公开(公告)号：CN115112722B

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202210755048.8

申请日：2022-06-30

Applicant: 东北大学

Inventor： 苑振宇 ,  尹鑫照 ,  尹子康 ,  李希冠 ,  李诣坤 ,  孙舶唯

IPC: G01N27/12

Abstract: 一种基于动态温度调制的气体传感器一体化系统及方法，属于气体传感器领域，由气体检测系统和气体传感器测试系统两部分组成；本发明利用排针和气体传感器搭建出气体传感器阵列模块，利用单片机以及外设电路满足了不同种类气体传感器阵列的加热、信号采集需求，同时利用计算机针对不同种类的气体传感器阵列训练出对应的分类模型，搭建出了基于动态温度调制的定制化的气体检测系统；同时，利用数据采集卡与气体传感器一端进行连接，另一端与计算机连接，通过计算机软件Labview搭建出气体传感器测试系统，实现了两系统的一体化设计；具有集成度高、方便快捷等优点，对于人类健康和自然环境等领域拥有广阔的应用前景。

公开(公告)号：CN116593540A

公开(公告)日：2023-08-15

申请号：CN202310562125.2

申请日：2023-05-18

Applicant: 东北大学

Inventor： 苑振宇 ,  李诣坤 ,  孙舶唯 ,  李希冠 ,  尹鑫照 ,  尹子康

IPC: G01N27/12 ,  G01N1/38 ,  G06F18/2415 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/047 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明设计一种基于分布特征优化的气体传感器检测系统及方法，属于气体检测技术领域；气体检测开始时，通过单片机程控输出PWM信号控制气体采样单元实现对于样本气体的动态采集，经混流装置实现装置内气体的均匀分布；采用气体传感器采集气体特征信息，经预处理工作将气体特征信息存储在单片机中；选取均值、离散系数和偏度系数反映气体特征信息的集中趋势、离散程度和分布形状以描述其分布特征；分别采用基本卷积神经网络模型和分布特征优化的卷积神经网络模型对样本气体进行分类，并将结果记在Result_1和Result_2；将两个结果进行对比，证明本发明方法对气体的分类结果更加准确，实现了对于气体的精准辨识与准确分类。

公开(公告)号：CN115112722A

公开(公告)日：2022-09-27

申请号：CN202210755048.8

申请日：2022-06-30

Applicant: 东北大学

Inventor： 苑振宇 ,  尹鑫照 ,  尹子康 ,  李希冠 ,  李诣坤 ,  孙舶唯

IPC: G01N27/12

Abstract: 一种基于动态温度调制的气体传感器一体化系统及方法，属于气体传感器领域，由气体检测系统和气体传感器测试系统两部分组成；本发明利用排针和气体传感器搭建出气体传感器阵列模块，利用单片机以及外设电路满足了不同种类气体传感器阵列的加热、信号采集需求，同时利用计算机针对不同种类的气体传感器阵列训练出对应的分类模型，搭建出了基于动态温度调制的定制化的气体检测系统；同时，利用数据采集卡与气体传感器一端进行连接，另一端与计算机连接，通过计算机软件Labview搭建出气体传感器测试系统，实现了两系统的一体化设计；具有集成度高、方便快捷等优点，对于人类健康和自然环境等领域拥有广阔的应用前景。