CN113358825A - 一种带同化算法的室内空气质量检测器 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种带同化算法的室内空气质量检测器，属于室内环境分析技术领域，包括数据初始化模块、空气收集分析模块、网络连接模块、OneNet平台、分析数据校准模块、数据整理模块、云端存储平台、数据预测模块以及信息反馈模块；本发明能够通过卡尔曼滤波算法进行数据同化处理，当数据校准完成，使检测结果更加接近真实值，提高其工作质量，让用户可以在任意地方接收室内空气质量检测结果，提高使用范围，提高问题处理效率，方便用户查看空气质量相关的数据，提高用户使用体验。
Description
技术领域
本发明涉及室内环境分析技术领域，尤其涉及一种带同化算法的室内空气质量检测器。
背景技术
空气质量的好坏反映了空气污染程度，它是依据空气中污染物浓度的高低来判断的，空气污染是一个复杂的现象，在特定时间和地点空气污染物浓度受到许多因素影响，随着科技的发展，人为污染物排放大小成为影响空气质量的最主要因素之一，如果室内空气中这些有害物质含量超过国家标准，就会危害人们的身体健康，对人体的呼吸系统、神经系统造成极大的伤害，会引发儿童发育迟缓、智力下降等问题，随着人们的生活质量不断提高，空气质量开始成为人们关注的重点问题；因此，发明出一种带同化算法的室内空气质量检测器变得尤为重要；
经检索，中国专利号CN109187879A公开了一种空气净化设备的室内空气质量检测系统，该发明虽然便于携带，有效的避免人们长期待在有害气体浓度高的环境，但检测结果存在较大的误差，容易对人们的日常生活造成影响，降低其工作质量；此外，现有的带同化算法的室内空气质量检测器无法将检测数据及时发送给用户，影响用户使用体验，其处理问题效率低下，使用范围小，为此，我们提出一种带同化算法的室内空气质量检测器。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺陷，而提出的一种带同化算法的室内空气质量检测器。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种带同化算法的室内空气质量检测器，包括数据初始化模块、空气收集分析模块、网络连接模块、OneNet平台、分析数据校准模块、数据整理模块、云端存储平台、数据预测模块以及信息反馈模块；
其中，所述空气收集分析模块分别与数据初始化模块、网络连接模块通信连接，所述网络连接模块分别与空气收集分析模块、OneNet平台通信连接，分析数据校准模块分别与OneNet平台、数据整理模块通信连接，所述数据整理模块分别与云端存储平台、数据预测模块通信连接，所述信息反馈模块分别与数据预测模块、云端存储平台通信连接；
所述空气收集分析模块包括实时采集单元以及样本分析单元；
所述信息反馈模块包括数据数据判断单元、检索单元、LED显示屏以及蜂鸣器。
进一步地，所述数据初始化模块用于用户将计算机通过Link连接与该空气质量检测器进行数据交互，同时对空气检测器进行参数设置以及调试，并将其进行数据初始化处理。
进一步地，所述实时采集单元用于对室内空气进行采集，并将采集到的空气信息通过数据转换处理生成解析数据，同时将其发送至样本分析单元；
所述样本分析单元用于对解析数据进行数据分析，并对分析结果进行分类标记，其具体分析标记方法如下：
步骤一：将解析数据中的空气进行信息提取，同时对其中有害气体按照CO、氨气、硫化物、苯系蒸气、PM2.5以及甲醛，并分别标记为A、B、C、D、E以及F；
步骤二：对各有害气体的含量进行计算，并将计算后的数值分别进行数据匹配；
步骤三：将采集到的空气温度以及空气适度分别标记为G、H。
进一步地，所述网络连接模块用于在该空气质量检测器与OneNet平台之间构建数据交互通道，同时将用户智能移动设备与该空气质量检测器进行无线连接，其中，智能移动设备包括笔记本电脑、智能手机。
进一步地，所述OneNet平台用于接收A、B、C、D、E、F、G以及H，并对其进行有序存储；
所述分析数据校准模块用于提取OneNet平台中存储的A、B、C、D、E、F，并对其进行数据校准处理，其具体数据校准步骤如下：
步骤(1)：分析数据校准模块开始从OneNet平台中提取出对应时间段的A、B、C、D、E以及F；
步骤(2)：将提取出的A、B、C、D、E以及F分别通过卡尔曼滤波算法进行数据同化处理，同时将其通过数据转换处理生成校准数据，并分别标记为a、b、c、d、e以及f。
进一步地，所述数据整理模块用于接收校准数据，并对其进行信息整理，其具体信息整理步骤如下：
S1：从OneNet平台中提取对应时间段的G以及H；
S2：将数据生成时间与G、H、a、b、c、d、e以及f进行数据匹配；
S3：将匹配完成的数据发送至云端存储平台；
云端存储平台用于将数据通过数据转换处理生成存储数据并进行保存。
进一步地，所述数据预测模块用于接收G、H、a、b、c、d、e以及f，并对未来一段时间内空气物质含量进行变化趋势预测，同时将其处理生成预报数据。
进一步地，所述判断单元用于接收a、b、c、d、e以及f，并对其进行浓度判断，其具体浓度判断步骤如下：
SS1：将a、b、c、d、e以及f分别与气体标准浓度进行对比；
SS2：当超过标准浓度，对超过的气体进行数据标记，并生成警报数据，同时将其发送至智能移动设备；
所述LED显示屏用于接收G、H、a、b、c、d、e、f、预报数据以及警报数据，并将其转换生产显示数据进行显示；
所述蜂鸣器用于接受警报数据并发出刺耳的警报；
所述检索单元用于用户需要查看过往数据时，查找对应时间段的数据，其具体检索步骤如下：
SS1：用户在检索模块中输入需要查找的初级时间段X；
SS2：用户输入初级时间段X后再次输入次级时间段x；
SS3：用户输入完初级时间段X和次级时间段x后，检索模块即会将使用者需要的内容调出并通过LED显示屏显示出来。
相比于现有技术，本发明的有益效果在于：
1、本发明设置有分析数据校准模块，当网络连接模块将该空气质量检测器与OneNet平台数据连接，空气收集分析模块开始将采集到的数据发送至OneNet平台，分析数据校准模块从OneNet平台提取相关数据，并通过卡尔曼滤波算法进行数据同化处理，当数据校准完成，使检测结果更加接近真实值，提高其工作质量；
2、本发明设置有信息反馈模块，信息反馈模块中的判断单元接收到室内各有害气体的相关数据，并对各有害气体的浓度含量进行数据判断，当有害气体浓度超过标准时，将相关信息发送至用户的智能移动设备，同时用户可以通过检索单元对各数据进行调用查看，用户可以在任意地方接收室内空气质量检测结果，提高使用范围，提高问题处理效率，方便用户查看空气质量相关的数据，提高用户使用体验。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。
图1为本发明提出的一种带同化算法的室内空气质量检测器的系统框图。
具体实施方式
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，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
参照图1，本实施例公开了一种带同化算法的室内空气质量检测器，包括数据初始化模块、空气收集分析模块、网络连接模块、OneNet平台、分析数据校准模块、数据整理模块、云端存储平台、数据预测模块以及信息反馈模块；
其中，空气收集分析模块分别与数据初始化模块、网络连接模块通信连接，网络连接模块分别与空气收集分析模块、OneNet平台通信连接，分析数据校准模块分别与OneNet平台、数据整理模块通信连接，数据整理模块分别与云端存储平台、数据预测模块通信连接，信息反馈模块分别与数据预测模块、云端存储平台通信连接；
空气收集分析模块包括实时采集单元以及样本分析单元；
信息反馈模块包括数据数据判断单元、检索单元、LED显示屏以及蜂鸣器。
数据初始化模块用于用户将计算机通过Link连接与该空气质量检测器进行数据交互，同时对空气检测器进行参数设置以及调试，并将其进行数据初始化处理。
实时采集单元用于对室内空气进行采集，并将采集到的空气信息通过数据转换处理生成解析数据，同时将其发送至样本分析单元；
样本分析单元用于对解析数据进行数据分析，并对分析结果进行分类标记。
具体的，该样本分析单元具体分析标记方法如下：
步骤一：将解析数据中的空气进行信息提取，同时对其中有害气体按照CO、氨气、硫化物、苯系蒸气、PM2.5以及甲醛，并分别标记为A、B、C、D、E以及F；
步骤二：对各有害气体的含量进行计算，并将计算后的数值分别进行数据匹配；
步骤三：将采集到的空气温度以及空气适度分别标记为G、H。
网络连接模块用于在该空气质量检测器与OneNet平台之间构建数据交互通道，同时将用户智能移动设备与该空气质量检测器进行无线连接；
具体的，智能移动设备包括笔记本电脑、智能手机。
OneNet平台用于接收A、B、C、D、E、F、G以及H，并对其进行有序存储；
分析数据校准模块用于提取OneNet平台中存储的A、B、C、D、E、F，并对其进行数据校准处理。
本实施例提供了一种数据校准方法，其具体数据校准步骤如下：
步骤(1)：分析数据校准模块开始从OneNet平台中提取出对应时间段的A、B、C、D、E以及F；
步骤(2)：将提取出的A、B、C、D、E以及F分别通过卡尔曼滤波算法进行数据同化处理，同时将其通过数据转换处理生成校准数据，并分别标记为a、b、c、d、e以及f。
数据整理模块用于接收校准数据，并对其进行信息整理。
本实施例进一步公开了一种信息整理方法，其具体信息整理步骤如下：
S1：从OneNet平台中提取对应时间段的G以及H；
S2：将数据生成时间与G、H、a、b、c、d、e以及f进行数据匹配；
S3：将匹配完成的数据发送至云端存储平台。
云端存储平台用于将数据通过数据转换处理生成存储数据并进行保存。
数据预测模块用于接收G、H、a、b、c、d、e以及f，并对未来一段时间内空气物质含量进行变化趋势预测，同时将其处理生成预报数据。
判断单元用于接收a、b、c、d、e以及f，并对其进行浓度判断。
具体的，该判断单元具体浓度判断步骤如下：
SS1：将a、b、c、d、e以及f分别与气体标准浓度进行对比；
SS2：当超过标准浓度，对超过的气体进行数据标记，并生成警报数据，同时将其发送至智能移动设备。
LED显示屏用于接收G、H、a、b、c、d、e、f、预报数据以及警报数据，并将其转换生产显示数据进行显示；
蜂鸣器用于接受警报数据并发出刺耳的警报。
参照图1，本实施例公开了一种带同化算法的室内空气质量检测器，包括数据初始化模块、空气收集分析模块、网络连接模块、OneNet平台、分析数据校准模块、数据整理模块、云端存储平台、数据预测模块以及信息反馈模块；
其中，空气收集分析模块分别与数据初始化模块、网络连接模块通信连接，网络连接模块分别与空气收集分析模块、OneNet平台通信连接，分析数据校准模块分别与OneNet平台、数据整理模块通信连接，数据整理模块分别与云端存储平台、数据预测模块通信连接，信息反馈模块分别与数据预测模块、云端存储平台通信连接；
除与上述实施例相同结构外，本实施例将具体介绍检索单元具体检索过程；
检索单元用于用户需要查看过往数据时，查找对应时间段的数据；
具体的，检索单元检索过程步骤如下：
SS1：用户在检索模块中输入需要查找的初级时间段X；
SS2：用户输入初级时间段X后再次输入次级时间段x；
SS3：用户输入完初级时间段X和次级时间段x后，检索模块即会将使用者需要的内容调出并通过LED显示屏显示出来。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种带同化算法的室内空气质量检测器，其特征在于，包括数据初始化模块、空气收集分析模块、网络连接模块、OneNet平台、分析数据校准模块、数据整理模块、云端存储平台、数据预测模块以及信息反馈模块；
其中，所述空气收集分析模块分别与数据初始化模块、网络连接模块通信连接，所述网络连接模块分别与空气收集分析模块、OneNet平台通信连接，分析数据校准模块分别与OneNet平台、数据整理模块通信连接，所述数据整理模块分别与云端存储平台、数据预测模块通信连接，所述信息反馈模块分别与数据预测模块、云端存储平台通信连接；
所述空气收集分析模块包括实时采集单元以及样本分析单元；
所述信息反馈模块包括数据数据判断单元、检索单元、LED显示屏以及蜂鸣器。
2.根据权利要求1所述的一种带同化算法的室内空气质量检测器，其特征在于，所述数据初始化模块用于用户将计算机通过Link连接与该空气质量检测器进行数据交互，同时对空气检测器进行参数设置以及调试，并将其进行数据初始化处理。
3.根据权利要求1所述的一种带同化算法的室内空气质量检测器，其特征在于，所述实时采集单元用于对室内空气进行采集，并将采集到的空气信息通过数据转换处理生成解析数据，同时将其发送至样本分析单元；
所述样本分析单元用于对解析数据进行数据分析，并对分析结果进行分类标记，其具体分析标记方法如下：
步骤一：将解析数据中的空气进行信息提取，同时对其中有害气体按照CO、氨气、硫化物、苯系蒸气、PM2.5以及甲醛，并分别标记为A、B、C、D、E以及F；
步骤二：对各有害气体的含量进行计算，并将计算后的数值分别进行数据匹配；
步骤三：将采集到的空气温度以及空气适度分别标记为G、H。
4.根据权利要求1所述的一种带同化算法的室内空气质量检测器，其特征在于，所述网络连接模块用于在该空气质量检测器与OneNet平台之间构建数据交互通道，同时将用户智能移动设备与该空气质量检测器进行无线连接，其中，智能移动设备包括笔记本电脑、智能手机。
5.根据权利要求3所述的一种带同化算法的室内空气质量检测器，其特征在于，所述OneNet平台用于接收A、B、C、D、E、F、G以及H，并对其进行有序存储；
所述分析数据校准模块用于提取OneNet平台中存储的A、B、C、D、E、F，并对其进行数据校准处理，其具体数据校准步骤如下：
步骤(1)：分析数据校准模块开始从OneNet平台中提取出对应时间段的A、B、C、D、E以及F；
步骤(2)：将提取出的A、B、C、D、E以及F分别通过卡尔曼滤波算法进行数据同化处理，同时将其通过数据转换处理生成校准数据，并分别标记为a、b、c、d、e以及f。
6.根据权利要求5所述的一种带同化算法的室内空气质量检测器，其特征在于，所述数据整理模块用于接收校准数据，并对其进行信息整理，其具体信息整理步骤如下：
S1：从OneNet平台中提取对应时间段的G以及H；
S2：将数据生成时间与G、H、a、b、c、d、e以及f进行数据匹配；
S3：将匹配完成的数据发送至云端存储平台；
云端存储平台用于将数据通过数据转换处理生成存储数据并进行保存。
7.根据权利要求6所述的一种带同化算法的室内空气质量检测器，其特征在于，所述数据预测模块用于接收G、H、a、b、c、d、e以及f，并对未来一段时间内空气物质含量进行变化趋势预测，同时将其处理生成预报数据。
8.根据权利要求6所述的一种带同化算法的室内空气质量检测器，其特征在于，所述判断单元用于接收a、b、c、d、e以及f，并对其进行浓度判断，其具体浓度判断步骤如下：
SS1：将a、b、c、d、e以及f分别与气体标准浓度进行对比；
SS2：当超过标准浓度，对超过的气体进行数据标记，并生成警报数据，同时将其发送至智能移动设备；
所述LED显示屏用于接收G、H、a、b、c、d、e、f、预报数据以及警报数据，并将其转换生产显示数据进行显示；
所述蜂鸣器用于接受警报数据并发出刺耳的警报；
所述检索单元用于用户需要查看过往数据时，查找对应时间段的数据，其具体检索步骤如下：
SS1：使用者在检索模块中输入需要查找的初级时间段X；
SS2：使用者输入初级时间段X后再次输入次级时间段x；
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