(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210861807.9 (22)申请日 2022.07.22 (71)申请人 浙江农林大 学 地址 311300 浙江省杭州市临安区武肃街 666号 (72)发明人 连俊博　惠国华　孙雨玘　叶海芬　 熊思怡　宁景苑　王国振　陆诗怡　 刘权　时鹏辉　赖永志　赵睿智　 张建锋　易晓梅　 (74)专利代理 机构 杭州创造力专利代理事务所 (普通合伙) 33332 专利代理师 冉国政 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06K 9/00(2022.01)G01D 21/02(2006.01) (54)发明名称 一种基于传感器阵列的实验室安全监测方 法 (57)摘要 本发明公开了一种基于传感器阵列的实验 室安全监测方法， 包括以下步骤： 步骤一， 构建传 感器阵列并实时采集原始检测信号； 步骤二， 将 原始检测信号扁平化处理； 步骤三， 将扁平化信 号输入非线性特征计算模型； 步骤四， 建立实验 室安全模式， 包括确定实验室安全检测的警报区 域， 若任何一特征值COPK落入所述警报区域内， 则触发对应传感器类型的报警； 当触发报警时， 根据实时传感器的特征曲线与阈值下边界之间 的包络面积除以所述警报区域的面积， 获取当前 实验室安全系数。 本发明的基于传感器阵列的实 验室安全监测方法， 能够实时在 线获得区域中的 实验室安全参数， 建立实验室安全评价模型并计 算安全指数， 实现对实验室安全进行准确及时的 监测。 权利要求书2页 说明书7页 附图4页 CN 115239130 A 2022.10.25 CN 115239130 A 1.一种基于传感器阵列的实验室安全监测方法， 其特 征在于包括以下步骤： 步骤一： 构建传感器阵列并实时采集原 始检测信号 构建传感器阵列并实时采集原始检测信号， 所述传感器阵列为点监测布设、 或均匀布 设； 步骤二： 将所述原 始检测信号扁平化处 理， 得到各传感器的扁平化信号； 步骤三： 将所述扁平化信号输入非线性特 征计算模型， 输出对应的特 征值COPK； 步骤四： 建立实验室安全 模式 建立实验室安全模式， 包括确定实验室安全检测的警报区域， 若任何一所述特征值 COPK落入所述警报区域内， 则触发对应传感器 类型的报警； 当触发报 警时， 根据实时传感器的特征曲线与阈值下边界之间的包络面积除以所述警 报区域的面积， 获取当前实验室安全系数。 2.根据权利要求1所述的基于传感器阵列的实验室安全监测方法， 其特征在于， 所述原 始检测信号的扁平化处 理包括以下步骤： 对于传感器的每个时刻t， 计算t ‑T时刻至t时刻的原始检测信号平均值ave(t)、 最大值 ma(t)和最小值mi(t)； 设定信号扁平比参数BK1(t)和BK2(t)： BK1(t)＝ma(t)/ave(t) BK2(t)＝ave(t)/mi(t) 其中BK1(t)是最大值对平均值的拉升度、 BK2(t)是最小值对平均值的下沉度； 设定 其中BK3(t)为最大值ma(t)相对于最小值mi(t)的差异系数； 采用n个传感器， 则每个传 感器的所述原始检测信号分别为Es1(t)、 Es2(t)、 Es3(t)、 Es4(t)、 Es5(t)和Es6(t)、 Es7(t)、 Es8 (t)、 Es9(t)、 Es10(t)、 Es11(t)、 Es12(t)，……， Esn(t)； 按照以下式(1)对所述原始检测信号进 行扁平化处 理， 得到所述扁平化信号 为： Ebs1(t)＝(BK1(t)+BX2(t) )×BK3(t)×Es1(t)    (1) 根据上式(1)， 同理得到所述传感器阵列内其它传感器的扁平化信号， 如下Ebs2(t)、 Ebs3 (t)、 Ebs4(t)、 Ebs5(t)和Ebs6(t)、 Ebs7(t)、 Ebs8(t)、 Ebs9(t)、 Ebs10(t)、 Ebs11(t)、 Ebs12(t)，……， Ebsn(t)。 3.根据权利要求2所述的基于传感器阵列的实验室安全监测方法， 其特征在于： 获取所 述特征值COPK包括以下步骤， 将Ebs1(t)信号输入所述非线性特征计算模型； 所述非线性特 征计算模型含有输入信号Ebs1(t)， 激发信号Φ(t)和平台系统P(x)， 如下式(2)： 式中x为非线性特征计算模型的动态参数、 t为时间、 ES是实参数、 SN是Φ(t)的强度、 cos(2 π ft)为输入信号的频率分量、 CS是其强度、 f是 频率、 a和b为实参数； 式中定义平台系统 利用式(2)输出信号 参数COPK， 去评价系统信号特 征抓取效率， COPK定义如下：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115239130 A 2其中， 在系统产生协同状态的条件下， COPK产生 极大值， SNp是系统协同状态下激发信号 的瞬时值， tp为SNp对应的系统协同时间； 将Ebsl(t)输入到所述非线性特 征计算模型 得到对应的特 征值为COPK1； 根据上式(2)， 同理得到所述传感器阵列内其它传感器的特 征值COPK， 包括以下步骤： 依次把各传 感器的扁平化信 号Ebs2(t)、 Ebs3(t)、 Ebs4(t)、 Ebs5(t)和Ebs6(t)、 Ebs7(t)、 Ebs8 (t)、 Ebs9(t)、 Ebs10(t)、 Ebs11(t)、 Ebs12(t)，……， Ebsn(t)输入到所述非线性特 征计算模型内； 输出它们各自对应的非线性特征值为COPK2、 COPK3、 COPK4、 COPK5、 COPK6、 COPK7、 COPK8、 COPK9、 COPK11、……、 COPKn。 4.根据权利要求3所述的基于传感器阵列的实验室安全监测方法， 其特征在于： 所述传 感器阵列为11个传感器， 分别为氯气传感器、 可燃气体传感器、 有害气体传感器、 烟雾传感 器、 一氧化碳传感器、 氨气传感器、 硫化氢传感器、 有机气体传感器、 VOCs气体传感器、 二氧 化碳传感器、 苯环传感器， 固定在旋转导轨(4)的传感器固定点(2)上， 所述旋转导轨(4)由 固定模块(1)上的动力电机驱动轮(3)驱动。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115239130 A 3