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申请/专利权人：江苏泓远电子科技有限公司

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种氧气检测装置及检测方法，包括：采集氧气浓度数据和气体压力数据，根据每两个相邻的时间段内氧气浓度数据的数据均衡情况与数据波动情况，得到氧气浓度数据序列的数据平稳程度；根据所述数据平稳程度判断是否对氧气浓度数据序列进行差分处理；若是，则获取不同差分阶数下的差分浓度数据和差分压力数据；根据每个差分阶数下每个时间段内差分浓度数据的变化情况和对应相同时间段内每个差分压力数据的变化情况得到每个差分阶数下的特征保留程度；筛选确定最优差分阶数，利用最优差分阶数下的差分浓度数据对氧气浓度进行预测，进而获得氧气检测结果。本发明能够获得更加准确的氧气检测结果。

主权项：1.一种氧气检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集设定数量个不同时间段内每个时刻的氧气浓度数据和气体压力数据，分别构成氧气浓度数据序列和气体压力数据序列；根据每两个相邻的时间段内氧气浓度数据的数据均衡情况与数据波动情况之间的相关程度，得到氧气浓度数据序列的数据平稳程度；根据所述数据平稳程度判断是否对氧气浓度数据序列进行差分处理；若是，则分别对氧气浓度数据序列和气体压力数据序列进行差分处理获取不同差分阶数下的差分浓度数据和差分压力数据；根据每个差分阶数下每个时间段内差分浓度数据的变化情况和对应相同时间段内每个差分压力数据的变化情况之间的差异、以及相邻两个时间段内差分浓度数据的变化差异情况和差分压力数据的变化差异情况，得到每个差分阶数下的特征保留程度；根据数据平稳程度和特征保留程度对不同差分阶数进行筛选确定最优差分阶数，利用最优差分阶数下的差分浓度数据对氧气浓度进行预测；根据预测结果获得氧气检测结果；所述根据每个差分阶数下每个时间段内差分浓度数据的变化情况和对应相同时间段内每个差分压力数据的变化情况之间的差异、以及相邻两个时间段内差分浓度数据的变化差异情况和差分压力数据的变化差异情况，得到每个差分阶数下的特征保留程度，具体包括：对于任意一个差分阶数，获取该差分阶数下每个差分浓度数据的斜率以及每个差分压力数据的斜率；根据差分阶数下每个时间段内差分浓度数据的斜率与对应时间段内差分压力数据的斜率之间的差异、每个时间段与其相邻时间段的差分浓度数据的斜率之间的差异、以及每个时间段与其相邻时间段的差分压力数据的斜率之间的差异，得到差分阶数下的特征保留程度；所述差分阶数下的特征保留程度的计算公式具体为： ；其中，表示第r个差分阶数下的特征保留程度，表示时间段的总数量，表示第r个差分阶数下第i个时间段内所有差分浓度数据的斜率的均值，表示第r个差分阶数下第i个时间段内所有差分压力数据的斜率的均值，表示第r个差分阶数下第i+1个时间段内所有差分浓度数据的斜率的均值，表示第r个差分阶数下第i个时间段内所有差分压力数据的斜率的均值，exp表示以自然常数e为底的指数函数，Norm表示线性归一化函数；所述根据每两个相邻的时间段内氧气浓度数据的数据均衡情况与数据波动情况之间的相关程度，得到氧气浓度数据序列的数据平稳程度，具体包括：对于任意两个相邻的时间段，根据每个时间段内所有氧气浓度数据的均值和两个相邻的时间段所有氧气浓度数据的均值之间的差异情况、以及每个时间段内所有氧气浓度数据的方差得到所述任意两个相邻的时间段之间的关联系数；对所有每两个相邻的时间段之间的关联系数的均值进行归一化处理，得到氧气浓度数据序列的数据平稳程度；所述数据平稳程度的计算公式具体为： ；其中，表示氧气浓度数据序列的数据平稳程度，表示时间段的总数量，表示第k个时间段内所有氧气浓度数据的均值，表示第k+1个时间段内所有氧气浓度数据的均值，表示第k个时间段和第k+1个时间段内所有氧气浓度数据的均值，表示第k个时间段内所有氧气浓度数据的方差，表示第k+1个时间段内所有氧气浓度数据的方差，为第k个时间段和第k+1个时间段之间的关联系数，Norm表示线性归一化函数；所述根据所述数据平稳程度判断是否对氧气浓度数据序列进行差分处理，具体包括：当所述数据平稳程度大于或等于预设的判断阈值时，不对氧气浓度数据序列进行差分处理；当所述数据平稳程度小于预设的判断阈值时，对氧气浓度数据序列就能写差分处理；所述判断阈值的取值大于0小于1；所述根据数据平稳程度和特征保留程度对不同差分阶数进行筛选确定最优差分阶数，具体包括：计算每个差分阶数下的差分浓度数据的数据平稳程度；将所有差分阶数下的差分浓度数据的数据平稳程度大于或等于所述判断阈值，且特征保留程度大于或等于预设的保留阈值对应的差分阶数的最小值，作为最优差分阶数。

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