1.一种自带决策的VOC检测预警系统，包括传感舱(1)、采气模块(2)、气路(3)、感存算芯片(4)、空气压缩机(5)，其特征在于，传感舱(1)的一侧通过气路(3)和采气模块(2)相连，传感舱(1)的另一侧和空气压缩机(5)直接相连，感存算芯片(4)置于传感舱(1)内部；

传感舱(1)包括传感阵列模组(1‑1)、传感元件(1‑2)、密闭耐压气室(1‑3)，传感舱(1)位于密闭耐压气室(1‑3)内部一端，密闭耐压气室(1‑3)通过气路(3)与空气压缩机(5)相连；

采气模块(2)包括玻璃纤维过滤膜(2‑1)、气孔(2‑2)、气体扩散帽(2‑3)、加固环(2‑4)、MXENE层(2‑5)、泵(2‑6)，感存算芯片(4)与传感阵列模组(1‑1)之间信号连接，具有电阻感知、数据存储、信号处理、端内计算和决策模块；空气压缩机(5)提供动力源进行抽气，使得空气由采气模块(2)中的气孔(2‑2)进入，经过玻璃纤维过滤膜(2‑1)气体扩散帽(2‑3)、加固环(2‑4)、MXENE层(2‑5)，最终由泵(2‑6)提供辅助动力经过气路(3)进入传感舱(1)，最后进入传感舱(1)的空气与传感元件(1‑2)发生反应，反应后的响应数值由传感阵列模组(1‑

1)采集并传输至感存算芯片(4)的电阻感知功能模块，在感存算芯片(4)内进行数据存储、信号处理、端内计算和决策，完成监测、决策、预警。

2.根据权利要求1所述的一种自带决策的VOC检测预警系统，其特征在于，所述传感阵列模组(1‑1)上设置有温度传感元件、热电偶、测量探针、控制系统、数据采集装置以及组装了15个传感元件(1‑2)，由控制系统协调传感阵列模组(1‑1)上其余组件的反馈和控制，用热电偶调节传感元件(1‑2)的工作温度，使用温度传感元件实时反馈传感元件(1‑2)的工作温度，通过测量探针实时监测传感元件(1‑2)的表面电信号并与数据采集装置相连以读取传感元件(1‑2)的响应信号。

3.根据权利要求1所述的一种自带决策的VOC检测预警系统，其特征在于，所述传感元件(1‑2)具有针对颗粒物、一氧化碳、二氧化碳、有机挥发性成分VOCs、甲醛、氧气、氮氧化物的气敏响应元件。

4.根据权利要求3所述的一种自带决策的VOC检测预警系统，其特征在于，所述传感元件(1‑2)的结构包括高分子多孔覆膜、半导体涂层、沸石分子筛层、硅板和电极，传感机理为半导体电阻式离子型。

5.根据权利要求3所述的一种自带决策的VOC检测预警系统，其特征在于，所述传感元件(1‑2)中的沸石分子筛为单晶纳米富铝分子筛，添加有1％‑15％质量浓度范围的TFSI/金属阳离子，沸石分子筛层的禁带宽度和电导率被空气压缩机(5)通过改变密闭耐压气室(1‑

3)的压力调控。

6.根据权利要求1所述的一种自带决策的VOC检测预警系统，其特征在于，所述感存算芯片(4)的电阻感知功能模块依托于传感阵列模组(1‑1)实现，获得传感元件(1‑2)实时传感数据；数据存储功能模块使用分级式存储；信号处理功能模块使用基于微控制器的数字调理器对传感数据进行处理、更新，通过滤波限制信号的带宽以降低信号总体噪声并提供灵活的补偿算法；端内计算功能模块基于数据平台内置的Python语言对实时传感数据进行计算，包括数据归一化、预测预警、成分及浓度识别、反馈优化四个步骤。

7.根据权利要求6所述的一种自带决策的VOC检测预警系统，其特征在于，所述端内决策功能包含两个部分，评价体系和决策模型，构建VOC水平评价参量体系，提出VOC水平合理性判识关键参量并进行量化，包括危害成分辨识、浓度、浓度变化速率、扩散通量、扩散速率、判识准则；决策模型根据监测时序数据中辨识的危害成分调用匹配的扩散通量、扩散速率和判识准则，建立基于深度信念网络和引入通道/空间注意力机制的实时、动态预警决策专家系统；具体地，采集时间段内的数据，提取关键参量形成时间序列集，作为输入数据；记录VOC警报发生的关键前兆信息和判识关键参量的协同演化模型，形成判识准则；利用LSTM长短期记忆神经网络、演绎推理与深度信念网络相结合的方法进行多关键参量综合预警，确定时间序列集和各预警风险值的相关度，得到智能化推理和建模的决策系统；依靠大数据流处理技术对处理后的传感数据进行动态管理及近实时计算决策，把数据传送给决策模块作为导入数据，通过优化服务接口和API应用程序接口设计实现跨平台运行。

8.根据权利要求1所述的一种自带决策的VOC检测预警系统，其特征在于，所述端内计算和决策通过以下步骤实现：

步骤1：数据规范化，采集近3分钟内的监测数据，提取危害成分辨识、浓度、浓度变化速率、扩散通量形成时间序列集，作为输入数据；

步骤2：记录VOC警报发生时的危害成分辨识、浓度、浓度变化速率、扩散通量数值作为关键前兆信息，形成判识准则，并对此上述关键参量和VOC警报风险值建立监测时段内的协同演化模型；

步骤3：预测预警，使用LSTM长短期记忆神经网络对监测时段数据进行时间序列分析及预测，实现实时和短期预测并合并进监测数据，针对合并后的监测数据结合步骤二得到的协同演化模型和演绎推理方法得到预测的风险值演变结果，使用深度信念网络对此多参量监测数据进行综合预警；

步骤4：反馈优化，提前录入系统对不同颗粒物浓度及危险气体成分的分析结果以预设模型校正系数，多参量的协同演化模型和预警决策模型都可以引入动态权重以提高模型灵敏度，使用五折交叉验证进行优化调参，以提高模型泛化能力。