[发明专利]一种智能型地下工程通风系统

摘要

本发明属于工程建设领域，公开了一种智能型地下工程通风系统，包括工控机、智能控制器、数据处理系统、二氧化碳传感器、温湿度传感器、风扇机组。工控机、智能控制器、数据处理系统通过导线相连，智能处理器与风扇机组通过导线相连，数据处理系统与温湿度传感器、二氧化碳传感器通过导线相连。本发明当地下湿度二氧化碳浓度较高时，超过规定的范围值时，智能控制器及时打开风扇机组进行通风。及时换气和除湿，使工作人员的工作环境更加舒适。

主权项

一种智能型地下工程通风系统，其特征在于，所述智能型地下工程通风系统包括工控机、智能控制器、数据处理系统、二氧化碳传感器、温湿度传感器、风扇机组；工控机、智能控制器、数据处理系统通过导线相连，智能处理器与风扇机组通过导线相连，数据处理系统与温湿度传感器、二氧化碳传感器通过导线相连；所述智能控制器计算接收信号s(t)的广义一阶循环累积量和广义二阶循环累积量通过计算接收信号s(t)的特征参数和利用最小均方误差分类器，识别出2FSK信号；计算接收信号的广义循环累积量按如下公式进行：GCs,10β=GMs,10β;]]>GCs,21β=GMs,21β;]]>与均为广义循环矩，定义为：其中s(t)为信号，n为广义循环矩的阶数，共轭项为m项；接收信号s(t)的特征参数M1的理论值具体计算过程如下进行：GCs,10β=1NΣk=1Na(k)|ln|a(k)||]]>GCs,21β=1NΣk=1Na(k)a*(k)|ln|a(k)||2]]>经计算可知，对于2FSK信号，该信号的为1，而对于MSK、BPSK，QPSK、8PSK、16QAM和64QAM信号的均为0，由此可以通过最小均方误差分类器将2FSK信号识别出来，该分类器的表达形式为：E1=min(Mtheory1-Mactual1)2]]>式中为特征参数M1的实际值；所述智能控制器计算接收信号s(t)的广义二阶循环累积量通过计算接收信号s(t)的特征参数和利用最小均方误差分类器，并通过检测广义循环累积量幅度谱的谱峰个数识别出BPSK信号和MSK信号；计算接收信号s(t)的广义二阶循环累积量按如下公式进行：GCs,20β=GMs,20β;]]>接收信号s(t)的特征参数M2的理论值具体计算公式为：GCs,20β=1NΣk=1Na(k)a(k)|ln|a(k)||2]]>经过计算可知，BPSK信号和MSK信号的均为1，QPSK、8PSK、16QAM和64QAM信号的均为0，由此可以用最小均方误差分类器将BPSK、MSK信号与QPSK、8PSK、16QAM、64QAM信号分开；对于BPSK信号而言，在广义循环累积量幅度谱上仅在载频位置存在一个明显谱峰，而MSK信号在两个频率处各有一个明显谱峰，由此可通过特征参数M2和检测广义循环累积量幅度谱的谱峰个数将BPSK信号与MSK信号识别出来；检测广义循环累积量幅度谱的谱峰个数的具体方法如下：首先搜索广义循环累积量幅度谱的最大值Max及其位置对应的循环频率α0，将其小邻域[α0‑δ0,α0+δ0]内置零，其中δ0为一个正数，若|α0‑fc|/fc＜σ0，其中δ0为一个接近0的正数，fc为信号的载波频率，则判断此信号类型为BPSK信号，否则继续搜索次大值Max1及其位置对应的循环频率α1；若|Max‑Max1|/Max＜σ0，并且|(α0+α1)/2‑fc|/fc＜σ0，则判断此信号类型为MSK信号；所述数据处理系统对线性正则域的短时傅里叶变换谱做Hough变换按以下进行：2.1)极坐标方程为ρ＝t cosθ+f sinθ，其中，(t,f)为时频域上的点，ρ为该点到原点的距离，θ为过该点和原点的直线与x轴的夹角，将极坐标空间(ρ,θ)量化为(ρu,θv)，u＝1,...,M,v＝1,...,N,得到M×N的二维矩阵M(ρ,θ)；M(ρ,θ)是一个累加器，初始值为0；2.2)对应时频域上的每个点(t,f)，其谱幅度为|LA(t,f)|2，为提高计算速度，设定当某个点的谱幅度大于所有点的谱幅度的最大值的时则进行Hough变换，否则忽略掉该点；2.3)对满足谱幅度大于所有点的谱幅度的最大值的点(t,f)，将θ的所有量化值代入极坐标方程，求出相应的ρ，并将累加器加上|LA(t,f)|2，即M(ρ,θ)＝M(ρ,θ)+|LA(t,f)|2，得到Hough变换矩阵M(ρ,θ)。