1.一种智能自适应环境感知传感器，其特征在于：包括环境检测模块、环境分析模块和参数调整模块，所述环境检测模块、环境分析模块和参数调整模块通信连接，其中：所述环境检测模块，用于检测并读取当前传感器的初步环境参数；

所述环境分析模块，用于根据初步环境参数分析传感器的工作状态；

所述参数调整模块，用于根据所述工作状态对传感器检测参数进行调整，获得校正环境参数。

2.根据权利要求1所述的一种智能自适应环境感知传感器，其特征在于：所述环境检测模块，包括一个主检测单元和若干个冗余检测单元，具体工作如下：当检测的初步环境参数未超过设定的环境承受阈值，采纳主检测单元的检测结果；

当检测的初步环境参数超过设定的环境承受阈值，采用所有冗余检测单元进行测定，并通过多层感知机模型分析最优检测结果。

3.根据权利要求2所述的一种智能自适应环境感知传感器，其特征在于：所述通过多层感知机模型分析最优检测结果，包括以下步骤：S1、确定初始权重：综合考量冗余检测单元的硬件特性、过往检测数据准确性以及不同环境条件下的稳定性，为每个冗余检测单元确定初始权重；

S2、特征提取与数据预处理：运用傅里叶变换和小波变换方法，从冗余检测单元获取的多参数环境检测数据中提取关键特征；对数据进行归一化处理，将不同参数范围的数据统一到相同尺度；

S3、构建神经网络模型：构建多层感知机模型，使输入层节点数量与提取的特征数量对应；根据数据复杂程度和计算资源调整隐藏层的层数和节点数，使用非线性激活函数对输入进行变换；

S4、模型训练与优化：将经过预处理的每个冗余检测单元的数据特征作为输入，已知的准确环境参数作为标签，输入到神经网络模型进行训练；通过反向传播算法计算模型预测结果与标签之间的误差，并根据误差调整网络各层的权重；采用随机梯度下降优化算法，不断迭代直至误差收敛到预设值；

S5、确定最优检测结果：将当前冗余检测单元的检测数据特征输入经过训练优化后的神经网络模型，获取模型输出的结果。

4.根据权利要求1所述的一种智能自适应环境感知传感器，其特征在于：所述根据初步环境参数分析传感器的工作状态，包括以下步骤：获取历史时期环境参数检测数据集样本和对应传感器的工作状态，所述工作状态分为正常和异常；

采用k‑means聚类方法将数据集划分若干个环境等级；

以环境等级为解释变量，对应的工作状态为响应变量，构建异常概率分析模型；

获取初步环境参数的环境等级，输入异常概率分析模型，分析传感器的工作状态为异常的概率。

5.根据权利要求4所述的一种智能自适应环境感知传感器，其特征在于：所述k‑means聚类方法，包括以下步骤：K1、确定聚类数量：根据数据特点，采用经验法则或使用手肘法辅助确定聚类数量k；

K2、随机初始化k个聚类中心：从环境参数检测数据集中随机选取k个数据点作为初始聚类中心，作为聚类起始点；

K3、分配数据点到最近的聚类中心：计算数据集中每个数据点与k个聚类中心的距离，按距离最近原则将数据点分配到相应聚类，形成初步聚类结果；

K4、更新聚类中心：计算每个聚类中所有数据点的均值，将其作为新的聚类中心；

K5、重复步骤K3和步骤K4直到收敛：不断重复数据点分配与聚类中心更新步骤，直至聚类中心变化小于阈值或达到最大迭代次数，完成数据集的聚类划分。

6.根据权利要求4所述的一种智能自适应环境感知传感器，其特征在于：所述异常概率分析模型，配置为贝叶斯网络模型，包括以下步骤：定义节点与变量：明确贝叶斯网络模型的节点，即环境等级与传感器工作状态，并赋予各节点对应变量，确定模型因素；

确定网络结构：依据环境等级与传感器工作状态的因果关系，构建网络结构，以有向边表明节点间逻辑联系；

估计条件概率表：针对各节点，依据历史数据估计概率分布，环境等级节点确定先验概率，传感器工作状态节点确定给定环境等级下的条件概率；

模型验证与优化：以部分历史数据验证模型，对比预测与实际工作状态，依据误差指标调整概率值或网络结构；

输入与推理：将当前环境等级输入优化后的模型，运用贝叶斯推理算法结合条件概率表，计算传感器工作状态为异常的概率。

7.根据权利要求6所述的一种智能自适应环境感知传感器，其特征在于：所述根据所述工作状态对传感器检测参数进行调整，获得校正环境参数，包括以下步骤：获取历史时期工作状态为异常的概率以及对应的检测偏差数据样本；

建立工作状态为异常的概率与检测偏差之间的关系转化模型；

将当前传感器工作状态为异常的概率输入关系转化模型，输出检测偏差；

根据输出的检测偏差，对传感器的检测参数进行调整，从而获得校正环境参数。

8.根据权利要求7所述的一种智能自适应环境感知传感器，其特征在于：所述关系转化模型，配置为广义可加模型，包括以下步骤：数据准备：收集异常概率与检测偏差历史数据，清洗去除噪声、异常与缺失值，并标准化或归一化处理；

模型结构设定：以广义可加模型构建异常概率与检测偏差关系，用样条函数作光滑函数，确定样条类型、节点数量与位置；

模型拟合：用迭代算法拟合模型，调整光滑函数参数使预测误差最小，选合适惩罚参数平衡拟合与复杂度，通过交叉验证确定最优值；

模型评估：用独立验证集评估模型，计算决定系数判断模型预测与泛化能力。

9.根据权利要求8所述的一种智能自适应环境感知传感器，其特征在于：所述广义可加模型，计算公式为：式中，g(uy)为具有加和性质的恒等连接函数；uy为响应变量，即检测偏差；s(xi，ki)为光滑函数，所述光滑函数配置为三次样条函数，xi为解释变量，即异常概率，ki为三次样条函数的节点数，控制着解释变量数值范围内的区间数，每个区间都有一条由三次样条函数拟合的曲线，n为解释变量个数。