基于云计算的传感器寿命监测方法及装置
技术领域
本发明涉及传感器领域,尤其涉及一种基于云计算的传感器寿命监测方法及装置。
背景技术
当前气体传感器主要有半导体型和电化学型两大类,在长时间工作以后,这两类传感器测量的精度都会发生较大的偏差,当传感器(例如一氧化碳气体传感器)的寿命快终止时,就会导致安全情形下的误报警或者危险情形下的不报警等。无法精准、有效的提醒用户;
当前也有一些关于传感器寿命终止监测功能的方法和产品,如申请号为200810185216.4的中国大陆专利所描述的方法,主要通过传感器的负荷情况来判断传感器的剩余寿命。也有部分传感器通过对其静态参数的监控,判断传感器的灵敏度漂移状况来推断其是否临近寿命终止。该方法具有以下缺点:传感器寿命的判定依据仅依赖于静态参数的检测,而忽略了传感器个体差异导致的衰减曲线不一致的情形、以及工作环境(尤其是恶劣环境)对传感器寿命的影响,而这些因素都会导致传感器的静态参数变化幅度与实际寿命存在出入的情况,因此,极易发生寿命终止的误判,导致传感器寿命监测的精度不高。
发明内容
本发明的目的在于,解决目前传感器寿命监测精度不高的问题。
本发明的目的是采用以下技术方案来实现的。
一种基于云计算的传感器寿命监测方法,包括以下步骤:S1,收集传感器在纯净空气中的输出值;S2,将收集到的输出值与传感器的长时间工作衰减特性曲线比较以得出传感器的输出变化值,若该输出变化值在一预定时间段内持续大于输出变化阈值,则判定该传感器寿命终止,否则进入步骤S3;S3,收集传感器的工作时长及周围环境条件下的环境参数,并依据收集到的环境参数对传感器的工作时长进行加权累计,以得到传感器的加权工作时长;S4,将得到的加权工作时长与传感器的额定寿命时长比较,若该加权工作时长超过传感器的额定寿命时长,则判定该传感器寿命终止,否则判定该传感器工作正常。
一种基于云计算的传感器寿命监测装置,包括:存储模块,用于在云端存储传感器的长时间工作衰减特性曲线、传感器的额定寿命时长、以及传感器预定的恶劣环境工作寿命时长;收集模块,用于收集传感器工作时的输出值、传感器的工作时长、环境参数、以及恶劣环境条件下的环境参数;计算模块,与收集模块相连,该计算模块用于在云端计算传感器的加权工作时长、以及传感器的恶劣环境加权工作时长;比较模块,与存储模块、收集模块以及计算模块相连,该比较模块用于比较传感器工作时的输出值与传感器的长时间工作衰减特性曲线以得出传感器的输出变化值、比较传感器的加权工作时长与传感器的额定寿命时长、以及比较传感器的恶劣环境加权工作时长与传感器预定的恶劣环境寿命时长;判定模块,与比较模块相连,该判定模块用于根据比较模块的比较结果判定该传感器寿命是否终止、并输出判定结果。
相较于现有技术,本发明提供的基于云计算的传感器寿命监测方法及装置能有效地提高有害气体(例如一氧化碳、甲醛)传感器的寿命监测精度,降低由于传感器老化以及工作环境影响造成的寿命监测精度不高的技术问题。
上述说明仅是本发明技术方案的概述,为了能够更清楚了解本发明的技术手段,而可依照说明书的内容予以实施,并且为了让本发明的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂,以下特举较佳实施例,并配合附图,详细说明如下。
附图说明
图1是本案实施例1提供的一种基于云计算的传感器寿命监测方法的流程示意图。
图2是本案实施例1提供的另一种基于云计算的传感器寿命监测方法的流程示意图。
图3为本案实施例2提供的一种基于云计算的传感器寿命监测装置的结构示意图。
具体实施方式
为了便于理解本发明,下面将参照相关附图对本发明进行更全面的描述。附图中给出了本发明的较佳实施方式。但是,本发明可以以许多不同的形式来实现,并不限于本文所描述的实施方式。相反地,提供这些实施方式的目的是使对本发明的公开内容理解的更加透彻全面。
除非另有定义,本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施方式的目的,不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
实施例1
请参阅图1,图1是本发明实施例1提供的一种基于云计算的传感器寿命监测方法的流程示意图,该方法包括以下步骤:
步骤S1,收集传感器在纯净空气中的输出值。
具体地,传感器设有无线通信模块,用于通过网关、路由器、调制解调器等设备和云端服务器联网,以将其输出值发送到云端。本实施例中,步骤S1收集的传感器在纯净空气中的输出值为传感器的电流输出值Istan。
步骤S2,将收集到的输出值与传感器的长时间工作衰减特性曲线比较以得出传感器的输出变化值,若该输出变化值在一预定时间段内持续大于输出变化阈值,则判定该传感器寿命终止,否则进入步骤S3。
所述传感器的长时间工作衰减特性曲线可存储在云端,该步骤通过云计算在云端比较传感器的输出值和所述衰减特性曲线以得出传感器的输出变化值。具体地,该步骤依据不等式|Istan-Istan-ini|<|Aeol-thr|是否成立来判定该传感器寿命是否终止。若该不等式不成立且不成立的时间(也即输出变化值大于输出变化阈值的持续时间)大于预定时间段(可预先设定/调整,例如,24个小时),则判定该传感器寿命终止,若该不等式成立则进入步骤S3。
所述Istan表示传感器工作时的电流输出值,该值为传感器(例如,一氧化碳气体传感器)在工作(例如,在一氧化碳气氛环境下工作)时的电流输出值。所述Istan-ini表示出厂测试中传感器工作时的电流输出值,该值可以由工厂在传感器出货前、于不含有毒气体的气氛环境下测定。所述Aeol-thr表示传感器在寿命终止时电流的输出变化阈值,该电流的输出变化阈值可根据工厂的实验条件实时更新,也可预先设定。
步骤S3,收集传感器的工作时长及周围环境条件下的环境参数,并依据收集到的环境参数对传感器的工作时长进行加权累计,以得到传感器的加权工作时长。
该步骤通过传感器的无线通信模块、以及网关、路由器、调制解调器等设备和云端服务器联网,以将收集到的传感器的工作时长及常规环境条件下的环境参数发送到云端,通过云计算依据常规环境条件下的环境参数对传感器的工作时长进行加权累计,以得到传感器的加权工作时长。环境参数主要包括温度和/或湿度,这二者对气体传感器的测量结果较有影响。
具体的,该步骤依据公式∑t_hum&tem=∑(t)*Xhum(t)Xtem(t)对传感器的工作时长进行加权累计。
所述∑t_hum&tem表示传感器的加权工作时长。所述∑(t)表示传感器的工作时长。所述Xhum(t)表示常规环境的湿度-时间加权函数,可由厂家测定。所述Xtem(t)表示常规环境的温度-时间加权函数,可由厂家测定。
步骤S4,将得到的加权工作时长与传感器的额定寿命时长比较,若该加权工作时长超过传感器的额定寿命时长,则判定该传感器寿命终止,否则判定该传感器工作正常。
所述传感器的额定寿命时长可存储在云端,该步骤通过云计算在云端比较传感器的加权工作时长与传感器的额定寿命时长。具体的,该步骤S4依据不等式∑t_hum&tem>Teol是否成立来判定该传感器寿命是否终止,若该不等式成立则判定该传感器寿命终止。所述Teol表示传感器的额定寿命时长,该值可由厂家测定。
本实施例中,本步骤只要测定传感器的加权工作时长超过其额定寿命时长,不论其静态输出Istan是否在合格范围以内,均判定该传感器寿命终止。
优选的,参见图2,本实施的S4步骤中,若不等式∑t_hum&tem>Teol不成立,还可包括步骤S5、S6。
步骤S5,收集恶劣环境条件下的环境参数,并依据收集到的恶劣环境条件下的环境参数对传感器的工作时长进行加权累计,以得到传感器的恶劣环境加权工作时长。
本步骤可在S4步骤判定不等式∑t_hum&tem>Teol不成立后才进行。该步骤通过传感器的无线通信模块、以及网关、路由器、调制解调器等设备和云端服务器联网,以将收集到的传感器的工作时长及恶劣环境条件下的环境参数发送到云端,通过云计算依据恶劣环境条件下的环境参数对传感器的工作时长进行加权累计,以得到传感器的恶劣环境加权工作时长。
具体的,该步骤依据公式∑wc-t_hum&tem=∑(t)*Xwc-hum(t)Xwc-tem(t)对传感器的工作时长进行加权累计。所述∑wc-t_hum&tem表示传感器的恶劣环境加权工作时长。所述∑(t)表示传感器的工作时长。所述Xwc-hum(t)表示恶劣环境的湿度-时间加权函数,该值可由厂家测定。所述Xwc-tem(t)表示恶劣环境的温度-时间加权函数,该值可由厂家测定。
步骤S6,将得到的恶劣环境加权工作时长与传感器预定的恶劣环境工作寿命时长比较,若该恶劣环境加权工作时长超过预定的恶劣环境工作寿命时长,则判定该传感器寿命终止,否则判定该传感器工作正常。
所述传感器预定的恶劣环境工作寿命时长可存储在云端,该步骤通过云计算在云端比较恶劣环境加权工作时长与传感器预定的恶劣环境工作寿命时长。具体的,该步骤S6依据不等式∑wc-t_hum&tem>Twc_eol是否成立来判定该传感器寿命是否终止,若该不等式成立则判定该传感器寿命终止,若该不等式不成立则判定该传感器工作正常。所述Twc_eol表示传感器预定的恶劣环境工作寿命时长,该值可由厂家测定/设置。
本实施例中,本步骤只要测定恶劣环境加权工作时长超过预定的恶劣环境工作寿命时长,不论其静态输出Istan是否在合格范围以内,均判定该传感器寿命终止。
需要说明的是,厂商也可以在传感器出厂前,预先把传感器寿命终止的普遍性条件写入本地的芯片中,传感器工作过程中,所述传感器寿命监测方法在云端进行云计算以监测判定传感器寿命时可以参考该寿命终止的普遍性条件,并据此判断该传感器是否已经达到寿命终止条件
本实施例提供的基于云计算的传感器寿命监测方法,在对传感器工作电流输出值变化进行检测以作为传感器寿命判定依据的同时,综合考虑环境参数对传感器老化的影响,利用环境参数对传感器工作时长进行加权,以辅佐传感器寿命的监测判定,大大提高了传感器的寿命监测精度。
经测定,应用本实施例提供的方法后,采用本发明的方法,能有效地提高一氧化碳、甲醛等传感器在其寿命快终止前提供准确的EOF提醒,其寿命终止漏提醒率低于2%,寿命终止误提醒率低于10%。
实施例2
参阅图3,图3是本发明实施例2提供的基于云计算的传感器寿命监测装置100的结构示意图,其包括:存储模块10、收集模块20、计算模块30、比较模块40以及判定模块50。
所述存储模块10与比较模块40相连,用于在云端存储传感器的长时间工作衰减特性曲线、传感器的额定寿命时长、以及传感器预定的恶劣环境工作寿命时长。
所述收集模块20可与传感器200相连,以收集传感器200工作时的输出值、传感器的工作时长、环境参数、以及恶劣环境条件下的环境参数。
所述计算模块30与收集模块20相连,该计算模块用于在云端计算传感器的加权工作时长、以及传感器的恶劣环境加权工作时长。
所述比较模块40与存储模块10、收集模块20以及计算模块30相连,该比较模块40用于比较传感器200工作时的输出值与传感器的长时间工作衰减特性曲线以得出传感器的输出变化值、比较传感器的加权工作时长与传感器的额定寿命时长、以及比较传感器的恶劣环境加权工作时长与传感器预定的恶劣环境寿命时长。
判定模块50与比较模块40相连,该判定模块50用于根据比较模块40的比较结果判定该传感器寿命是否终止、并输出判定结果。
本实施例中,所述传感器寿命监测装置100还包括报警模块60,该报警模块60与判定模块50相连,在所述判定模块50判定该传感器寿命终止时,该报警模块60接收判定模块50的判定结果后发出警示/提示以表征传感器100的寿命终止。
优选的,所述收集模块20如因其他故障未能从传感器100处获取环境参数时,该收集模块20通过互联网查询传感器100所在地理位置的环境参数,以作后续之用。
本实施例提供的基于云计算的传感器寿命监测装置100,在对传感器工作电流输出值变化进行检测以作为传感器寿命判定依据的同时,综合考虑环境参数对传感器老化的影响,利用环境参数对传感器工作时长进行加权,以辅佐传感器寿命的监测判定,大大提高了传感器的寿命监测精度。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本发明的保护范围。因此,本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。