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一種儀表校準(zhǔn)智能方法及系統(tǒng)與流程

文檔序號:39729581發(fā)布日期:2024-10-22 13:34閱讀:7來源:國知局
一種儀表校準(zhǔn)智能方法及系統(tǒng)與流程

本發(fā)明涉及智能校準(zhǔn),尤其涉及一種儀表校準(zhǔn)智能方法及系統(tǒng)。


背景技術(shù):

1、智能校準(zhǔn)技術(shù)領(lǐng)域涉及使用高級算法(如人工智能、機器學(xué)習(xí))和自動化工具來提高各種儀器和設(shè)備的校準(zhǔn)精度,通常應(yīng)用于需要極高精確度的行業(yè),比如高精度壓力變送器檢定。智能校準(zhǔn)可以優(yōu)化設(shè)備的性能,確保測量結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性,從而提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

2、其中,儀表校準(zhǔn)智能方法通常涉及使用高級算法和計算機技術(shù)來自動化校準(zhǔn)過程,包括但不限于機器學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用,自動化軟件工具的開發(fā),以及通過數(shù)據(jù)分析優(yōu)化校準(zhǔn)參數(shù)。目的是通過智能化解決方案提升校準(zhǔn)過程的精度,減少人工干預(yù),同時提高校準(zhǔn)作業(yè)的重復(fù)性和可靠性,旨在開發(fā)出既能滿足嚴(yán)格新規(guī)程的要求,又能支持本地業(yè)務(wù)和技術(shù)需求的校準(zhǔn)裝置,為國內(nèi)計量校準(zhǔn)行業(yè)的自主創(chuàng)新和技術(shù)獨立提供支持。

3、當(dāng)前技術(shù)在應(yīng)對高變異性數(shù)據(jù)與環(huán)境變化時常顯得力不從心,特別是在高精度校準(zhǔn)需求日益增高的背景下,傳統(tǒng)的校準(zhǔn)方法因缺乏高級數(shù)學(xué)建模和自動化工具的支持,常常無法實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理的最優(yōu)化,導(dǎo)致校準(zhǔn)精度和效率受限。缺少實時反饋機制的校準(zhǔn)系統(tǒng)也難以及時調(diào)整校準(zhǔn)參數(shù),響應(yīng)環(huán)境與設(shè)備狀態(tài)的變化,直接影響了校準(zhǔn)結(jié)果的穩(wěn)定性和可靠性,不僅延長了校準(zhǔn)周期,也可能因校準(zhǔn)誤差累積導(dǎo)致生產(chǎn)效率降低和成本增加,嚴(yán)重時甚至?xí)绊懽罱K產(chǎn)品的品質(zhì)安全。


技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺點,而提出的一種儀表校準(zhǔn)智能方法及系統(tǒng)。

2、為了實現(xiàn)上述目的,本發(fā)明采用了如下技術(shù)方案:一種儀表校準(zhǔn)智能方法,包括以下步驟:

3、s1:從壓力變送器采集初始壓力數(shù)據(jù),進行信號去噪和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理,得到標(biāo)準(zhǔn)化壓力數(shù)據(jù);

4、s2:通過微分幾何理論分析所述標(biāo)準(zhǔn)化壓力數(shù)據(jù),執(zhí)行參數(shù)空間曲率測量,并計算測地線分布,生成參數(shù)曲率圖;

5、s3:基于所述參數(shù)曲率圖,執(zhí)行校準(zhǔn)路徑最小曲率搜索,捕捉曲率最小路徑,并進行路徑調(diào)整,獲取優(yōu)化后的校準(zhǔn)路徑;

6、s4:根據(jù)所述優(yōu)化后的校準(zhǔn)路徑,對壓力變送器的控制點進行空間重新配置,在高曲率區(qū)進行高密度布局,在低曲率區(qū)進行低密度布局,并根據(jù)校準(zhǔn)效果反饋調(diào)整控制點,獲得調(diào)整后的控制點配置;

7、s5:結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,對所述調(diào)整后的控制點配置進行動態(tài)參數(shù)調(diào)整,進行實時校準(zhǔn)過程優(yōu)化,并根據(jù)輸出誤差調(diào)整校準(zhǔn)參數(shù),生成動態(tài)優(yōu)化的校準(zhǔn)參數(shù);

8、s6:采用所述動態(tài)優(yōu)化的校準(zhǔn)參數(shù)完成壓力變送器的終校準(zhǔn),并進行誤差分析和性能驗證。?作為本發(fā)明的進一步方案,所述標(biāo)準(zhǔn)化壓力數(shù)據(jù)具體為去除噪聲的純凈信號、經(jīng)過歸一化處理的數(shù)據(jù)值,所述參數(shù)曲率圖包括曲率值的顏色編碼和曲率等高線,所述優(yōu)化后的校準(zhǔn)路徑包括路徑長度最小化、路徑彎曲程度的優(yōu)化以及路徑平滑度的提升,所述調(diào)整后的控制點配置包括控制點間距的優(yōu)化、控制點敏感度的分類以及控制點響應(yīng)時間的調(diào)整,所述動態(tài)優(yōu)化的校準(zhǔn)參數(shù)包括實時反饋調(diào)整的壓力閾值、溫度補償系數(shù)以及壓力響應(yīng)時間。

9、作為本發(fā)明的進一步方案,通過微分幾何理論分析所述標(biāo)準(zhǔn)化壓力數(shù)據(jù),執(zhí)行參數(shù)空間曲率測量,并計算測地線分布,生成參數(shù)曲率圖的步驟為,

10、s201:采用微分幾何理論分析所述標(biāo)準(zhǔn)化壓力數(shù)據(jù),通過計算數(shù)據(jù)點的二階導(dǎo)數(shù)識別局部極大和極小值,標(biāo)記曲率的高點和低點,生成局部曲率標(biāo)記;

11、s202:基于所述局部曲率標(biāo)記,應(yīng)用空間分析技術(shù)映射整體參數(shù)空間的曲率變化,確定曲率變化最大區(qū)域,生成曲率變化圖;

12、s203:根據(jù)所述曲率變化圖,提取曲率最小化的連續(xù)路徑,確保連接路徑上每一段均達到曲率最小化,捕獲最優(yōu)測地線,得到參數(shù)曲率圖。

13、作為本發(fā)明的進一步方案,基于所述參數(shù)曲率圖,執(zhí)行校準(zhǔn)路徑最小曲率搜索,捕捉曲率最小路徑,并進行路徑調(diào)整,獲取優(yōu)化后的校準(zhǔn)路徑的步驟為,

14、s301:基于所述參數(shù)曲率圖,識別整個圖中曲率的局部最小值點,標(biāo)記所有潛在的最小曲率區(qū)域,得到潛在最小曲率點集;

15、s302:根據(jù)所述潛在最小曲率點集,應(yīng)用曲率比較算法逐點比較相鄰數(shù)據(jù)點的曲率值,最小化每點與相鄰點的曲率差異,連接形成連續(xù)路徑,得到初步最小曲率路徑;

16、s303:基于所述初步最小曲率路徑,進行路徑調(diào)整,通過局部優(yōu)化調(diào)整算法調(diào)整路徑上每個點的位置,生成優(yōu)化后的校準(zhǔn)路徑。

17、作為本發(fā)明的進一步方案,所述局部優(yōu)化調(diào)整算法,按照公式:

18、

19、計算路徑上每個點的新位置,其中,為路徑上當(dāng)前點的位置,為學(xué)習(xí)率,為曲率函數(shù)關(guān)于點的梯度,是調(diào)整因子,是點當(dāng)前方向與優(yōu)化方向的余弦值,是基于距離的衰減因子,是點到路徑起始點的距離,是以的平方為指數(shù)的指數(shù)衰減函數(shù)。

20、作為本發(fā)明的進一步方案,根據(jù)所述優(yōu)化后的校準(zhǔn)路徑,對壓力變送器的控制點進行空間重新配置,在高曲率區(qū)進行高密度布局,在低曲率區(qū)進行低密度布局,并根據(jù)校準(zhǔn)效果反饋調(diào)整控制點,獲得調(diào)整后的控制點配置的步驟為,

21、s401:基于所述優(yōu)化后的校準(zhǔn)路徑,采用曲率分析技術(shù),掃描整個校準(zhǔn)路徑,識別和標(biāo)記高曲率區(qū)和低曲率區(qū),對每個區(qū)域進行準(zhǔn)確劃分,生成區(qū)域標(biāo)記圖;

22、s402:在所述區(qū)域標(biāo)記圖指示的高曲率區(qū)域部署增密控制點,在低曲率區(qū)域減少控制點密度,優(yōu)化每個控制點的布局,得到初步控制點布局方案;

23、s403:基于所述初步控制點布局方案,自動收集和分析校準(zhǔn)數(shù)據(jù),根據(jù)分析結(jié)果,調(diào)整控制點的位置和密度參數(shù),通過循環(huán)反饋調(diào)整每個控制點,優(yōu)化校準(zhǔn)性能,得到調(diào)整后的控制點配置。

24、作為本發(fā)明的進一步方案,結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,對所述調(diào)整后的控制點配置進行動態(tài)參數(shù)調(diào)整,進行實時校準(zhǔn)過程優(yōu)化,并根據(jù)輸出誤差調(diào)整校準(zhǔn)參數(shù),生成動態(tài)優(yōu)化的校準(zhǔn)參數(shù)的步驟為,

25、s501:基于所述調(diào)整后的控制點配置,結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,配置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層接收控制點數(shù)據(jù)和實時壓力讀數(shù),設(shè)定輸入?yún)?shù)并啟動數(shù)據(jù)流的實時捕捉,生成配置數(shù)據(jù)流;

26、s502:根據(jù)所述配置數(shù)據(jù)流,激活神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實時數(shù)據(jù)分析功能,自動處理輸入數(shù)據(jù),識別偏差大的控制點,采用梯度下降法計算所需的參數(shù)調(diào)整值,生成初步參數(shù)調(diào)整方案;

27、s503:基于所述初步參數(shù)調(diào)整方案,逐一細化所有控制點的參數(shù)設(shè)置,優(yōu)化每個點的位置和響應(yīng)閾值,實時監(jiān)控調(diào)整過程中的校準(zhǔn)數(shù)據(jù),分析調(diào)整效果,?生成動態(tài)優(yōu)化的校準(zhǔn)參數(shù)。

28、作為本發(fā)明的進一步方案,所述梯度下降法,按照公式:

29、

30、

31、計算參數(shù)調(diào)整值,其中,為當(dāng)前參數(shù)值,為學(xué)習(xí)率,為損失函數(shù)關(guān)于參數(shù)的梯度,為正則化系數(shù),是樣本的方差,為梯度符號調(diào)整系數(shù),是梯度的符號函數(shù),是梯度的規(guī)模的平方根。

32、一種儀表校準(zhǔn)智能系統(tǒng),所述系統(tǒng)包括:

33、數(shù)據(jù)采集處理模塊從壓力變送器采集初始壓力讀數(shù)并記錄,在低通濾波器中剔除超出閾值的噪聲,對數(shù)據(jù)進行歸一化處理,得到標(biāo)準(zhǔn)化壓力數(shù)據(jù);

34、曲率分析模塊采用微分幾何理論分析所述標(biāo)準(zhǔn)化壓力數(shù)據(jù),標(biāo)記曲率的高點和低點,確定曲率變化最大區(qū)域,提取曲率最小化的連續(xù)路徑,得到參數(shù)曲率圖;

35、路徑優(yōu)化模塊根據(jù)所述參數(shù)曲率圖,識別整個圖中曲率的局部最小值點,應(yīng)用曲率比較算法逐點比較相鄰數(shù)據(jù)點的曲率值,連接形成連續(xù)路徑,調(diào)整路徑上每個點的位置,生成優(yōu)化后的校準(zhǔn)路徑;

36、布局優(yōu)化模塊基于所述優(yōu)化后的校準(zhǔn)路徑,識別和標(biāo)記高曲率區(qū)和低曲率區(qū),在高曲率區(qū)域部署增密控制點,在低曲率區(qū)域減少控制點密度,優(yōu)化每個控制點的布局,得到初步控制點布局方案;

37、配置數(shù)據(jù)獲取模塊基于所述初步控制點布局方案,調(diào)整控制點的位置和密度參數(shù),結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,配置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層接收控制點數(shù)據(jù)和實時壓力讀數(shù),設(shè)定輸入?yún)?shù)并啟動數(shù)據(jù)流的實時捕捉,生成配置數(shù)據(jù)流;

38、校準(zhǔn)參數(shù)優(yōu)化模塊根據(jù)所述配置數(shù)據(jù)流,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行實時數(shù)據(jù)分析,識別偏差大的控制點,自動計算所需的參數(shù)調(diào)整值,優(yōu)化每個點的位置和響應(yīng)閾值,分析調(diào)整效果,生成動態(tài)優(yōu)化的校準(zhǔn)參數(shù);

39、偏差分析和數(shù)據(jù)整理模塊基于所述動態(tài)優(yōu)化的校準(zhǔn)參數(shù),調(diào)整控制點的響應(yīng)特性和閾值,計算實際輸出與預(yù)期輸出之間的偏差,調(diào)整校準(zhǔn)參數(shù)減少偏差,監(jiān)控調(diào)整過程并收集性能數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)整理,得到最終校準(zhǔn)記錄。

40、與現(xiàn)有技術(shù)相比,本發(fā)明的優(yōu)點和積極效果在于:

41、本發(fā)明中,采用微分幾何理論,利用數(shù)學(xué)模型精確描述數(shù)據(jù)變化,能夠準(zhǔn)確地識別出曲率最小或最大的關(guān)鍵區(qū)域,同時進行最小曲率路徑的搜索和優(yōu)化,不僅減少了人工干預(yù),而且提高了校準(zhǔn)的自動化水平,使路徑調(diào)整更加科學(xué)和系統(tǒng),結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型動態(tài)調(diào)整控制點配置,允許實時反饋和參數(shù)調(diào)整,極大增強了系統(tǒng)對環(huán)境變化的適應(yīng)性和校準(zhǔn)過程的靈活性,不僅提升了校準(zhǔn)過程的效率和精確度,還增強了系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性,確保了測量結(jié)果的準(zhǔn)確性,從而提高了生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

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