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申请/专利权人：深圳市胜思达科技有限公司

摘要：本发明提供了一种基于全方位环境监测的长寿命氢气探测系统，与现有技术比较，本发明还包括在预先规划的监测区域内进行移动的移动机器人、规划移动机器人在监测区域内的移动轨迹的导航系统、固定于移动机器人上的用于对环境中的氢气浓度进行检测的氢气检测模块、对移动机器人所在环境中的空气情况进行监测的环境监测模块、用于评估移动机器人所在环境中的氢气危险系数的评估模块和对环境中的氢气浓度进行减控的安全反应设备。本发明评估模块的设计综合监测氢气浓度、温度、湿度和光照强度，提供全面的环境状态评估，强预测精度和系统可靠性，极大提高了操作效率和安全管理的时效性。

主权项：1.一种基于全方位环境监测的长寿命氢气探测系统，其特征在于，所述长寿命氢气探测系统包括在预先规划的监测区域内进行移动的移动机器人、规划移动机器人在监测区域内的移动轨迹的导航系统、固定于移动机器人上的用于对环境中的氢气浓度进行检测的氢气检测模块、对移动机器人所在环境中的空气情况进行监测的环境监测模块、用于评估移动机器人所在环境中的氢气危险系数的评估模块和对环境中的氢气浓度进行减控的安全反应设备；所述氢气检测模块包括外部闭合设置同时内部为容腔的壳体、将壳体固定于移动机器人上的固定座、三个分别互相独立且邻接设置于容腔内的单元腔、将外部空气抽吸至所述容腔结构内的抽气机构、设置于壳体内的以对抽气机构所抽吸的空气进行干燥和调温处理的温度处理单元和对干燥和调温处理完的空气中的氢气进行检测的氢气传感器；三个单元腔通过若干个竖直设置的挡板隔离获得，三个单元腔依次横向排列于壳体内部，从壳体的左端到右端三个单元腔依次表示为第一腔室、第二腔室和第三腔室；所述抽气机构包括固定于壳体外部的抽风机、将抽风机的出风口与第一腔室连通设置的进气管、和设置于抽风机的进气口的用于对环境中的颗粒物进行遮挡的遮挡网，所述温度处理单元包括设置于第一腔室内的干燥机构、设置于第二腔室内的恒温机构、将第一腔室和第二腔室连通设置的第一连通管、将第二腔室与第三腔室连通设置的第二连通管和用于将第三腔室与壳体外部连通设置的出气口；所述氢气传感器设置于第三腔室内，所述干燥机构包括敷设于第一腔室内的吸附式干燥器和对吸附式干燥器的干燥效率进行监控的监控单元，所述监控单元包括依次敷设于第一连通管的管内壁的湿度传感器和设置于第一连通管内的用于控制第一连通管与第二腔室的连通情况的第一控制阀；所述恒温机构包括若干个依次盘旋敷设于所述第二腔室的腔壁内的盘旋管、填充于各盘旋管内的液体介质、嵌设于盘旋管的管外壁的加热片、敷设于所述第二连通管内的温度传感器和设置于第二连通管内的用于控制第二连通管与第三腔室的连通情况的第二控制阀，所述加热片通过热传递将液体介质加热至预设温度，以提高第二腔室内对空气加热的稳定性；所述环境监测模块包括对移动机器人所在环境中的空气温度进行监测的温度监测仪、对移动机器人所在环境中的空气湿度进行监测的湿度监测仪和对移动机器人所在环境中的光照强度进行监测的光强传感器，所述氢气传感器、温度监测仪、湿度监测仪和光强传感器在设定的监测周期内以固定频率进行连续测量，且以氢气传感器、温度监测仪、湿度监测仪和光强传感器分别在监测周期里进行n次测量作业；所述评估模块包括下列处理步骤：S101：接收氢气传感器、温度检测仪、湿度检测仪和光强传感器分别在监测周期内以固定频率进行连续测量的数据，S102：计算监测周期内，氢气传感器所获得的所有氢气浓度的算术平均值HcM、氢气传感器所获得的所有氢气浓度的标准差HCS、温度检测仪监测所获得的所有温度值的算术平均值TemM、湿度检测仪所获得的所有湿度值的算术平均值RHM、和光强传感器所获得的所有光照强度值的算术平均值EavM,S103：获得氢气参考浓度HcR：HcR=HcM+HCS×α，α为误差矫正系数，S104：获得移动机器人当前所在环境的氢气浓度对照值Ref：Ref=Rr+（TemM-T）×C1+（RHM-R）×C2+（EavM-E）×C3，T为对照温度值，R为对照湿度值，E为对照光照强度值，Rr在温度为T、湿度为R以及光照强度为E的条件下的安全氢气浓度的最大阈值，C1为温度调整系数，C2为湿度调整系数，C3为光照调整系数，其中，T的取值范围为20摄氏度至25摄氏度，R的取值范围为30%相对湿度至90%相对湿度，E的取值范围为1000勒克斯-10000勒克斯，S105：计算获得危险指数DI： ，S106：确定风险等级:在DI≤0%时，确定环境中氢气浓度为低风险等级，移动机器人维持正常操作，持续监测，在0%＜DI≤10%时，确定环境中氢气浓度为中风险等级，移动机器人发送信号通知安全人员对所在环境进行检查，在DI＞10%时，确定环境中氢气浓度为高风险等级，移动机器人发送信号通知安全人员立即采取相应紧急措施，撤离环境区域内人员，同时安全设备反应进行压缩空气释放，以稀疏移动机器人所在环境的氢气浓度，其中，通过收集与氢气浓度相关的历史数据，使用现有统计模型分析氢气浓度与环境因素之间的关系，尝试不同的α值来调整模型的精确度，并且通过优化算法调整α值，以最小化预测误差，从而确定最佳的α，C1、C2、C3通过对历史环境数据中温度、湿度和光照强度分别与氢气浓度的关系进行回归分析，并进一步使用机器学习算法来模型化环境因素与氢气浓度之间的复杂关系，并从中导出的分别与温度、湿度和光照相关的最优调整系数值。

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