CN109142642A - 一种气体浓度快速感知装置及感知方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种气体浓度快速感知装置及感知方法，属于气体传感器技术领域。它包括计算机、伺服电机和控制面板，所述伺服电机、控制面板和计算机依次电性连接，还包括支架和浓度气室，所述支架的上端电性连接伺服电机、下端处于浓度气室内；同时，所述支架的下端安装有双气体传感器模块，所述双气体传感器模块电性连接控制面板；本发明通过伺服电机作为控制支架运动的动力源，而双气体传感器模块则随着支架的运行上下移动，并记录浓度气室中的气体浓度，其中控制面板记录着双气体传感器模块的测试数据，根据具体数据选择合适的程序，对具体数据进行分析处理，从而处理结果更加准确，同时不需要对测量气体进行多次处理，减少了测量误差。

Description

一种气体浓度快速感知装置及感知方法

技术领域

本发明属于气体传感器技术领域，具体地说，涉及一种气体浓度快速感知装置及感知方法。

背景技术

随着石油化学工业和商业化学品的生产和发展，易燃、易爆和有毒气体的种类和应用范围都得到了飞速增长。由这些气体的泄露引起的中毒、爆炸和火灾等事故严重威胁人民生命财产安全，因此，对这些危险气体进行快速准确的检测和监控是十分必要的。其中常用的金属氧化物气体传感器是利用气体在半导体表面的氧化还原反应以导致敏感元件组织发生变化而制成，此类传感器与其它种类传感器相比具有寿命长、重复性好、性能稳定、制作成本低、安装维护简单等特点，因而得到广泛应用。但这种传感器一个比较突出的问题是具有较大的动态响应滞后，导致传感器响应在浓度时变环境下大多数时间都无法达到稳态值，从而造成较大的测量误差，因此，在对浓度响应实时性要求较高的场合中，如何快速正确的由测量值提取真实浓度信息是提高气体传感器感知气体速度的关键。

动态响应滞后分为线性滞后和非线性滞后两种情况。对于非线性常见的方法有①硬件修正与补偿：设计复杂的硬件电路来修正和补偿传感器的非线性，如利用乘方电路实现气敏传感器非线性特性的线性化补偿，但这类方法通常存在互换性差和电路配置较困难等问题；②软件修正与补偿：采用数据处理的方法修正和补偿传感器的非线性，如分区间二次插值拟合法、数学建模法等。期刊《仪表技术与传感器》中的《气体传感器信号提取关键技术研究》，针对线性滞后：将传感器等效为一阶线性延时模型，直接用气体信号时域响应模型计算的结果测量浓度，该方法优点是可以得到较高的信噪比，但其不足之处在于计算量较大，占用系统资源高。针对非线性滞后：提出采用移位回归的方法来消除，但并未解决气体传感器响应时间长的问题。期刊《传感技术学报》中的《金属氧化物气体传感器的非线性处理方法》，根据气体传感器在双对数域中存在线性或近似线性关系的原理，通过三点标定进行非线性修正。该方法包括预处理和标定两个部分，其优点是不需要增加额外的硬件成本就可实现高精度的气体测量，但其不足之处在于受环境温湿度变化影响较大。

中国专利公开号：CN102109487A公开日：2011.06.29公开了一种用于检测超低浓度气体的传感器，确保传感器对分析气体的检测在恒压、恒流、恒湿、恒温以及消除干扰气体影响的条件下进行，从而最大程度的消除气体流动、压力、湿度与温度以及气体组成等变化因素的干扰，提高传感器的信噪比，达到1-10ppb的检测下限与精度。该传感器包括：气体过滤装置，减小气样中对被测气体检测信号产生ppb量级或更大信号干扰的微粒与干扰气体；恒流恒压装置，连接到气体过滤装置，对经过滤的气体的流速和压力进行控制；恒湿恒温装置，连接到恒流恒压装置，将湿度控制在对被测气体检测信号产生恒定或可以通过零点校正消除影响的范围内，并控制气体的温度；以及检测装置，置于恒湿恒温装置内，对气体进行检测。但是该发明的不足之处在于：该装置对分析气体进行检测时，对环境要求严格，需要进行恒压、恒流、恒湿、恒温处理，过程复杂，不便操作，不利于长期使用。

发明内容

1、要解决的问题

针对现有金属氧化物气体传感器存在的感知速度慢的问题，本发明提供一种气体浓度快速感知装置及感知方法；该发明根据具体数据选择合适的程序，对具体数据具体分析处理，从而处理结果更加准确。

2、技术方案

为解决上述问题，本发明采用如下的技术方案。

一种气体浓度快速感知装置，包括计算机、伺服电机和控制面板，所述伺服电机、控制面板和计算机依次电性连接，还包括支架和浓度气室，所述支架的上端电性连接伺服电机、下端处于浓度气室内；同时，所述支架的下端安装有双气体传感器模块，所述双气体传感器模块电性连接控制面板。

更进一步地，所述伺服电机电性连接位移传感器，所述位移传感器用于测量支架的位移，同时，所述位移传感器电性连接控制面板。

更进一步地，所述浓度气室分为多个子浓度气室，所述各子浓度气室内气体存在浓度差。

更进一步地，所述浓度气室包括第一浓度气室和第二浓度气室，所述第一浓度气室设置在第二浓度气室的上端，同时，所述第一浓度气室内气体浓度高于第二浓度气室。

更进一步地，所述子浓度气室的上端均设置有可控隔板，所述可控隔板电性连接控制面板，所述控制面板控制可控隔板的开合。

更进一步地，所述子浓度气室的侧壁均安装有配气孔，通过所述配气孔可对子浓度气室进行不同气体浓度配置。

一种气体浓度快速感知方法，所述方法具体如下：

步骤一：选择两种具有一阶惯性延时特征、时间常数能明显区分的气体传感器，对两种气体传感器进行浓度标定；

步骤二：通过利用所述的一种气体浓度快速感知装置，进行一定数量的气体传感器响应和恢复实验，以确定M序列的实验参数，所述实验参数包括幅值A、移位脉冲周期Δ、截止频率ω和循环周期N参数；

步骤三：根据所述实验参数，在所述感知装置中进行M序列实验，以确定两种气体传感器的时间常数；

步骤四：根据气体传感器一阶惯性延时的数学模型，求出所述气体传感器估计实际浓度的逆模型，并将所述两种气体传感器的时间常数代入逆模型中，以确定真实浓度的估计值

更进一步地，步骤一利用以下公式进行浓度标定：

其中：ΔU₁为当前测量电压值与空气中测量电压值之间的差值，C为当前气体浓度，α₁、α₂和α₃为待定系数；

所述浓度标定具体为：

在所述子浓度气室内配备不同浓度的气体进行标定，取组以上从大到小不同的浓度标定，并根据上式的反函数，即可将测量的电压值转换成浓度值。

更进一步地，步骤三中进行M序列实验，以确定两个传感器的时间常数的过程为：

利用Matlab编程生成一个n级M序列，双气体传感器模块起始从装置的第二浓度气室转移到第一浓度气室，matlab生成的M序列脉冲输入第一个对应的值为正的幅值A，之后根据Matlab生成的M序列，控制伺服电机在第一浓度气室和空气之间来回操作并记录浓度数据；将获得的浓度数据代入辨识模型中的最小二乘法的输出矩阵和回归矩阵中：

式中：Y_m是输出矩阵，H_m是回归矩阵，m是数据个数；

其中，所述双气体传感器模块中的一种气体传感器测得浓度值前后两次的差值分别为：C_m1和C_m2，故上式中的y(m)如下：

y(m)＝C_m2(m)-C_m2(m-1)

x(m)如下：

ΔC_m1(m)＝C_m1(m)-C_m1(m-1)

ΔC_m12(m)＝C_m1(m-1)-C_m2(m-1)

x(m)＝[ΔC_m1(m)ΔC_m12(m-1)]

θ的估计值为：

通过M序列实验求出以确定传感器的时间常数。

更进一步地，步骤四中所述气体传感器一阶惯性延时的数学模型为：

式中：C_g是真实气体浓度，C_m是气体传感器实际测量浓度，τ是气体传感器时间常数；将上式离散化，采用前向差分运算：

C_g(k-1)＝C_m(k-1)+τ(C_m(k)-C_m(k-1))

即：

令则：

C_m(k)＝aC_m(k-1)+(1-a)C_g(k-1)

由上式可知其逆模型为：

根据连续两个采样值和与时间常数相关的a的值，确定真实浓度的估计值

3、有益效果

相比于现有技术，本发明的有益效果为：

(1)本发明通过伺服电机作为控制支架运动的动力源，而双气体传感器模块则随着支架的运行上下移动，并记录浓度气室中的气体浓度，其中控制面板记录着双气体传感器模块的测试数据，根据具体数据选择合适的程序，对具体数据进行分析处理，从而处理结果更加准确，同时不需要对测量气体进行多次处理，减少了测量误差，提高了装置的效率；

(2)本发明设置位移传感器，且电性连接伺服电机和控制面板，从而可以根据位移传感器的位移大小，判断双气体传感器模块所处位置，根据所处位置可以判断其所在浓度气室，从而实现了在不同气体浓度区内，对双气体传感器模块位移的记录；

(3)本发明将浓度气室分为高浓度气室和低浓度气室，且均设置有配气孔，通过配气孔可对不同浓度气室进行相应浓度的配置，结构简单操作便捷，同时设置不同浓度气室可以更好地满足M序列试验的条件；

(4)本发明高浓度气室与低浓度气室、高浓度气室与空气均通过可控隔板进行隔绝，同时可控隔板与控制面板电性连接，通过判断双气体传感器模块的位置快速打开和关闭不同浓度气室的可控隔板，从而提高了装置整体的灵敏性，也增强了浓度气室的气密性；

(5)本发明采用双气体传感器模块作为脉冲输入的激励对象，即二者始终处于相同的气体浓度中，可在确定双气体传感器模块时间常数的过程中抵消掉实际浓度值，从而避免了实际浓度波动带来的影响，提高了准确性；采用M序列作为脉冲输入，可得到近似白噪声的输入效果，从而可更快捷地获取双气体传感器模块中各气体传感器的时间常数；获取逆模型，是由于只需要采集一小段时间窗口内数据进行计算，从而简化了运算，节省了资源；

(6)本发明在装置使用前进行初始化，并检查气密性和可操作性，是为了保证装置在运行过程中的准确无误，从而避免了由装置产生的误差；

(7)本发明通过采用低通滤波器可滤除数据处理过程中由高频噪声产生干扰，从而提高了数据的稳定性和可靠性。

附图说明

图1为本发明感知装置的整体结构示意图；

图2为本发明双气体传感器模块中数据输出示意图。

示意图中的标号说明：1、伺服电机；2、位移传感器；3、支架；4、控制面板；5、可控隔板；6、第一浓度气室；7、第二浓度气室；8、配气孔；9、双气体传感器模块。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。其中，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不是用于描述特定的顺序或先后次序。

实施例1

参考图1，本实施例提供了一种气体浓度快速感知装置，包括计算机、伺服电机1和控制面板4，伺服电机1、控制面板4和计算机依次电性连接，本实施例中通过伺服电机作为控制支架运动的动力源，双气体传感器模块则随着支架的运行上下移动，具体地讲，伺服电机1通过齿轮咬合部件连接支架3，用于控制支架3的上下运动，其中支架3的下端处于浓度气室内部，记录浓度气室中的气体浓度，而浓度气室可分成N个子浓度气室，其中N为整数，同时，每个子浓度气室内的气体浓度均不相同，存在有一定的浓度差，此浓度差的大小可根据实际情况进行确定。

具体地讲，在本实施例中，N的大小为2，即浓度气室分为第一浓度气室6和第二浓度气室7，其中第一浓度气室6设置在第二浓度气室7的上端，且第一浓度气室6内的气体浓度高于第二浓度气室7，第二浓度气室7内的气体浓度参考零点浓度。

为了保证每个子浓度气室彼此之间保持有相对的密封性，第一浓度气室6和第二浓度气室7的上端均安装有可控隔板5，用于隔绝第一浓度气室6和第二浓度气室7以及第一浓度气室6和空气，防止第一浓度气室6和第二浓度气室7内的气体浓度无法长时间保持在同一浓度范围内，其中可控隔板5的中间安装有电子阀门，当支架3在第一浓度气室6、第二浓度气室7和空气三者之间移动时，电子阀门将会打开，方便支架3运动的同时，也可将第一浓度气室6、第二浓度气室7和空气三者之间进行隔离，从而保证了彼此之间气体浓度的相对稳定，也提高了装置整体的灵敏性，也增强了浓度气室的气密性。同时为了方便更精准的配置第一浓度气室6和第二浓度气室7内的气体浓度，在第一浓度气室6和第二浓度气室7的侧壁上均安装有配气孔8，用于对各子浓度气室进行不同气体浓度的配置，将浓度气室分为高浓度气室和低浓度气室，且均设置有配气孔，通过配气孔可对不同浓度气室进行相应浓度的配置，结构简单操作便捷，同时设置不同浓度气室可以更好地满足M序列试验的条件。

在伺服电机1的下端安装有位移传感器2，位移传感器2通过拉绳连接在伺服电机1的轴上，用于测量支架3运动过程中的位移，同时支架3的下端安装有双气体传感器模块9，双气体传感器模块9随着支架3的运动而运动，通过位移传感器2的位移大小，可以判断双气体传感器模块9所处位置，根据所处位置可以判断其所在浓度气室，从而实现了在不同气体浓度区内，对双气体传感器模块位移9的记录。本实施例中的双气体传感器模块9选用的气体传感器为两种具有一阶惯性延时特征、时间常数能明显区分的气体传感器。

为了伺服电机1、位移传感器2、可控隔板5和双气体传感器模块9的控制以及运行，伺服电机1、位移传感器2、可控隔板5和双气体传感器模块9均电性连接同一控制面板4，同时控制面板4电性连接计算机，虽电性连接在同一控制面板4上，但却电性连接同一控制面板4的不同端子，在本实施例中，控制面板4的1#端子电性连接双气体传感器模块9，用于采集双气体传感器模块9的信息；2#端子电性连接伺服电机1，用于控制伺服电机1；3#端子电性连接位移传感器2，用于采集支架3的位移信息；4#端子电性连接第一浓度气室6上端的可控隔板5、5#端子电性连接第二浓度气室7上端的可控隔板5，用于控制带电子阀门的可控隔板5中阀门的开合；6#端子电性连接计算机，用于数据的分析处理。

本实施例的伺服电机1作为控制支架3的动力源，其内置有编码器，同时还通过位移传感器2进行位移矫正辅助，从而实现了对双气体传感器模块9在第一浓度气室6、第二浓度气室7和空气三者之间移动的控制，双气体传感器模块9在第一浓度气室6、第二浓度气室7和空气三者移动的过程中，可控隔板5通过判断双气体传感器模块9的位置快速打开和关闭第一浓度气室6上端和第二浓度气室7上端的电子阀门，从而即提高了装置的灵敏性，也增强了装置的气密性。

从中可以发现，所有部件的操作和数据采集都通过控制面板4进行统一控制，通过运行根据实际编译的程序，控制、协调各部件之间的工作，同时通过计算机实时采集、计算相关数据，从而提高了装置的整体效率。

实施例2

本实施例提供了一种气体浓度快速感知方法，为了保证该感知方法能通过实施例1中的感知装置顺利实施，在该感知方法实施之前，装置需进行初始化，并检查气密性和可操作性，是为了保证装置在运行过程中的准确无误，从而避免了由装置产生的误差，确认无误后，才可实施该感知方法，其中该方法采用以下步骤：

步骤S201：对双气体传感器模块9进行指数模型浓度标定，其中双气体传感器模块9为两种具有一阶惯性延时特征，且时间常数能明显区分的气体传感器。通过采用双气体传感器模块作为脉冲输入的激励对象，即二者始终处于相同的气体浓度中，可在确定双气体传感器模块时间常数的过程中抵消掉实际浓度值，从而避免了实际浓度波动带来的影响，提高了准确性。

而进行浓度标定，则是由于该感知方法是通过建立气体传感器一阶线性惯性延时模型，以及采用双传感器的M序列实验和模型方法求出气体传感器的实际时间常数，再由测量值导出重构值，然而这些都需要精确的数学模型和数学公式来支撑，而其中浓度标定过程就是该感知方法中的一种必不可少的数学建模过程。

在本实施例中浓度标定具体为：

通过配气孔8向第一浓度气室6内和第二浓度气室7内配备不同浓度的气体，其中第二浓度气室7内的气体浓度低于第一浓度气室6内的气体浓度，之后进行浓度标定，其中浓度标定公式如下：

其中：ΔU₁为当前测量电压值与空气中测量电压值之间的差值，C为当前气体浓度，α₁、α₂和α₃为待定系数。

根据上述方式，取15组以上从大到小不同的气体浓度进行标定，之后根据上式的反函数，即可将测量的电压值转换成浓度值，上式的反函数为：

其中：C为气体真实浓度；ΔU₁为当前测量值和在纯净的空气中测得电压的差值；β₁、β₂和β₃为待定系数。

步骤S202：通过利用实施例1中的感知装置，进行气体传感器响应和恢复实验，且气体传感器响应和恢复实验至少需进行50次，以确定M序列的实验参数，其中实验参数包括幅值A、移位脉冲周期Δ和循环周期N。

具体地讲，本实施例中气体传感器响应为：双气体传感器模块9从空气通过可控隔板5转移到浓度气室内并达到稳态值的过程；恢复实验为：双气体传感器模块9从浓度气室可控隔板5转移到空气中恢复到初值的过程。

同时，实验参数幅值A、移位脉冲周期Δ和循环周期N的确定如下：

(1)幅值A

幅值A的确定主要取决于被辨识的系统的线性范围和允许的信噪比。一方面，幅值A必须对系统充分激励，另一方面，幅值A的取值不能过大，否则将引起系统的非线性和较大的干扰噪声。

同时，为了能够实现总体期望值为0，幅值A的正负值与M序列中的0和1要一一对应，这是由于双气体传感器模块9的测量值不可能为负值。在本实施例中，幅值A的大小实际测量值的相对值，参考图2，若100ppm浓度为参考零点，则空气中的0ppm对应-100ppm，而200ppm对应100ppm，从而实现了幅值的正负效果。

(2)移位脉冲周期Δ

由于一阶系统的截止频率ω等于其转角频率，即等于传感器时间常数τ的倒数，即ω＝1/τ，其中一阶系统的截止频率ω在本实施例中为被辨识系统的截止频率ω，时间常数τ一般定义气体传感器从开始响应到达到稳态值的63.2％的时间。

为使M序列的有效频带能够覆盖被辨识系统的重要工作频率区，则应满足：

为估计移位脉冲周期Δ的大小，可通过进行不低于50次的气体传感器响应实验，取所有待估的时间常数τ的最小值代入上式中，从而即可获得移位脉冲周期Δ的取值范围。

其中由于计算机的采样频率较高，可能会导致出现采样时间T_samp小于移位脉冲周期Δ的情况，故一般移位脉冲周期Δ还应满足以下公式：

Δ＝λT_samp

其中：T_samp为采样时间；λ为正整数。

从而移位脉冲周期Δ的取值大小不能过大也不能过小，同时还需考虑后期实验采样允许的间隔时间。

在本实施例中，根据伺服电机1的反应速率，移位脉冲周期Δ的取值可为其反应时间5～10倍左右的大小，其中反应时间为双气体传感器模块9从第一浓度气室6内移动到第二浓度气室7内所需时间。由于只需要采集一小段时间窗口内数据进行计算，从而简化了运算，节省了资源。

(3)循环周期N

为使系统脉冲响应在M序列的一个周期时间NΔ内可近似衰减到0，则应满足以下公式：

T＝ΔN>t_s

其中：t_s为系统的调节时间，一般指系统响应保持在稳态值的±5％以内所需的时间。

为估计参数N的大小，在不小于50次气体传感器响应实验的响应曲线中取系统调节时间t_s的最大值，故参数N的大小一般为1.2～1.5，也可稍大于此范围，故上式一般可转换为：

又由于在M序列中要满足以下公式：

N＝2ⁿ-1

其中：n为M序列的级数；从而可确定循环周期N值。

步骤S203：根据步骤S202中M序列的实验参数幅值A、移位脉冲周期Δ和循环周期N的大小，在实施例1的感知装置中进行M序列实验，利用双传感器β模型最小二乘算法确定双气体传感器模块9中两个气体传感器的时间常数，具体为：

利用Matlab编程生成一个n级M序列，其中n在M序列实验参数确定的过程中，即可进行确定，同时在双气体传感器模块9从装置的第二浓度气室7转移到第一浓度气室6的过程中，双气体传感器模块9接触的幅值A为正值，从而matlab生成的M序列中，第一个脉冲输入对应的值为正的幅值A，之后根据Matlab生成的M序列，控制伺服电机1在第一浓度气室6和空气之间来回操作并记录浓度数据。

之后可将获得的浓度数据代入双传感器β模型最小二乘算法的输出矩阵和回归矩阵中，即可确定传感器的时间常数。

在本实施例中采用β模型的线性方法，选取2个特性相似、时间常数能明显区分的气体传感器来求其时间常数。令：

C_m1(k)＝a₁C_m1(k-1)+(1-a₁)C_g(k-1)

C_m2(k)＝a₂C_m2(k-1)+(1-a₂)C_g(k-1)

其中：m1、m2为两种不同的气体传感器；a₁、a₂为两种不同气体传感器各自时间常数的相关系数。

由于二者的测量对象是一样的，即真实浓度C_g是相同的，可将上述两公式进行合并，抵消C_g，则可得到如下公式：

其中，令则上式可转换为：

C_m2(k)＝(1-b₂)C_m2(k-1)+βC_m1(k)-(β-b₂)C_m1(k-1)

令：

ΔC_m2(k)＝C_m2(k)-C_m2(k-1)

ΔC_m1(k)＝C_m1(k)-C_m1(k-1)

ΔC_m12(k)＝C_m1(k-1)-C_m2(k-1)

则

ΔC_m2(k)＝βΔC_m1(k)+b₂ΔC_m12(k-1)

故可建立最小二乘法方程求解β和b₂参数。令：

y(k)＝ΔC_m2(k)

x(k)＝[ΔC_m1(k) ΔC_m12(k-1)]

θ＝[β b₂]^T

则

y(k)＝x(k)θ

其中：θ为待估参数，令：

其中：Y_m是输出矩阵；H_m是回归矩阵；m是数据个数；

其中，所述双气体传感器模块9中的一种气体传感器测得浓度值前后两次的差值分别为：C_m1和C_m2，故上式中的y(m)如下：

y(m)＝C_m2(m)-C_m2(m-1)

x(m)如下：

ΔC_m1(m)＝C_m1(m)-C_m1(m-1)

ΔC_m12(m)＝C_m1(m-1)-C_m2(m-1)

x(m)＝[ΔC_m1(m)ΔC_m12(m-1)]

则θ的估计值为：

则可通过M序列实验先求出从而即可求出气体传感器的时间常数。

步骤S204：根据气体传感器一阶惯性延时的数学模型，求出所述气体传感器估计实际浓度的逆模型，并将所述两种气体传感器的时间常数代入逆模型中，以确定真实浓度的估计值其中气体传感器一阶惯性延时的数学模型为如下公式：

其中：C_g为真实气体浓度；C_m为气体传感器实际测量浓度；τ为气体传感器时间常数。将上式离散化，并采用前向差分运算，则：

C_g(k-1)＝C_m(k-1)+τ(C_m(k)-C_m(k-1))

即：

令则：

C_m(k)＝aC_m(k-1)+(1-a)C_g(k-1)

由上式可知其逆模型为：

根据连续两个采样值和与时间常数相关的a的值，从而即可确定真实浓度的估计值但是在此过程中，放大了高频噪声，需要加入低通滤波器进行处理，从而提高了数据的稳定性和可靠性；同样地，该感知方法不需要存储大量的数据，计算快捷，适用于气体浓度测量实时性要求高的场合中。

以上示意性地对本发明创造及其实施方式进行了描述，该描述没有限制性，附图中所示的也只是本发明创造的实施方式之一，实际的装置和方法并不局限于此。所以，如果本领域的普通技术人员受其启示，在不脱离本创造宗旨的情况下，不经创造性的设计出与该技术方案相似的装置和方法步骤及实施例，均应属于本专利的保护范围。

Claims (10)

1.一种气体浓度快速感知装置，包括计算机、伺服电机(1)和控制面板(4)，所述伺服电机(1)、控制面板(4)和计算机依次电性连接，其特征在于，还包括支架(3)和浓度气室，所述支架(3)的上端电性连接伺服电机(1)、下端处于浓度气室内；同时，所述支架(3)的下端安装有双气体传感器模块(9)，所述双气体传感器模块(9)电性连接控制面板(4)。

2.根据权利要求1所述的一种气体浓度快速感知装置，其特征在于，所述伺服电机(1)电性连接位移传感器(2)，所述位移传感器(2)用于测量支架(3)的位移，同时，所述位移传感器(2)电性连接控制面板(4)。

3.根据权利要求2所述的一种气体浓度快速感知装置，其特征在于，所述浓度气室分为多个子浓度气室，所述各子浓度气室内气体存在浓度差。

4.根据权利要求3所述的一种气体浓度快速感知装置，其特征在于，所述浓度气室包括第一浓度气室(6)和第二浓度气室(7)，所述第一浓度气室(6)设置在第二浓度气室(7)的上端，同时，所述第一浓度气室(6)内气体浓度高于第二浓度气室(7)。

5.根据权利要求3或4所述的一种气体浓度快速感知装置，其特征在于，所述子浓度气室的上端均设置有可控隔板(5)，所述可控隔板(5)电性连接控制面板(4)，所述控制面板(4)控制可控隔板(5)的开合。

6.根据权利要求5所述的一种气体浓度快速感知装置，其特征在于，所述子浓度气室的侧壁均安装有配气孔(8)，通过所述配气孔(8)可对子浓度气室进行不同气体浓度配置。

7.一种气体浓度快速感知方法，其特征在于，所述方法具体如下：

步骤一：选择两种具有一阶惯性延时特征、时间常数能明显区分的气体传感器，对两种气体传感器进行浓度标定；

步骤二：通过利用权利要求1-6任一项所述的感知装置，进行一定数量的气体传感器响应和恢复实验，以确定M序列的实验参数，所述实验参数包括幅值A、移位脉冲周期Δ、截止频率ω和循环周期N参数；

步骤三：根据所述实验参数，在所述感知装置中进行M序列实验，以确定两种气体传感器的时间常数；

步骤四：根据气体传感器一阶惯性延时的数学模型，求出所述气体传感器估计实际浓度的逆模型，并将所述两种气体传感器的时间常数代入逆模型中，以确定真实浓度的估计值

8.根据权利要求7所述的一种气体浓度快速感知方法，其特征在于，步骤一利用以下公式进行浓度标定：

其中：ΔU₁为当前测量电压值与空气中测量电压值之间的差值，C为当前气体浓度，α₁、α₂和α₃为待定系数；

所述浓度标定具体为：

在所述子浓度气室内配备不同浓度的气体进行标定，取15组以上从大到小不同的浓度标定，并根据上式的反函数，即可将测量的电压值转换成浓度值。

9.根据权利要求8所述的一种气体浓度快速感知方法，其特征在于，步骤三中进行M序列实验，以确定两个传感器的时间常数的过程为：

利用Matlab编程生成一个n级M序列，双气体传感器模块(9)起始从装置的第二浓度气室(7)转移到第一浓度气室(6)，matlab生成的M序列脉冲输入第一个对应的值为正的幅值A，之后根据Matlab生成的M序列，控制伺服电机(1)在第一浓度气室(6)和空气之间来回操作并记录浓度数据；将获得的浓度数据代入辨识模型中的最小二乘法的输出矩阵和回归矩阵中：

式中：Y_m是输出矩阵，H_m是回归矩阵，m是数据个数；

其中，所述双气体传感器模块(9)中的一种气体传感器测得浓度值前后两次的差值分别为：C_m1和C_m2，故上式中的y(m)如下：

y(m)＝C_m2(m)-C_m2(m-1)

x(m)如下：

ΔC_m1(m)＝C_m1(m)-C_m1(m-1)

ΔC_m12(m)＝C_m1(m-1)-C_m2(m-1)

x(m)＝[ΔC_m1(m)ΔC_m12(m-1)]

θ的估计值为：

通过M序列实验求出以确定传感器的时间常数。

10.根据权利要求9所述的一种气体浓度快速感知方法，其特征在于，步骤四中所述气体传感器一阶惯性延时的数学模型为：

式中：C_g是真实气体浓度，C_m是气体传感器实际测量浓度，τ是气体传感器时间常数；将上式离散化，采用前向差分运算：

C_g(k-1)＝C_m(k-1)+τ(C_m(k)-C_m(k-1))

即：

令则：

C_m(k)＝aC_m(k-1)+(1-a)C_g(k-1)

由上式可知其逆模型为：

根据连续两个采样值和与时间常数相关的a的值，确定真实浓度的估计值