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龙图腾网恭喜精华隆智慧感知科技(深圳)股份有限公司申请的专利基于MEMS气体传感器阵列的气体检测方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119691628B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510209959.4，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权基于MEMS气体传感器阵列的气体检测方法及装置是由徐友华设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于MEMS气体传感器阵列的气体检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及气体检测技术领域，公开了一种基于MEMS气体传感器阵列的气体检测方法及装置。所述方法包括：对多个MEMS气体传感器按照目标气体类型进行分组和检测数据采集，得到原始检测数据集；进行曲线拟合和特征提取，得到特征参数集，构建传感器阵列特征模型；对原始检测数据集进行修正，得到标准化响应数据；提取多个响应特征量并输入未知输入观察器进行残差计算和信号异常点识别，得到异常响应数据；进行分段线性回归和动态校准，得到目标检测数据集；将目标检测数据集输入传感器网络模型进行阵列部署优化，得到阵列部署优化方案。本发明实现了传感器阵列的自适应部署优化，提高了检测网络的空间覆盖效率。

本发明授权基于MEMS气体传感器阵列的气体检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于MEMS气体传感器阵列的气体检测方法，其特征在于，包括：对多个MEMS气体传感器按照目标气体类型进行分组和检测数据采集，得到原始检测数据集；对所述原始检测数据集进行曲线拟合和特征提取，得到特征参数集，并将所述特征参数集代入二阶状态空间模型，构建传感器阵列特征模型；具体包括：对所述原始检测数据集按照等时间间隔Δt=0.1s进行数据重采样和低通滤波，得到预处理数据序列，并对所述预处理数据序列进行分段处理，得到响应过程数据段；对所述响应过程数据段进行最小二乘曲线拟合，拟合函数ft=a·exp-tτ1+b·exp-tτ2+c，其中，ft为拟合函数，t为时间变量，τ1为快响应时间常数，τ2为慢响应时间常数，a、b、c为拟合系数，得到响应特征函数；根据所述响应特征函数，提取传感器响应时间tr、恢复时间td、响应幅值ΔR和基线漂移量R0，其中tr为响应值达到最大值90%的时间，td为响应值下降到初始值10%的时间，得到特征参数集；基于所述特征参数集建立状态方程dxtdt=Axt+But和输出方程yt=Cxt，其中xt为状态变量，ut为系统输入，yt为系统输出，A为状态矩阵，B为输入矩阵，C为输出矩阵，得到二阶状态空间方程；将所述二阶状态空间方程离散化，采用Δt=0.1s的采样周期，将连续时间方程转换为离散状态方程xk+1=Φxk+Γuk，其中Φ为离散状态转移矩阵，Γ为离散输入矩阵，k为离散时间序号，xk+1为离散状态方程；基于所述离散状态方程构建最小二乘估计函数Jθ=Σyk-ŷk2，其中θ为待估计的模型参数向量，yk为实际输出，ŷk为模型预测输出，通过迭代计算使Jθ最小，得到优化后的模型参数；将所述优化后的模型参数代入二阶状态空间方程，计算模型输出与实际数据的均方根误差，当均方根误差小于或者等于预设目标值时，得到传感器阵列特征模型；利用所述传感器阵列特征模型计算温度修正系数和湿度修正系数，并对所述原始检测数据集进行修正，得到标准化响应数据；提取所述标准化响应数据中的多个响应特征量，并将所述多个响应特征量输入未知输入观察器进行残差计算和信号异常点识别，得到异常响应数据；根据所述异常响应数据选择时间窗口长度，并对异常数据段进行分段线性回归和动态校准，得到目标检测数据集；将所述目标检测数据集输入传感器网络模型进行阵列部署优化，得到阵列部署优化方案。

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