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原文传递使用机器学习的超声气体传感器系统

专利名称：	使用机器学习的超声气体传感器系统
摘要：	一种用于测量气体浓度的系统，所述系统包括：第一振荡器，其包括用于放置在采样位置中的第一表面，其中第一振荡器在大于20,000Hz但小于300,000,000Hz的频率处振荡；第一计数器，其用于累积第一振荡器的振荡计数；以及比较器，其用于计算第一振荡器的累积计数与参考之间的差，其中由比较器计算的差在小于100Hz的频率处被采样。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	美国;US
申请人：	艾洛马特斯公司
发明人：	C.F.拉希姆
专利状态：	有效
申请日期：	2018-01-29T00:00:00+0800
发布日期：	2019-09-27T00:00:00+0800
申请号：	CN201880009206.7
公开号：	CN110291391A
代理机构：	中国专利代理(香港)有限公司
代理人：	李湘;陈岚
分类号：	G01N29/42(2006.01);G;G01;G01N;G01N29
申请人地址：	美国加利福尼亚州
主权项：	1.一种用于测量气体浓度的系统，所述系统包括：第一振荡器，其包括用于放置在采样位置中的第一表面，其中所述第一振荡器在大于20,000Hz但小于300,000,000Hz的频率处振荡；第一计数器，其用于累积所述第一振荡器的振荡计数；以及比较器，其用于计算所述第一振荡器的累积的计数与参考之间的差，其中由所述比较器计算的所述差在小于100Hz的频率处采样。 2.根据权利要求1所述的系统，还包括：第二振荡器，其包括用于放置在所述采样位置中的第二表面，其中所述第二振荡器在大于20,000Hz但小于300,000,000Hz的频率处振荡，以及第二计数器，其用于累积所述第二振荡器的振荡计数，其中所述第二振荡器的所述振荡计数是所述参考。 3.根据权利要求2所述的系统，其中所述第一表面和所述第二表面具有对目标气体的不同吸收。 4.根据权利要求3所述的系统，其中所述目标气体是二氧化碳。 5.根据权利要求3所述的系统，其中所述目标气体是麻醉剂。 6.根据权利要求1所述的系统，其中所述参考由时钟提供。 7.根据权利要求1所述的系统，还包括第二振荡器，所述第二振荡器包括用于放置在所述采样位置中的第二表面，其中所述第二振荡器在大于20,000Hz但小于300,000,000Hz的频率处振荡，并且其中所述第一振荡器的振荡递增所述第一计数器以及所述第二振荡器的振荡递减所述第一计数器。 8.根据权利要求1所述的系统，还包括复位线，所述复位线将复位信号提供给所述第一计数器。 9.根据权利要求1所述的系统，还包括隔离电源，其中所述隔离电源为所述系统提供所有功率。 10.根据权利要求1所述的系统，还包括用于放置在所述采样位置中的温度传感器。 11.根据权利要求1所述的系统，还包括用于放置在所述采样位置中的湿度传感器。 12.一种用于测量气体浓度的系统，所述系统包括：第一振荡器，其包括用于放置在采样位置中的第一表面，其中所述第一振荡器在大于20,000Hz但小于300,000,000Hz的频率处振荡；以及第一计数器，其用于累积所述第一振荡器的振荡计数，其中所述第一计数器的值在小于100Hz的频率处采样。 13.根据权利要求12所述的系统，还包括：第二振荡器，其包括用于放置在所述采样位置中的第二表面，其中所述第二振荡器在大于20,000Hz但小于300,000,000Hz的频率处振荡；第二计数器，其用于累积所述第二振荡器的振荡计数，其中所述第二计数器的值在与所述第一振荡器相同的频率处采样；以及比较器，其用于比较所述第一计数器和所述第二计数器的累积计数。 14.根据权利要求13所述的系统，其中所述第一表面和所述第二表面具有对二氧化碳的不同吸收。 15.一种用于气体测量的系统，所述系统包括：第一振荡器，其包括用于放置在采样位置中的第一表面，其中所述第一振荡器在大于20,000Hz但小于300,000,000Hz的频率处振荡；第二振荡器，其包括用于放置在所述采样位置中的第二表面，其中所述第二振荡器在大于20,000Hz但小于300,000,000Hz的频率处振荡，并且所述第一表面和所述第二表面对于其浓度由所述系统确定的气体具有不同吸收；处理器，其具有相关联的存储器，所述相关联的存储器包含当第一吸收表面和第二吸收表面暴露于多种气体成分时由所述第一吸收表面和所述第二吸收表面产生的训练集合；以及机器学习系统，其使用所述处理器、所述第一振荡器和所述第二振荡器的计数以及所述训练集合，以在所述采样位置处输出气体成分的信号，其中所述第一振荡器和所述第二振荡器的所述计数被预处理以在被提供给所述机器学习系统之前识别振动以及在振动存在时过滤振动。 16.根据权利要求15所述的系统，还包括用于放置在所述采样位置处的湿度传感器，其中所述机器学习系统在确定所述气体成分时使用来自所述湿度传感器的输出。 17.根据权利要求15所述的系统，还包括用于放置在所述采样位置处的温度传感器，其中所述机器学习系统在确定所述气体成分时使用来自所述温度传感器的输出。 18.根据权利要求15所述的系统，还包括执行所述预处理的数字信号处理电路。 19.根据权利要求15所述的系统，其中所述训练集合包括暴露于测试条件矩阵的所述第一振荡器和所述第二振荡器的分布，其中所述测试条件随湿度、气体浓度和温度而变化。 20.根据权利要求15所述的系统，其中所述训练集合包括在所述采样位置处的第一气体成分与第二气体成分之间的转变的分布。
所属类别：	发明专利