CN110672777A - 一种催化燃烧式甲烷传感器异常数据识别分析方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种催化燃烧式甲烷传感器异常数据识别分析方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤S10:周期性获取原始测量值;步骤S11:分析正常的原始测量值增幅变化规律;步骤S12:根据原始测量值增幅变化判断催化燃烧式甲烷传感器数据是否异常。本发明针对现有的方法多数只能识别催化燃烧式甲烷传感器黑白元件断丝所引起的数据异常的技术缺陷,通过提出一种催化燃烧式甲烷传感器异常数据识别分析方法及系统,从整体上能够有效的解决现有的催化燃烧式甲烷传感器冒大数引起的误报警事故,彻底解决传统方法仅能识别催化燃烧式甲烷传感器黑白元件断丝引起的数据异常的局限。

Description

一种催化燃烧式甲烷传感器异常数据识别分析方法及系统
技术领域
本发明涉及一种催化燃烧式甲烷传感器异常数据识别分析方法及系统,属于环境安全监测技术领域。
背景技术
煤矿的瓦斯(主要成分甲烷)灾害时有发生,不仅威胁井下人员生命,摧毁矿井设施,迫使矿井停产,而且需要投入大量人力物力抢险救灾。因此,甲烷检测准确性是预防瓦斯事故的关键。现有的催化燃烧式甲烷传感器在有瓦斯的环境中容易出现传感器进水、长时间震动、撞击或跌落等能使传感器黑白元件测量电桥失去平衡,造成“冒大数”,引起误报警事故,一直是难以解决的问题。名词解释:甲烷等易燃易爆气体监控是煤矿安全生产核心,监控系统中普遍存在的冒"大数",即各种干扰引起的传感器误报警现象。
现有方法多数只能预防或识别催化燃烧式甲烷传感器黑白元件断丝引起的数据异常。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的缺陷,提供一种催化燃烧式甲烷传感器异常数据识别分析方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤S10:周期性获取原始测量值;
步骤S11:分析正常的原始测量值增幅变化规律;
步骤S12:根据原始测量值增幅变化判断催化燃烧式甲烷传感器数据是否异常。
作为一种较佳的实施例,所述步骤S10中的原始测量值为催化燃烧式甲烷传感器经过采样、滤波和计算后得到的环境甲烷浓度值。
作为一种较佳的实施例,所述步骤S10具体包括:单片机周期性对催化燃烧式甲烷传感器黑白元件输出信号进行采样,将连续几个采样结果进行滤波得到一个平均值,最后对这个平均值乘以一定的比例系数得到一个原始测量值。
作为一种较佳的实施例,比例系数通过标校传感器获取,具体方法:初始甲烷浓度y1为0,记录空气中催化燃烧式甲烷传感器黑白元件信号经CPU采样和滤波后的零点AD值设为x1,然后通入2.00%的CH4左右的标准甲烷气样,具体浓度设为y2,记录通入标准气样时稳定的标定点AD值设为x2,根据公式将记录的两组数据,带入公式y=k*x+b中,即:
y1=k*x1+b;y2=k*x2+b;求出k和b即为比例系数。
作为一种较佳的实施例,所述步骤S20具体包括:将催化燃烧式甲烷传感器上电后,在空气中预热15分钟,然后按照300mL/min流量为其通入接近最大量程浓度的甲烷气体,同时开始记录催化燃烧式甲烷传感器输出的原始测量值。
作为一种较佳的实施例,所述步骤S20具体还包括:计算相邻的两个原始测量值之间的增幅,并找出最大增幅。
作为一种较佳的实施例,所述步骤S20具体还包括:找到最大增幅后,观察出现最大增幅之后的增幅变化,确定出现最大增幅后3秒这一时刻的增幅是多少。
本发明还提出一种催化燃烧式甲烷传感器异常数据识别分析系统,其特征在于,包括:原始测量值获取模块,用于获取环境中甲烷含量;分析原始测量值增幅变化规律模块,用于找出正常增幅上限和正常增幅达到上限后3秒内的增幅下限;异常数据识别模块,用于识别测量值是否是异常数据。
本发明所达到的有益效果:本发明针对现有的方法多数只能识别催化燃烧式甲烷传感器黑白元件断丝所引起的数据异常的技术缺陷,通过提出一种催化燃烧式甲烷传感器异常数据识别分析方法及系统,从整体上能够有效的解决现有的催化燃烧式甲烷传感器“冒大数”引起的误报警事故,彻底解决传统方法仅能识别催化燃烧式甲烷传感器黑白元件断丝引起的数据异常的局限。
附图说明
图1是本发明的整体流程图。
图2是本发明的优选实施例的具体流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案,而不能以此来限制本发明的保护范围。
如图1所示,本发明提出一种催化燃烧式甲烷传感器异常数据识别分析方法,其特征在于,包括如下3个步骤。
步骤S10:周期性获取原始测量值;所述步骤S10中的原始测量值为催化燃烧式甲烷传感器经过采样、滤波和计算后得到的环境甲烷浓度值。
新原始测量值减去上一个原始测量值求得本次增幅,并保存新原始测量值;然后进行疑似异常标志是否被置位,若判定为是,则转入步骤S101,即当前时间减去疑似故障标志置位时间求得时间差,否则转入步骤S102,即判定本次增幅是否大于最大增幅MaxAdd。
步骤S101还包括:进入判定所述时间差是否小于3秒,若判定为是则转入步骤S1011,即判定本次增幅是否小于最小增幅MinAdd,若判定为否则转入步骤S1012,即清除疑似故障标志,并转入步骤S102。所述步骤S1011还包括:若判定为是,则判定为异常数据,催化燃烧式甲烷传感器故障,并结束;否则判定为否,转入步骤S10。
步骤S102还包括:若判定为是,则置疑似异常标志并记录当前时间,并转入步骤S10,否则判定本次原始测量值为正常数据,催化燃烧式甲烷传感器数据正常,并结束。
步骤S11:分析正常的原始测量值增幅变化规律;
步骤S12:根据原始测量值增幅变化判断催化燃烧式甲烷传感器数据是否异常。
作为一种较佳的实施例,所述步骤S10具体包括:单片机周期性对催化燃烧式甲烷传感器黑白元件输出信号进行采样,将连续3个采样结果进行滤波得到一个平均值,最后对这个平均值乘以一定的比例系数得到一个原始测量值。
作为一种较佳的实施例,比例系数通过标校传感器获取,具体方法:初始甲烷浓度y1为0,记录空气中催化燃烧式甲烷传感器黑白元件信号经CPU采样和滤波后的零点AD值设为x1,然后通入2.00%的CH4左右的标准甲烷气样,具体浓度设为y2,记录通入标准气样时稳定的标定点AD值设为x2,根据公式将记录的两组数据,带入公式y=k*x+b中,即:
y1=k*x1+b;y2=k*x2+b;求出k和b即为比例系数。
作为一种较佳的实施例,所述步骤S20具体包括:将催化燃烧式甲烷传感器上电后,在空气中预热15分钟,然后按照300mL/min流量为其通入接近最大量程浓度的甲烷气体,同时开始记录催化燃烧式甲烷传感器输出的原始测量值。
作为一种较佳的实施例,所述步骤S20具体还包括:计算相邻的两个原始测量值之间的增幅,并找出最大增幅。
作为一种较佳的实施例,所述步骤S20具体还包括:找到最大增幅后,观察出现最大增幅之后的增幅变化,确定出现最大增幅后3秒这一时刻的增幅是多少。
本发明还提出一种催化燃烧式甲烷传感器异常数据识别分析系统,其特征在于,包括:原始测量值获取模块,用于获取环境中甲烷含量;分析原始测量值增幅变化规律模块,用于找出正常增幅上限和正常增幅达到上限后3秒内的增幅下限;异常数据识别模块,用于识别测量值是否是异常数据。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明技术原理的前提下,还可以做出若干改进和变形,这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种催化燃烧式甲烷传感器异常数据识别分析方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤S10:周期性获取原始测量值;
步骤S11:分析正常的原始测量值增幅变化规律;
步骤S12:根据原始测量值增幅变化判断催化燃烧式甲烷传感器数据是否异常。
2.根据权利要求1所述的一种催化燃烧式甲烷传感器异常数据识别分析方法,其特征在于,所述步骤S10中的原始测量值为催化燃烧式甲烷传感器经过采样、滤波和计算后得到的环境甲烷浓度值。
3.根据权利要求1所述的一种催化燃烧式甲烷传感器异常数据识别分析方法,其特征在于,所述步骤S10具体包括:单片机周期性对催化燃烧式甲烷传感器黑白元件输出信号进行采样,将连续几个采样结果进行滤波得到一个平均值,最后对这个平均值乘以一定的比例系数得到一个原始测量值。
4.根据权利要求3所述的一种催化燃烧式甲烷传感器异常数据识别分析方法,其特征在于,所述比例系数通过标校催化燃烧式甲烷传感器获取,具体方法:初始甲烷浓度y1为0,记录空气中催化燃烧式甲烷传感器黑白元件信号经CPU采样和滤波后的零点AD值设为x1,然后通入2.00%的CH4的标准甲烷气样,具体浓度设为y2,记录通入标准气样时稳定的标定点AD值设为x2,根据公式将记录的两组数据,带入公式y=k*x+b中,即:
y1=k*x1+b;y2=k*x2+b;求出k和b即为比例系数。
5.根据权利要求1所述的一种催化燃烧式甲烷传感器异常数据识别分析方法,其特征在于,所述步骤S20具体包括:将催化燃烧式甲烷传感器上电后,在空气中预热15分钟,然后按照300mL/min流量为其通入接近最大量程浓度的甲烷气体,同时开始记录催化燃烧式甲烷传感器输出的原始测量值。
6.根据权利要求5所述的一种催化燃烧式甲烷传感器异常数据识别分析方法,其特征在于,所述步骤S20具体还包括:计算相邻的两个原始测量值之间的增幅,并找出最大增幅。
7.根据权利要求6所述的一种催化燃烧式甲烷传感器异常数据识别分析方法,其特征在于,所述步骤S20具体还包括:找到最大增幅后,观察出现最大增幅之后的增幅变化,确定出现最大增幅后3秒这一时刻的增幅是多少。
8.一种催化燃烧式甲烷传感器异常数据识别分析系统,其特征在于,包括:原始测量值获取模块,用于获取环境中甲烷含量;分析原始测量值增幅变化规律模块,用于找出正常增幅上限和正常增幅达到上限后3秒内的增幅下限;异常数据识别模块,用于识别测量值是否是异常数据。
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