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原文传递用于测量RTO的VOC流入量的虚拟传感器系统以及用于使用其验证VOC测量传感器的方法

专利名称：	用于测量RTO的VOC流入量的虚拟传感器系统以及用于使用其验证VOC测量传感器的方法
摘要：	本发明涉及用于测量RTO的VOC流入量的虚拟传感器系统和用于使用该系统验证VOC测量传感器的方法，具体地，涉及基于两种方法的虚拟传感器系统和用于使用该系统验证VOC测量传感器的可靠性的方法，该基于两种方法的虚拟传感器系统用于与VOC测量传感器并行使用以识别其验证/校准时间点，并且可以最终替换VOC测量传感器。
专利类型：	发明专利
申请人：	株式会社LG化学
发明人：	全睿潾;崔宰蔒;李昶松
专利状态：	有效
申请日期：	2022-08-26T00:00:00+0800
发布日期：	2023-11-07T00:00:00+0800
申请号：	CN202280018170.5
公开号：	CN117015709A
代理机构：	北京市集佳律师事务所
代理人：	唐京桥
分类号：	G01N33/00;G;G01;G01N;G01N33;G01N33/00
申请人地址：	韩国首尔
主权项：	1.一种用于测量RTO的VOC流入量的虚拟传感器系统，包括：多个RTO；和用于控制所述RTO的RTO控制装置，其中，所述RTO控制装置包括：可靠性验证单元，其验证FID传感器的存在或不存在或者可靠性，第一虚拟传感器单元，其配备有被训练以通过使用RTO操作数据来估计所述VOC流入量的第一VOC计算模型，第二虚拟传感器单元，其配备有用于通过使用VOC燃烧能量来计算VOC流入量的第二VOC计算模型，以及控制单元，其根据所述可靠性验证单元的验证结果和所述FID传感器的存在或不存在，来控制所述第一虚拟传感器单元和所述第二虚拟传感器单元的操作。 2.根据权利要求1所述的虚拟传感器系统，其中，每个RTO被配置成包括：火焰离子化检测器(FID)传感器单元，其以规则的间隔测量所述VOC流入量，以及操作数据测量单元，其以规则的间隔测量所述RTO操作数据。 3.根据权利要求2所述的虚拟传感器系统，其中，如果满足如下情形中的任意一个：从每个RTO的所述FID传感器单元输入的VOC流入测量值在预定时间或更长时间内没有变化；或者即使所述RTO操作数据没有超出参考范围的变化，所述VOC流入测量值也超过参考值，则所述可靠性验证单元确定所述FID传感器可靠性低。 4.根据权利要求3所述的虚拟传感器系统，其中，所述控制单元被配置成包括：虚拟传感器选择单元，作为所述可靠性验证单元的验证结果，当确定所述FID传感器存在并且所述FID传感器可靠性高时，所述虚拟传感器选择单元计算来自所述第一虚拟传感器单元的VOC流入量，以及当确定所述FID传感器不存在或所述FID传感器可靠性低时，所述虚拟传感器选择单元计算来自所述第二虚拟传感器单元的VOC流入量。 5.根据权利要求4所述的虚拟传感器系统，其中，所述控制单元被配置成还包括：诊断警报生成单元，其将由所述虚拟传感器选择单元获取的来自所述第一虚拟传感器单元或所述第二虚拟传感器单元的VOC流入量与所述FID传感器在同一时间点的VOC流入测量值进行相互比较，并且根据所述比较结果生成针对所述VOC流入测量值的诊断警报。 6.根据权利要求4所述的虚拟传感器系统，其中，所述第一虚拟传感器单元的所述第一VOC计算模型是通过使用由所述FID传感器单元测量的所述VOC流入测量值和与所述VOC流入测量值对应的所述RTO操作数据训练的人工智能神经网络模型。 7.根据权利要求4所述的虚拟传感器系统，其中，所述第二虚拟传感器单元的所述第二VOC计算模型根据所述RTO的燃烧能量、燃烧前/后的热空气温度上升能量以及所述VOC的燃烧能量进行计算。 8.根据权利要求7所述的虚拟传感器系统，其中，通过以下式1计算来自所述第二虚拟传感器单元的VOC流入量VOCf，(式1) VOCf＝VOCin/热空气流入量 VOCin＝VOC燃烧能量/VOC燃烧热 VOC燃烧能量＝(燃烧前/后的热空气温度上升能量)-燃料燃烧能量。 9.一种用于使用虚拟传感器验证RTO的VOC测量传感器的方法，所述方法包括：数据测量和收集步骤，从多个RTO中的每个RTO收集以规则间隔测量的操作数据和VOC传感器测量值； VOC传感器验证和虚拟传感器选择步骤，基于针对每个RTO收集的VOC传感器测量值验证所述RTO的VOC传感器可靠性，以及基于验证结果选择基于训练的虚拟传感器和基于理论的虚拟传感器中的一个；虚拟传感器预测值获取步骤，从在所述VOC传感器验证和虚拟传感器选择步骤中针对每个RTO选择的虚拟传感器获取计算出的VOC流入量的值；传感器数据比较步骤，将通过所述虚拟传感器预测值获取步骤针对每个RTO获取的计算出的VOC流入量的值与在同一时间点收集的VOC传感器测量值进行相互比较；以及诊断警报生成步骤，作为比较的结果，当计算出的VOC流入量的值与VOC传感器测量值之间存在预定参考值或更大的差异时，生成针对所述VOC传感器测量值的诊断警报。 10.根据权利要求9所述的方法，其中，在所述VOC传感器验证和虚拟传感器选择步骤中，如果所述VOC传感器存在并且所述VOC传感器可靠性大于或等于预定参考，则选择基于训练的虚拟传感器，以及如果所述VOC传感器不存在或者所述VOC传感器可靠性小于所述预定参考，则选择基于理论的虚拟传感器。 11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述基于训练的虚拟传感器通过人工智能神经网络模型使用RTO操作数据计算所述VOC流入量，所述人工智能神经网络模型是通过使用所述VOC传感器测量值和与所述VOC传感器测量值对应的所述RTO操作数据训练的。 12.根据权利要求10所述的方法，其中，所述基于理论的虚拟传感器通过以下式1通过使用RTO的燃烧能量、燃烧前/后的热空气温度上升能量和VOC的燃烧能量来计算VOC流入量VOCf， (式1) VOCf＝VOCin/热空气流入量 VOCin＝VOC燃烧能量/VOC燃烧热 VOC燃烧能量＝(燃烧前/后的热空气温度上升能量)-燃料燃烧能量。