一種智能傳感器自校正方法
【專利摘要】本發(fā)明所述的一種智能傳感器自校正方法，涉及工業(yè)檢測(cè)領(lǐng)域中智能傳感器多信息耦合的解耦自校正，其包括：對(duì)智能傳感器用均勻?qū)嶒?yàn)設(shè)計(jì)方法開展實(shí)驗(yàn)標(biāo)定；根據(jù)實(shí)驗(yàn)標(biāo)定數(shù)據(jù)進(jìn)行自變量、因變量之間的相關(guān)系數(shù)計(jì)算；根據(jù)自變量、因變量之間的相關(guān)性關(guān)系，進(jìn)行智能傳感器的建模；若自變量、因變量之間線性關(guān)系強(qiáng)則用偏最小乘回歸方法，得到智能傳感器線性擬合曲線；若自變量、因變量之間線性關(guān)系弱則用非線性偏最小乘回歸方法，得到智能傳感器多項(xiàng)式擬合曲線；利用獲得的擬合曲線，將曲線參數(shù)存儲(chǔ)智能傳感器的電子數(shù)據(jù)表中；在智能傳感器工作時(shí)，用電子數(shù)據(jù)表中的曲線參數(shù)實(shí)現(xiàn)傳感檢測(cè)信息的解耦自校正。本發(fā)明可實(shí)現(xiàn)工業(yè)檢測(cè)領(lǐng)域中，多維傳感信息的高速解耦自校正。
【專利說明】一種智能傳感器自校正方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及工業(yè)檢測(cè)領(lǐng)域中智能傳感器多信息耦合的解耦自校正，用于實(shí)現(xiàn)傳感 器的準(zhǔn)確檢測(cè)。

【背景技術(shù)】
[0002] 隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，智能傳感技術(shù)成為目前研究的一個(gè)熱點(diǎn)之一，在智能傳 感器的應(yīng)用中，傳感器經(jīng)常會(huì)所到環(huán)境因素的影響，比如大多氣敏傳感器的檢測(cè)準(zhǔn)確度會(huì) 受到溫度、濕度的影響。這時(shí)對(duì)智能傳感器來說，其輸出 yl由作用于傳感器輸入端的待測(cè) 物理量Xl及其它環(huán)境因素X2，…，Xp共同確定的，即智能傳感器存在多傳感信息耦合。
[0003]目前多傳感信息解耦校正方法主要有基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法、基于傳遞函數(shù)矩 陣分析的方法和基于插值解耦方法等，其中基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的解耦校正方法算法復(fù)雜， 目前只適用于測(cè)量速度要求不高的系統(tǒng)；基于傳遞函數(shù)矩陣分析方法的則依賴于傳遞函數(shù) 矩陣模型的準(zhǔn)確辨識(shí)；基于插值的解耦方法具有準(zhǔn)確度高、收斂性好的優(yōu)點(diǎn)，但需要準(zhǔn)確樣 本數(shù)據(jù)的支持。
[0004] 智能傳感器硬件接口眾多，包括點(diǎn)對(duì)點(diǎn)接口UART/RS-232/RS-422/RS-485、多點(diǎn)分 布式接口、數(shù)字和模擬信號(hào)混合模式接口、藍(lán)牙/802. 11/802. 15. 4無線接口、CAN總線接 口、RFID射頻接口等等。為解決傳感器兼容性、互換性較差等問題，IEEE組織提出面向智能 傳感器的IEEE1451標(biāo)準(zhǔn)?；贗EEE1451標(biāo)準(zhǔn)，可提高傳感器接口標(biāo)準(zhǔn)化水平，大大簡(jiǎn)化 由傳感器構(gòu)成的各種網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)控制系統(tǒng)的研發(fā)實(shí)現(xiàn)，同時(shí)利用IEEE1451智能傳感器的校 正引擎，其校正引擎為線性或者多項(xiàng)式形式，通過使用電子數(shù)據(jù)表可方便實(shí)現(xiàn)智能傳感器 的自校正，提高智能傳感器的檢測(cè)準(zhǔn)確度。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 鑒于上述現(xiàn)有技術(shù)現(xiàn)狀及存在的問題，本發(fā)明的目的是尋找一種適用于智能傳感 器IEEE1451校正引擎的，并可實(shí)現(xiàn)高速解耦自校正的方法。
[0006] 本發(fā)明通過如下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)：
[0007] 本發(fā)明提供一種智能傳感器自校正方法，所述方法包括：
[0008] 利用均勻?qū)嶒?yàn)設(shè)計(jì)方法，開展智能傳感器的標(biāo)定實(shí)驗(yàn)，獲得傳感器的標(biāo)定數(shù)據(jù)；
[0009] 根據(jù)標(biāo)定實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)分析，用偏最小二乘回歸方法或者非線性偏最小二 乘回歸方法，得到智能傳感器擬合曲線；
[0010] 將擬合曲線參數(shù)保存在智能傳感器的電子數(shù)據(jù)表中，用于實(shí)現(xiàn)傳感檢測(cè)信息的解 耦自校正。
[0011] 由上述本發(fā)明的技術(shù)方案可以看出，本發(fā)明根據(jù)均勻?qū)嶒?yàn)設(shè)計(jì)方法獲得智能傳感 器標(biāo)定數(shù)據(jù)，并通過自變量、因變量之間的相關(guān)系數(shù)分析，用偏最小二乘方法或者非線性偏 最小二乘方法，得到智能傳感器擬合曲線，來實(shí)現(xiàn)多維傳感信息的解耦自校正的。可根據(jù)自 變量、因變量之間相關(guān)性分析，確定解耦校正方法，本發(fā)明具有良好的適用性，可用于實(shí)現(xiàn) 工業(yè)檢測(cè)領(lǐng)域中智能傳感器多信息耦合的高速解耦自校正。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0012] 圖1為本發(fā)明的一種智能傳感器自校正方法實(shí)施流程圖。 具體實(shí)施例
[0013] 為使本發(fā)明專利的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明專 利作進(jìn)一步地詳細(xì)描述。
[0014] 本發(fā)明提供了一種智能傳感器自校正方法，其對(duì)智能傳感器用均勻?qū)嶒?yàn)設(shè)計(jì)方法 開展實(shí)驗(yàn)標(biāo)定；根據(jù)實(shí)驗(yàn)標(biāo)定數(shù)據(jù)進(jìn)行自變量、因變量之間的相關(guān)系數(shù)計(jì)算；根據(jù)自變量、 因變量之間的相關(guān)系數(shù)矩陣，利用進(jìn)行偏最小乘回歸方法或者非線性偏最小乘回歸方法進(jìn) 行智能傳感器的建模，得到智能傳感器的擬合曲線；利用獲得的擬合曲線，將曲線參數(shù)存儲(chǔ) 智能傳感器的電子數(shù)據(jù)表中，實(shí)現(xiàn)傳感檢測(cè)信息的高速解耦自校正。具體的工作原理和實(shí) 施過程如圖1所示，包括：
[0015] 步驟S101，利用均勻?qū)嶒?yàn)設(shè)計(jì)方法開展智能傳感器標(biāo)定實(shí)驗(yàn)。
[0016] 依據(jù)智能傳感器的環(huán)境影響因素，確定傳感變量與環(huán)境變量的因素和水平，用均 勻?qū)嶒?yàn)設(shè)計(jì)方法進(jìn)行標(biāo)定實(shí)驗(yàn)，獲得自變量Xl，x2，…，Xp和因變量yi的標(biāo)定數(shù)據(jù)。
[0017] 上述均勻?qū)嶒?yàn)設(shè)計(jì)方法，包括：
[0018] 根據(jù)智能傳感器的自變量，采用數(shù)學(xué)中的均勻?qū)嶒?yàn)設(shè)計(jì)方法，利用均勻設(shè)計(jì)與統(tǒng) 計(jì)調(diào)優(yōu)軟件包來確定各自變量因素水平，并依此開展標(biāo)定實(shí)驗(yàn)。
[0019] 步驟S102,對(duì)實(shí)驗(yàn)標(biāo)定數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)系數(shù)分析計(jì)算；具體如下：
[0020] 相關(guān)系數(shù)定義如下
[0021]

【權(quán)利要求】
1. 一種智能傳感器自校正方法，其特征在于，所述的智能傳感器自校正方法包括： 利用均勻?qū)嶒?yàn)設(shè)計(jì)方法，開展智能傳感器的標(biāo)定實(shí)驗(yàn)，獲得傳感器的標(biāo)定數(shù)據(jù)； 根據(jù)標(biāo)定實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)分析，用偏最小二乘回歸方法或者非線性偏最小二乘回 歸方法，得到智能傳感器擬合曲線； 將擬合曲線參數(shù)保存在智能傳感器的電子數(shù)據(jù)表中，用于實(shí)現(xiàn)傳感檢測(cè)信息的解耦自 校正。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的智能傳感器自校正方法，其特征在于，所述均勻?qū)嶒?yàn)設(shè)計(jì)方 法，包括： 根據(jù)智能傳感器的自變量，采用數(shù)學(xué)中的均勻?qū)嶒?yàn)設(shè)計(jì)方法，利用均勻設(shè)計(jì)與統(tǒng)計(jì)調(diào) 優(yōu)軟件包來確定各自變量因素水平，并依此開展標(biāo)定實(shí)驗(yàn)。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的智能傳感器自校正方法，其特征在于，所述標(biāo)定實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的 相關(guān)系數(shù)分析，包括： 利用智能傳感器標(biāo)定獲得的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，開展自變量、因變量之間的相關(guān)系數(shù)計(jì)算； 根據(jù)得到的相關(guān)系數(shù)矩陣進(jìn)行自變量、因變量之間的相關(guān)性分析，并根據(jù)相關(guān)性關(guān)系， 進(jìn)行智能傳感器的建模。
4. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的智能傳感器自校正方法，其特征在于，所述的智能傳感器的 建模，包括： 若自變量、因變量之間線性關(guān)系強(qiáng)，則利用偏最小二乘回歸方法，獲得智能傳感器的線 性擬合曲線； 若自變量、因變量之間線性關(guān)系弱，則利用非線性偏最小二乘回歸方法，獲得智能傳感 器的多項(xiàng)式擬合曲線。
5. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的智能傳感器自校正方法，其特征在于，利用所獲得的智能傳 感器擬合曲線，將曲線參數(shù)，保存在智能傳感器的電子數(shù)據(jù)表中； 智能傳感器根據(jù)所述的電子數(shù)據(jù)表，在工作時(shí)即可實(shí)現(xiàn)多維傳感信息的解耦自校正。
6. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的智能傳感器自校正方法，其特征在于， 所述的多維傳感信息的解耦自校正，是利用所述的存儲(chǔ)在電子數(shù)據(jù)表中的曲線參數(shù)， 將獲得的傳感檢測(cè)信息代入校正曲線方程，即可獲得解耦校正值。
【文檔編號(hào)】G01D18/00GK104236615SQ201410534319
【公開日】2014年12月24日 申請(qǐng)日期:2014年10月11日 優(yōu)先權(quán)日:2014年10月11日
【發(fā)明者】葉廷東, 汪清明, 彭選榮 申請(qǐng)人:廣東輕工職業(yè)技術(shù)學(xué)院