本发明涉及天然气加臭剂领域，尤其涉及一种基于多传感器融合的天然气加臭剂浓度检测系统。
背景技术：
1、天然气作为一种清洁能源被广泛使用，但其本身无色无味，为了安全考虑，通常需要添加加臭剂。准确检测天然气中加臭剂的浓度对于确保安全使用和满足相关法规要求至关重要。
2、传统的加臭剂浓度检测方法主要包括气相色谱法和单一传感器检测法。气相色谱法具有高精度和高选择性的优点，能够准确分离和定量分析复杂混合物中的各种组分。然而，这种方法存在设备昂贵、体积大、需要专业操作、无法实现实时在线监测等缺点。
3、单一传感器检测法具有操作简单、响应快速、成本较低的优势。但这种方法容易受环境因素如温度、湿度的影响，且对干扰气体的选择性较差，导致检测结果的可靠性和准确性较低。
技术实现思路
1、有鉴于此，本发明实施例提供一种基于多传感器融合的天然气加臭剂浓度检测系统，以解决上述技术问题。
2、为实现上述目的，本发明提供一种基于多传感器融合的天然气加臭剂浓度检测系统，其包括：
3、多传感器阵列，包括至少三种不同类型的传感器；
4、数据采集模块，用于分别采集所述多传感器阵列中每种类型传感器的检测信号；
5、信号预处理模块，用于对采集的每种类型传感器的检测信号进行滤波、放大和归一化处理，得到对应每种类型传感器的预处理信号；
6、特征提取模块，用于通过小波变换和主成分分析方法从每种类型传感器的预处理信号中提取对应的特征向量；
7、多模态融合模块，用于采用深度神经网络算法融合所述多传感器阵列中全部传感器的特征向量，得到融合特征；
8、浓度估算模块，用于通过多种机器学习回归算法对所述融合特征进行并行预测，以确定加臭剂浓度。
9、在一些可能的实施方式中，所述多传感器阵列包括：
10、至少一个金属氧化物半导体传感器，用于检测天然气中的加臭剂分子并输出与加臭剂浓度相关的电阻变化信号；其中，所述加臭剂分子作为还原性气体与所述金属氧化物半导体传感器表面发生反应；
11、至少一个石英晶体微天平传感器，用于检测由加臭剂分子吸附在所述石英晶体微天平传感器的表面导致的所述石英晶体微天平传感器的质量变化并输出与所述质量变化相对应的频率信号；
12、至少一个表面声波传感器，用于检测由加臭剂分子吸附在所述表面声波传感器的表面导致的声波传播特性变化并输出与所述声波传播特性变化相对应的声波信号；
13、至少一个电化学传感器，用于检测由加臭剂分子在所述电化学传感器的电极表面发生的氧化还原反应产生的电流变化并输出与所述电流变化相对应的电流信号。
14、在一些可能的实施方式中，所述信号预处理模块，具体包括：
15、自适应滤波器，用于根据检测信号的频谱特性自动调整滤波参数，并使用调整后的滤波参数去除不同类型传感器的检测信号中的噪声，得到滤波后的信号；
16、非线性放大单元，用于采用分段线性函数对所述滤波后的信号进行非线性放大，得到放大后的信号；
17、动态基线校正单元，用于实时监测和校正各传感器的基线漂移，对所述放大后的信号进行基线校正，得到校正后的信号；
18、自适应归一化处理单元，用于根据每种类型传感器的历史数据动态调整归一化参数，并对所述校正后的信号进行归一化处理，得到归一化后的信号；
19、异常值检测与处理单元，用于采用局部异常因子算法识别所述归一化后的信号中的异常值；对识别出的异常值进行处理，得到所述预处理信号。
20、在一些可能的实施方式中，所述特征提取模块，具体包括：
21、小波分解单元，用于对每种类型传感器的预处理信号进行小波分解，得到与小波基函数阶数相等数量的多尺度小波系数；
22、特征尺度选择单元，用于从所述多尺度小波系数中选择能量占比超过总能量预设比例的若干尺度作为特征尺度；
23、统计特征提取单元，用于对所述特征尺度对应的小波系数进行统计特征提取，获得包括均值、方差、偏度和峰度在内的统计特征；
24、初始特征向量生成单元，用于将每个特征尺度的所述统计特征按照均值、方差、偏度、峰度的顺序依次排列，组合成初始特征向量；
25、主成分分析单元，用于对所述初始特征向量进行主成分分析，选择累计贡献率达到预设阈值的主成分；
26、特征向量输出单元，用于将所选主成分作为最终的特征向量输出。
27、在一些可能的实施方式中，所述多模态融合模块具体包括：
28、空间特征提取单元，用于使用卷积神经网络对每种类型传感器的特征向量进行空间特征提取，得到每种类型传感器的空间特征表示；
29、时序依赖分析单元，用于使用长短期记忆网络捕捉每种类型传感器的特征向量之间的时序依赖关系，得到时序相关性特征；
30、动态加权单元，用于通过注意力机制对每种类型传感器的特征向量的特征重要性进行动态加权，得到加权后的特征表示；
31、特征综合处理单元，用于通过全连接层将所述空间特征表示、所述时序相关性特征和所述加权后的特征表示进行综合处理，输出融合特征。
32、在一些可能的实施方式中，所述浓度估算模块具体包括：
33、多算法预测单元，用于使用包括支持向量回归算法、随机森林算法和梯度提升决策树算法在内的三种目标算法分别对所述融合特征进行加臭剂浓度预测，得到三个初步加臭剂浓度预测结果；
34、加权平均单元，用于采用加权平均方法综合所述三个初步浓度预测结果，其中权重根据三种目标算法分别在验证集上的表现动态调整，得到综合加臭剂浓度预测结果；
35、超参数优化单元，用于通过贝叶斯优化方法自动调整所述三种目标算法的超参数，得到三种目标算法分别对应的优化后的超参数；
36、优化预测单元，用于将所述优化后的超参数相应地应用于三种目标算法中的各算法，重新进行加臭剂浓度预测，得到优化后的综合加臭剂浓度预测结果；
37、在一些可能的实施方式中，所述的系统还包括：
38、环境参数监测模块，用于实时监测天然气加臭剂浓度检测系统所处环境的包括温度、湿度和气压在内的环境参数；
39、补偿算法模块，用于根据所述环境参数对每种类型的传感器输出的检测信号进行动态补偿，所述动态补偿具体包括：
40、建立每种类型的传感器对所述环境参数的敏感性模型；
41、根据实时的环境参数和所述敏感性模型，通过多元线性回归算法计算补偿系数；
42、将所述补偿系数应用于原始的检测信号，得到补偿后的检测信号。
43、在一些可能的实施方式中，所述的系统还包括：
44、远程监控模块，用于通过远程设备实时查看所述检测信号和天然气加臭剂浓度检测系统的状态；
45、人工智能辅助决策模块，用于：
46、获取包括历史检测信号、所述环境参数和系统的运行状态在内的历史数据，使用时间序列分析方法基于所述历史数据预测加臭剂浓度变化趋势；
47、根据所述加臭剂浓度变化趋势的预测结果和预设的系统优化目标，通过强化学习算法生成加臭剂注入策略的优化建议。
48、在一些可能的实施方式中，所述的系统还包括：
49、数据加密模块，用于执行如下中的一项或多项：使用加密算法对传输的检测信号进行加密；采用分布式账本结构保证数据存储的不可篡改性；根据系统管理员预定义的用户角色和权限矩阵实现基于角色的数据访问控制。
50、在一些可能的实施方式中，所述的系统还包括：
51、自诊断模块，用于实时监测各传感器的工作状态和性能退化情况；
52、故障预警模块，用于：
53、基于所述自诊断模块提供的各传感器的工作状态和性能退化情况，判断各个传感器是否异常，其中异常判断标准包括：传感器响应时间超过预设阈值、灵敏度下降超过20%、或基线漂移超过满量程的5%；
54、在检测到异常传感器时发出警报；
55、自动切换至备用传感器或调整所述动态加权的权重以降低异常传感器的影响，其具体包括：如果存在同类型的备用传感器，则自动切换至该备用传感器；如果无备用传感器，则在所述多模态融合模块中降低所述异常传感器的特征向量的特征重要性的动态加权的权重。
56、在一些可能的实施方式中，所述的系统还包括：
57、气体分离单元，用于在进行浓度检测前分离天然气中的水分和/或干扰气体；
58、微流控芯片，用于接收所述气体分离单元处理后的气体样品，通过可编程微型阀门控制各传感器的气体样品的进样量；
59、所述多传感器阵列在所述微流控芯片上呈阵列排布，每种类型的传感器设有多个，并且能够通过软件界面设置各类型传感器的激活数量。
60、本发明的基于多传感器融合的天然气加臭剂浓度检测系统具有以下有益技术效果：
61、通过采用至少三种不同类型的传感器组成多传感器阵列，系统能够从多个维度捕捉加臭剂的特征信息。不同类型传感器的优势互补，显著提高了检测的精度和可靠性，有效降低了单一传感器可能带来的误差和不稳定性。
62、多传感器阵列的使用提高了系统对环境干扰的抵抗能力。即使某一类型的传感器受到特定干扰因素的影响，其他类型的传感器仍能提供有效信息，确保系统的稳定性和鲁棒性。
63、数据采集模块能够同时采集多个传感器的检测信号，结合高效的信号预处理和特征提取技术，系统能够快速处理大量数据，实现加臭剂浓度的实时检测，满足实际应用中的时效性要求。
64、信号预处理模块通过滤波、放大和归一化处理，有效提高了原始检测信号的信噪比和可比性，为后续的特征提取和融合奠定了良好基础。
65、特征提取模块采用小波变换和主成分分析方法，能够从复杂的传感器信号中提取出最具代表性和区分度的特征，大大降低了数据维度，提高了后续处理的效率。
66、多模态融合模块采用深度神经网络算法，能够有效捕捉不同传感器信号之间的复杂非线性关系，充分利用多模态信息，提高了融合特征的表达能力。
67、浓度估算模块基于高质量的融合特征，能够更准确地估算加臭剂浓度，相比传统方法具有更高的精度和更强的泛化能力。
68、系统的模块化设计使其具有良好的适应性和扩展性，可以根据实际需求调整传感器类型、更新算法模型，以适应不同的应用场景和检测要求。
69、虽然使用了多个传感器，但通过高效的数据处理和融合算法，系统可以在普通嵌入式硬件上运行，无需昂贵的专用设备，从而降低了整体成本。
70、系统的集成化设计便于安装和维护，模块化结构使得系统易于升级和故障排查，提高了系统的可维护性和使用寿命。
71、系统能够实时输出加臭剂浓度数据，便于与其他系统集成，支持远程监控和数据分析，有利于构建智能化的天然气监测网络。
1.一种基于多传感器融合的天然气加臭剂浓度检测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述多传感器阵列包括：
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述信号预处理模块，具体包括：
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述特征提取模块，具体包括：
5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述多模态融合模块，具体包括：
6.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述浓度估算模块，具体包括：
7.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，还包括：
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，还包括：
9.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，还包括：
10.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，还包括：
