques, e.g. flow cytometry
    • G01N15/1456Optical investigation techniques, e.g. flow cytometry without spatial resolution of the texture or inner structure of the particle, e.g. processing of pulse signals
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N15/00Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
    • G01N15/06Investigating concentration of particle suspensions
    • G01N15/075Investigating concentration of particle suspensions by optical means
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N15/00Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
    • G01N2015/0042Investigating dispersion of solids
    • G01N2015/0046Investigating dispersion of solids in gas, e.g. smoke
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N15/00Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
    • G01N15/10Investigating individual particles
    • G01N15/14Optical investigation techniques, e.g. flow cytometry
    • G01N2015/1486Counting the particles

Landscapes

  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Dispersion Chemistry (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Sampling And Sample Adjustment (AREA)

Abstract

在此描述了用于感测灰尘的系统、方法和装置。一个系统包括用于利用灰尘传感器(456)的控制器(450),控制器(450)包括存储器(454)和处理器(452),处理器(452)被配置为执行存储在存储器(454)中的可执行指令以按预定间隔对颗粒测量系统的多个低脉冲占用进行采样,其中,多个低脉冲占用产生许多个尖峰。控制器(450)可以通过将递归移动平均应用到多个低脉冲占用来减少尖峰的数量。控制器(450)可以基于多个低脉冲占用和递归移动平均在用户界面上显示空气水平状况。

Description

用于利用灰尘传感器指示器的系统,方法和装置
技术领域
本公开涉及用于利用灰尘传感器指示器的系统,方法和装置。
背景技术
除了其它空气装置之外,灰尘传感器还可以被使用在室内空气指示器、空气净化器和空气过滤器中。灰尘传感器可以基于光散射原理。然而,即使在校准之后,与光散射原理相关联的光学器件、电子器件、机械部件和/或气流引入也可能具有宽的偏差范围。附加地和/或替换地,可以使用两个测量点来执行针对这样的空气指示器的校准,这可能不会改善准确度。
进一步地,这样的系统的维护是有问题的,因为读数可能并非对于用户和/或灰尘传感器的功用有意义。校准偏差和/或缺乏有意义的读数和/或不准确的读数可能引起室内空气指示器是不可靠的,并且因此可能不会被用户和/或用于空气指示的灰尘传感器的功用所信赖。
附图说明
图1图示根据本公开的一个或多个实施例的用于利用灰尘传感器指示器的线图;
图2图示根据本公开的一个或多个实施例的用于利用灰尘传感器指示器的方法;
图3是根据本公开的一个或多个实施例的用于利用灰尘传感器指示器的方法的流程图;
图4是根据本公开的一个或多个实施例的用于利用灰尘传感器指示器的控制器的系统示意性框图。
具体实施方式
在此描述用于利用灰尘传感器指示器的系统、方法和装置。例如,一个或多个实施例包括用于利用灰尘传感器指示器的控制器,包括存储器和处理器,处理器被配置为执行存储在存储器中的可执行指令来以预定的间隔对灰尘(例如颗粒)测量系统的多个低脉冲占用进行采样,其中多个低脉冲占用产生多个尖峰,通过将递归移动平均应用到多个低脉冲占用来减少尖峰的数量,并且基于多个低脉冲占用和递归移动平均,在用户界面上显示空气水平状况。
颗粒物是颗粒污染物,它可以是空气中固体和/或液滴的混合物。一些颗粒可以是直接从特定的源释放的,而另一些则经由大气中的复杂的化学反应形成。颗粒物可以成为各种各样的范围的大小,包括粗灰尘颗粒和/或细颗粒。例如,直径小于或等于10微米的颗粒是可以进入肺部的小颗粒,其潜在地引起严重的健康问题。直径小于2.5微米(PM2.5)的颗粒可以被归类为“细”颗粒,并且可能造成最大的健康风险。
也就是,颗粒物越小,颗粒物进入肺部并且引起潜在的健康问题的可能性越是增加。换句话说,细颗粒可能深入地宿容到易受损伤的肺部并且引起健康问题。
根据本公开,灰尘传感器指示器可以允许用于检测细颗粒物(例如,PM2.5)的改善的准确度和/或性能,同时提供有意义的空气质量和/或空气污染水平的数字显示。在一些实施例中,通过将算法的组合嵌入到与所选取的灰尘传感器有关的获取硬件单片中,可以实现用于检测细颗粒物的改善的准确度和/或性能。换句话说,灰尘传感器指示器可以被集成到空气清洁器中和/或可以是单独的指示器产品。
在一些实施例中,数字显示可以包括使用颗粒物2.5(PM2.5)读数的质量浓度读数。也就是,空气质量和/或空气污染可以被计算为细颗粒的质量浓度。
在以下的详细描述中,参照形成在此的一部分的随附附图。附图通过图示的方式示出可以如何实践本公开的一个或多个实施例。
足够详细地描述这些实施例以使得本领域普通技术人员能够实践本公开的 一个或多个实施例。要理解的是,其它实施例可以被利用并且可以在不脱离本公开的范围的情况下做出处理、电的和/或结构上的改变。
如将领会的那样,在此在各个实施例中示出的元件可以被添加、交换、组合和/或消除,从而提供本公开的许多附加的实施例。在各图中提供的元件的比例和相对缩放意图图示本公开的实施例,并且不应当是在限制的意义上取得的。
在此的各图遵从其中第一的一个或多个数字对应于绘制图编号并且其余数字标识附图中的元件或组件的编号惯例。
如在此使用的那样,“一个”或“许多个”的某物体可以指代一个或多个这样的物体。例如,“许多个尖峰”可以指代一个或多个尖峰。
图1图示根据本公开的一个或多个实施例的用于利用灰尘传感器指示器的线图。该线图100可以包括按秒的变量104和低脉冲占用(LPO)102 单位。单位可以包括单位低脉冲时间,如在图1的竖向轴上描绘的(例如102)。如在此使用的单位可以表示每秒中的低脉冲(例如,低电压)持续时间。
预定时间的所有单位的总和可以是LPO。LPO可以与质量浓度成比例。在一些实施例中,LPO可以是在预定时间内的一系列 LPO单位的总和。例如,预定时间可以是30秒,被划分成一秒的增量,其可以总共有30次“步长”。在该示例中,LPO将是在预定时间(例如,30秒)内的单位(例如30个)的总和,在每一秒总共有一步。
为了测量针对不同颗粒大小的LPO,灰尘传感器可以提供如下的可变输入:其允许对在内部的带通滤波器进行调整。如在图1中示出的,线图100可以包括采样数据106 和具有2.5或更小(PM2.5)的直径的颗粒物108的质量浓度。
控制器(未示出)可以以预定的间隔(例如,以秒为单位的时间104)对灰尘(例如颗粒)测量系统的多个低脉冲占用进行采样。通过计数给定时间单位中的低脉冲占用时间,LPO可以测量空气中的颗粒物水平。也就是,LPO百分比(例如,质量/浓度)与颗粒物浓度成比例。多个低脉冲占用产生许多个尖峰110。
如在图1中图示那样,多个低脉冲占用102可以是由控制器以两秒的时间间隔104采样的。可以在30秒的时间间隔内每两秒对LPO进行采样。换句话说,在30秒的时间间隔内,LPO可以被采样15次。
低脉冲占用(LPO)可以是在特定的观察时段(例如30秒、60秒等)上的低脉冲持续时间的总和。例如,如果在30秒的采样时间内测量到600ms的总的低电压水平,则LPO可以是600/30000,其等于0.02%,或者2%。如果在30秒的采样时间内,并且已经观察到特定长度持续时间的低电压,诸如100ms,150ms,则那么这些将被认为是“尖峰”,因为它花费更多时间。增加的时间(例如尖峰)可能是由大的颗粒通过颗粒系统而引起的。
在一些实施例中,可以观察到大于门限值范围的尖峰110。尖峰可能是由于如下而由光电二极管检测到的移动中的颗粒:大的颗粒通过检测区域和/或携带异常大量的颗粒的湍流气流通过检测区域。尖峰可以是按秒的时间单位的LPO。尖峰110可以指示在读数可以被显示给用户之前的时间(例如,时间跨度、时间帧和持续时间等)。换句话说,尖峰110可以是用以将读数转换为浓度的时间。在一些示例中,作为LPO的一部分,尖峰110与多个不同的LPO读数相比可以引起显著地更高的(例如增加的)浓度(例如浓度读数)。
在一些实施例中,与灰尘传感器指示器相关联的控制器可以通过对多个低脉冲占用应用递归移动平均来减少尖峰110的数量。可以应用递归移动平均以增强平滑数据的效果。例如,递归移动平均可以从多个LPO读数计算平均。
例如,可以使用被除以观察时间的LPO读数的数量来计算移动间隔,以产生原始数据集。通过这种用法,移动平均可以在每次存在更新时稳定数据集。
在一些实施例中,控制器可以基于预定的间隔计算递归移动平均。例如,针对每个LPO的预定的间隔(例如,测量时间段)可以是30秒间隔。采样间隔可以是每两秒。移动平均可以基于先前计算的LPO的队列。例如,队列长度可以是30个LPO。
在一些实施例中,可以在预定的间隔内在门限范围内减少许多个尖峰110当中的某一尖峰。尖峰110的数量可以被限制到预先限定的门限(例如,在发生次数上被限制、被减少)。例如,在100 秒的预定间隔(例如时间)内每两秒(单位时间)进行采样,于是150m/s低脉冲持续时间可以被限制到100。可以基于预先限定的门限对尖峰进行限制。例如,可以只准许50以上的两个尖峰110(例如,在门限范围之外的LPO)。
作为递归移动平均的示例,可以在预定的间隔(例如,时间)内观察到一系列的八(8)个低脉冲占用。八个低脉冲占用的平均可以被计算。在门限间隔内,随着观察到附加的低脉冲占用,可以更新平均。控制器可以基于最新的低脉冲占用是在门限范围内还是在门限范围外而使用最新的(例如,最近的)低脉冲占用读数或者先前计算的平均。
递归移动平均可以包括门限值范围。附加地或者替换地,在一些实施例中,门限值范围可以确定要使用的特定的低脉冲占用采样以计算质量浓度。例如,递归移动平均可以计算多个最近计算的LPO上的平均LPO(例如,LPO值)。门限可以被用于检查当前的(例如,最新的、最近的)LPO是否偏离新计算的平均LPO。如果是减去当前LPO以及LPO减去递归平均(例如,LPO-平均),则那么可以在计算中使用最新的LPO读数。如在此使用的那样,最新的LPO读数是最近的LPO读数。
附加地或替换地,如果最新的LPO读数在门限之外(例如,高于或低于x或y),则那么可以使用不同的读数。也就是,如果最新的LPO读数高于门限(例如,高于y),则可以使用最新的LPO的更低(例如更小)的LPO和先前(例如最后)的LPO递归移动平均来计算质量浓度(例如,PM2.5)。替换地,如果最新的LPO低于门限(例如,低于x),则那么更高(例如,更大)的LPO读数和先前(例如最后)的LPO平均可以被用于计算质量浓度(例如,PM2.5)。
在一些实施例中,控制器可以基于多个低脉冲占用(LPO)和递归移动平均来在用户界面上显示空气水平状况。空气水平状况可以被显示为质量浓度读数和/或指示“优良”、“良好”、“一般”、“差”或“坏”的空气质量的通用读数。在一些实施例中,读数可以被描绘为彩色码、数字码和/或符号或其组合,以描绘空气质量。
在一些实施例中,控制器可以包括用户界面显示以描绘空气污染物的浓度。在一些实施例中,显示可以使用微克每立方米来向用户描绘特定数字。在一些实施例中,空气水平状况可以反映空气污染物的小于2.5微米(PM2.5)的颗粒物(例如,细颗粒)质量浓度。也就是,空气水平状况可以标识空气中的细颗粒物的细度量和/或危险量。在一些实施例中,空气水平状况可以是以微克每立方米(质量/浓度)单位显示的。如与一般的“良好”或“坏”读数相反的那样,使用微克每立方米单位的一个好处是系统可以为用户提供更准确的空气质量水平读数。
图2图示根据本公开的一个或多个实施例的用于利用灰尘传感器的方法。
在方框222处,用于利用灰尘传感器指示器的方法220可以包括使用控制器以预定的间隔对灰尘(例如颗粒)测量系统的多个低脉冲占用进行采样,其中多个低脉冲占用产生许多个尖峰。
在方框224处,方法220可以包括在控制器处接收多个低脉冲占用。例如,在一些实施例中,控制器可以接收多个低脉冲占用并且通过应用移动平均来将原始数据转换为质量浓度单位,如有关于图1描述的那样。
在方框226处,方法220可以包括通过将递归移动平均应用到多个低脉冲占用来减少尖峰的数量。在一些实施例中,方法220中的减少尖峰的数量可以在预定的间隔内将尖峰限制在门限范围内。
在一些实施例中,限制尖峰可以包括稳定质量浓度读数。也就是,在某些情况下,限制尖峰可以防止依赖于异常值数据和/或单个不准确的读数——这可能负面地影响整体浓度读数。换句话说,如先前有关于图1讨论的那样,限制尖峰可以增加灰尘传感器指示器的准确度和/或性能。
在方框228处,方法220可以包括基于多个低脉冲占用和递归移动平均来显示空气水平状况。在一些实施例中,空气水平状况可以被显示在与控制器相关联的用户界面上。
例如,空气水平状况可以利用图形用户界面(GUI)而被显示在屏幕上。空气水平状况可以被显示为质量浓度单位和/或通用的空气质量读数(例如,良好、坏等等)。
图3是根据本公开的一个或多个实施例的用于利用灰尘传感器指示器的方法的流程图330。类似于图1和图2,用于利用灰尘传感器指示器的系统可以包括许多个传感器以对灰尘(如颗粒)测量系统的多个低脉冲占用进行采样。如在此与图4有关地进一步描述的那样,控制器可以接收所采样的多个低脉冲占用,如在此先前讨论的那样。
在流程图330的方框332处,控制器可以限制多个低脉冲占用当中的尖峰的数量。在一些示例中,尖峰可以在门限间隔内被限制于超过特定门限的特定数量。例如,在30秒的预定间隔(例如,时间)以及两秒的采样间隔中尖峰可以被限制于在50个低脉冲占用的门限以上的两个尖峰。
在方框334处,控制器可以使用递归移动平均计算平均。例如,控制器可以将移动平均应用到多个低脉冲占用以减少与低脉冲占用相关联的尖峰的数量。
在方框336处,控制器可以计算最新的低脉冲占用。如先前讨论的那样,最新的低脉冲占用可以是最近的低脉冲占用。例如,观察到三个低脉冲占用。最新的低脉冲占用可以是第三观察者低脉冲占用,因为它是最新的(例如,最近的,最新的等等)。
在方框338处,可以确定低脉冲占用和平均的差值在门限范围内。如果低脉冲占用在门限范围内,则那么在方框340处,控制器可以使用最新(例如,最近)的低脉冲占用来计算质量浓度。也就是,低脉冲占用读数落在x和y门限范围内。
替换地,如果在方框338处平均不在门限范围内,则那么在方框342处,控制器可以记录差值在门限范围之外的连续时间。在一些实例中,差值在门限范围之外的次数可能是尖峰。也就是,低脉冲占用可以在门限范围之上。例如,图1中的110是尖峰。
在方框344处,可以确定门限范围内的时间计数。如果时间计数是在门限范围内(例如,是),则流程图可以迭代和重复。
替换地,如果时间计数不在门限范围内,则在方框346处,控制器可以使用平均来计算质量浓度。计数门限可以帮助快速地标识浓度改变(例如,PM2.5)的上升和/或下降趋势。例如,如果是当前LPO的正值的连续计数减去平均LPO(例如,LPO-平均LPO)并且计数数量超过预先限定的计数门限,则那么浓度可以被标识为增加(例如,超过,更高等)。在该实例中,当前LPO(例如,最近的、最新的LPO读数)可以被用作为最终结果。也就是,当计数数量超过预先限定的门限时,于是可以依赖当前的LPO。替换地,如果时间计数不在门限范围内(例如,时间计数高于或低于门限范围),则那么在方框346处,控制器可以使用LPO平均来计算质量浓度。
在一些实施例中,控制器可以基于与低脉冲占用相关联的计算在用户界面上显示空气水平状况。例如,可以使用微克每立方米作为单位和/或视觉指示来显示空气水平状况。在一些实例中,视觉指示可以包括色彩和/或标签(例如,良好,坏等)。空气水平状况可以关于空气质量和/或由细颗粒物在空气中造成的危险水平对用户进行提醒。
图4是根据本公开的一个或多个实施例的用于利用灰尘传感器的控制器 450 的系统示意性框图。控制器450可以是例如前面分别有关于图1、图2和3描述的(多个)控制器。
控制器450可以包括存储器454。存储器454可以是可以由处理器452 访问以执行本公开的各种示例的任何类型的存储介质。例如,存储器454 可以是具有在其上存储的计算机可读指令(例如,计算机程序指令)的非暂态计算机可读介质,计算机可读指令是由处理器452可执行的以从灰尘传感器456接收灰尘(如颗粒)测量系统的多个低脉冲占用。
附加地,处理器452可以执行指令以在预定间隔内将尖峰 458限制(例如,减少给定时间间隔内的尖峰的数量)在门限范围内。附加地,处理器452可以执行存储在存储器454中的可执行指令,以将递归移动平均460应用到多个低脉冲占用以减少与低脉冲占用相关联的尖峰的数量。进一步地,处理器452可以执行存储在存储器454中的可执行指令,以对数据进行节流以计算递归移动平均和/或确定质量浓度。此外,处理器452可以执行存储在存储器454中的可执行指令,以在控制器上的用户界面上显示空气质量的质量浓度。
在一些实施例中,控制器可以不修改所选取的灰尘传感器并且可以被附接到所选取的灰尘传感器。也就是,灰尘传感器指示器可以被附接到现有的灰尘传感器。
存储器 454可以是易失性或非易失性存储器。存储器 454也可以是可移除的(例如便携式)存储器或不可移除的(例如内部)存储器。例如,除了其它类型的存储器之外,存储器454还 可以是随机存取存储器(RAM)(例如动态随机存取存储器(DRAM)和/或相变随机存取存储器(PCRAM))、只读存储器(ROM)(例如电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)和/或压缩盘只读存储器(CD-ROM))、闪速存储器、激光盘、数字多功能盘(DVD)或其它的光存储,和/或诸如磁带盒、磁带或磁盘的磁介质。
进一步地,虽然存储器454被图示为位于控制器450内,但是本公开的实施例并非是被如此限制的。例如,存储器454还可以位于另外的计算资源的内部(例如,使得计算机可读指令能够通过因特网或另外的有线或无线连接而被下载)。
虽然在此已经图解和描述了具体实施例,但是本领域普通技术人员将领会被计算以实现相同技术的任何布置可以替代所示出的具体实施例。本公开意图覆盖本公开的各种实施例的任何和所有的适配或变化。
要理解的是,已经以说明的方式而不是以约束的方式作出了以上的描述。当回顾以上描述时,以上实施例的组合以及在此未具体描述的其它实施例对于本领域技术人员来说将是显而易见的。
本公开的各种实施例的范围包括其中使用以上结构和方法的任何其它应用。因此,本公开的各种实施例的范围应当是参考所附权利要求连同这样的权利要求被赋予的等同物的完整范围而确定的。
在前面的详细描述中,为了使本公开流畅的目的,各种特征在各图中图示的示例实施例中被分组在一起。该公开方法不被解释为反映如下的意图:本公开的实施例要求与在每个权利要求中被明确地记载的相比更多的特征。
相反,如随后的权利要求反映的那样,创新的主题内容在于少于单个公开的实施例的所有特征。因此,随后的权利要求由此被合并到详细描述中,其中每个权利要求作为分离的实施例而自身独立。

Claims (15)

1.一种用于利用灰尘传感器指示器的控制器,包括:
存储器;和
处理器,被配置为执行存储在存储器中的可执行指令以:
以预定间隔对颗粒测量系统的多个低脉冲占用进行采样,其中所述多个低脉冲占用产生许多个尖峰;
通过将递归移动平均应用到所述多个低脉冲占用来减少尖峰的数量;和
基于所述多个低脉冲占用和所述递归移动平均来在用户界面上显示空气水平状况。
2.根据权利要求1所述的控制器,进一步包括用以基于预定间隔计算所述递归移动平均的指令。
3.根据权利要求1所述的控制器,其中,所述递归移动平均包括门限值范围。
4.根据权利要求3所述的控制器,其中所述门限值范围确定要使用的特定的低脉冲占用采样以计算质量浓度。
5.根据权利要求1所述的控制器,其中所述空气水平状况反映空气污染物的PM2.5质量浓度。
6.根据权利要求1所述的控制器,其中,所述控制器包括用以描绘空气污染物浓度的用户界面显示。
7.根据权利要求1所述的控制器,其中用以减少尖峰的数量的指令减少了在预定间隔内的门限范围内的尖峰。
8.根据权利要求1所述的控制器,进一步包括用以以微克每立方米(质量/浓度)单位来显示空气水平状况的指令。
9.一种用于利用灰尘传感器指示器的方法,包括:
使用控制器以预定间隔对颗粒测量系统的多个低脉冲占用进行采样,其中所述多个低脉冲占用产生许多个尖峰;
在所述控制器处接收所述多个低脉冲占用;
通过将递归移动平均应用到所述多个低脉冲占用来减少尖峰的数量;和
基于所述多个低脉冲占用和所述递归移动平均来显示空气水平状况。
10.根据权利要求9所述的方法,进一步包括稳定质量浓度读数。
11.根据权利要求9所述的方法,其中所述空气水平状况被显示在与所述控制器相关联的用户界面上。
12.根据权利要求9所述的方法,其中减少尖峰的数量限制了在预定间隔内的在门限范围内的尖峰。
13.一种用于利用灰尘传感器指示器的系统,包括:
许多个传感器,用于对颗粒测量系统的多个低脉冲占用进行采样;
控制器,被配置为:
接收采样的多个低脉冲占用;
将移动平均应用到所述多个低脉冲占用,以减少与低脉冲占用相关的尖峰的数量;
基于与低脉冲占用相关的计算,在用户界面上显示空气水平状况。
14.根据权利要求13所述的系统,其中空气水平状况是使用微克每立方米和视觉指示显示的,其中视觉指示包括色彩和标签。
15.根据权利要求13所述的系统,其中控制器不修改所选取的灰尘传感器并且能够被附接到所选取的灰尘传感器。
CN201580084137.2A 2015-08-25 2015-08-25 用于利用灰尘传感器指示器的系统,方法和装置 Active CN108139374B (zh)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/CN2015/088018 WO2017031688A1 (en) 2015-08-25 2015-08-25 Systems, methods, and devices for utilizing a dust sensor indicator

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108139374A true CN108139374A (zh) 2018-06-08
CN108139374B CN108139374B (zh) 2021-12-14

Family

ID=58099402

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201580084137.2A Active CN108139374B (zh) 2015-08-25 2015-08-25 用于利用灰尘传感器指示器的系统,方法和装置

Country Status (3)

Country Link
US (1) US20180246026A1 (zh)
CN (1) CN108139374B (zh)
WO (1) WO2017031688A1 (zh)

Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10458669B2 (en) 2017-03-29 2019-10-29 Johnson Controls Technology Company Thermostat with interactive installation features
US10712038B2 (en) 2017-04-14 2020-07-14 Johnson Controls Technology Company Multi-function thermostat with air quality display
EP3610203A4 (en) 2017-04-14 2021-01-06 Johnson Controls Technology Company MULTIFUNCTIONAL THERMOSTAT WITH INTELLIGENT FAN CONTROL FOR FREEZE / MOLD PROTECTION AND AIR QUALITY CONTROL
WO2018191688A2 (en) 2017-04-14 2018-10-18 Johnson Controls Techology Company Thermostat with exhaust fan control for air quality and humidity control
US10731885B2 (en) 2017-04-14 2020-08-04 Johnson Controls Technology Company Thermostat with occupancy detection via proxy measurements of a proxy sensor
WO2018191703A1 (en) 2017-04-14 2018-10-18 Johnson Controls Technology Company Thermostat with preemptive heating, cooling, and ventilation in response to elevated occupancy detection via proxy
US10928084B2 (en) 2017-04-14 2021-02-23 Johnson Controls Technology Company Multi-function thermostat with intelligent supply fan control for maximizing air quality and optimizing energy usage
US11131474B2 (en) 2018-03-09 2021-09-28 Johnson Controls Tyco IP Holdings LLP Thermostat with user interface features
DE102020127377A1 (de) * 2020-10-16 2022-04-21 Robert Bosch Gesellschaft mit beschränkter Haftung Sensorvorrichtung und Partikelsensor

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5394934A (en) * 1994-04-15 1995-03-07 American Standard Inc. Indoor air quality sensor and method
CN101033989A (zh) * 2006-03-10 2007-09-12 罗瑞真 环境监测装置及方法
CN102984981A (zh) * 2010-06-29 2013-03-20 伊莱克斯公司 用于真空吸尘器的灰尘指示器
US20130213115A1 (en) * 2010-10-29 2013-08-22 The University Of British Columbia Methods and apparatus for detecting particles entrained in fluids
US20150153317A1 (en) * 2013-11-19 2015-06-04 Acculation, Inc. System for Inexpensive Characterization of Air Pollutants and Inexpensive Reduction of Indoor Dust
US20150187194A1 (en) * 2013-12-29 2015-07-02 Keanu Hypolite Device, system, and method of smoke and hazard detection

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5394934A (en) * 1994-04-15 1995-03-07 American Standard Inc. Indoor air quality sensor and method
CN101033989A (zh) * 2006-03-10 2007-09-12 罗瑞真 环境监测装置及方法
US20090048781A1 (en) * 2006-03-10 2009-02-19 Yiu Wai Chan Method and device for environmental monitoring
US20120095684A1 (en) * 2006-03-10 2012-04-19 Akos Advanced Technology Ltd. Method and device for environmental monitoring
CN102984981A (zh) * 2010-06-29 2013-03-20 伊莱克斯公司 用于真空吸尘器的灰尘指示器
US20130213115A1 (en) * 2010-10-29 2013-08-22 The University Of British Columbia Methods and apparatus for detecting particles entrained in fluids
US20150153317A1 (en) * 2013-11-19 2015-06-04 Acculation, Inc. System for Inexpensive Characterization of Air Pollutants and Inexpensive Reduction of Indoor Dust
US20150187194A1 (en) * 2013-12-29 2015-07-02 Keanu Hypolite Device, system, and method of smoke and hazard detection

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
AMPHENOL THERMOMETRICS: ""SMART dust sensor for air purifier"", 《SMART SENSOR APPLICATION NOTES》 *
STEVEN W.SMIT: ""Moving Average Filters"", 《THE SCIENTIST AND ENGINEER"S GUIDE TO DIGITAL SIGNAL PROCESSING SECOND EDITION》 *

Also Published As

Publication number Publication date
WO2017031688A1 (en) 2017-03-02
US20180246026A1 (en) 2018-08-30
CN108139374B (zh) 2021-12-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108139374A (zh) 用于利用灰尘传感器指示器的系统,方法和装置
Duller The Analyst software package for luminescence data: overview and recent improvements
Roques et al. Improved streamflow recession parameter estimation with attention to calculation of− dQ/dt
US7359810B2 (en) Characterizing newly acquired waveforms for identification of waveform anomalies
US7456405B1 (en) Portable radiation monitor methods and apparatus
Fratini et al. Size-segregated fluxes of mineral dust from a desert area of northern China by eddy covariance
JP2012505406A5 (zh)
JP5868256B2 (ja) 線量率測定装置
Cecchini et al. Droplet Size Distributions as a function of rainy system type and Cloud Condensation Nuclei concentrations
JP5373711B2 (ja) 放射線監視装置
JP2006177687A (ja) 粒子計数器
Larsen Spatial distributions of aerosol particles: Investigation of the Poisson assumption
US20160123938A1 (en) Predictive analysis of complex datasets and systems and methods including the same
Berne et al. Scaling analysis of the variability of the rain drop size distribution at small scale
JP4764984B2 (ja) 排出流体モニタリング装置
JP3807652B2 (ja) 放射線測定装置及び方法
US6470295B1 (en) Method for displaying statistically occurring events
JP3565973B2 (ja) 放射線計数装置
JP6112025B2 (ja) 粒度分布測定用データ処理装置及びこれを備えた粒度分布測定装置、並びに、粒度分布測定用データ処理方法及び粒度分布測定用データ処理プログラム
US9891093B2 (en) Method for determining liquid-vapor interface via gamma radiation
JP2016211945A (ja) 粒子径分布測定装置、粒子径分布測定方法及び粒子径分布測定プログラム
JP2815978B2 (ja) 放射線測定装置
US7732785B2 (en) Radiation analysis devices, radiation analysis methods, and articles of manufacture
Broadwell B. Signal-to-Noise Ratio
KR101260486B1 (ko) 방사성 폐기물 드럼의 방사능 량 산출 장치

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant