一种压力测量的补偿方法与流程

本发明属于压力测量，具体为一种压力测量的补偿方法。

背景技术：

1、近年来随着科技的不断发展，压力测量技术已经在工业控制、医疗诊断、环境监测等领域得到了广泛的应用。传统的压力传感器在测量过程中受到环境因素的影响，例如温度、湿度、气压等参数的变化都可能导致测量结果的偏差，从而影响了测量的准确性和稳定性。因此，对压力测量过程中的环境因素进行综合分析和补偿已成为当前研究的热点之一。

2、在过去的几十年里，压力测量技术经历了持续的进步和发展。传统的压力传感器主要依赖于单一的传感器元件来实现压力测量，但由于环境因素的影响，其测量结果常常存在一定的误差。为了提高测量的准确性和稳定性，人们逐渐意识到了对环境因素进行综合分析和补偿的重要性，因此出现了利用多传感器进行环境数据采集和综合分析的技术。

3、尽管利用多传感器进行环境数据采集已经取得了一定的进展，但现有技术仍然存在一些不足之处。首先，现有技术往往无法充分考虑到不同环境因素之间的复杂相互作用，导致建立的环境特征模型不够准确。其次，现有的补偿算法往往缺乏自适应性，无法及时根据实际测量情况进行参数调整，导致补偿效果不佳。此外，传统的补偿模型往往只考虑了线性效应，对于压力传感器的非线性效应处理不足，影响了补偿效果。

4、针对以上现有技术不足之处，我方提出了一种创新的压力测量补偿方法。首先，我方利用多传感器采集环境数据并进行预处理，得到准确的环境因素数据集，从而建立了更为准确的综合环境特征模型。其次，我方引入了自适应补偿算法，能够根据实时测量情况动态调整补偿参数，提高了补偿的准确性和稳定性。最重要的是，我方还结合了非线性系统理论，建立了针对压力传感器非线性效应的补偿模型，从而实现了对压力测量误差的精确补偿。

5、现有的压力测量技术主要面临着环境因素引起的测量误差问题，而我方发明的补偿方法主要解决了这一问题。我们的发明涉及到传感器技术、数据处理技术和自适应控制技术等多个领域，属于智能化传感器及控制系统领域。通过综合利用多传感器数据、自适应补偿算法和非线性系统理论，我们的发明能够提高压力测量的准确性和稳定性，为压力测量领域的发展带来了新的思路和方法。

技术实现思路

1、本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本技术的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

2、鉴于现有技术中存在以下技术问题：现有的补偿算法往往缺乏自适应性，无法及时根据实际测量情况进行参数调整，导致补偿效果不佳的问题。

3、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种压力测量的补偿方法，包括，

4、利用多传感器采集环境数据并进行预处理，得到环境因素数据集；

5、基于所述环境因素数据集和自适应补偿算法建立综合环境特征模型；

6、对所述综合环境特征模型进行学习优化，添加非线性系统理论，形成关于压力传感器非线性效应的补偿模型；

7、将所述补偿模型以程序包的形式导入待使用的压力传感器中，所述补偿模型的运行程序根据所述压力传感器的工作动态运行，并对实时测量的压力进行参数优化，即对压力测量误差进行精确补偿。

8、作为一种压力测量的补偿方法的优选技术方案，

9、所述环境数据包括：

10、温度：环境中的温度水平；

11、湿度：环境中的湿度水平；

12、气压：环境中的气压水平。

13、作为一种压力测量的补偿方法的优选技术方案，所述环境因素数据集形式为：

14、一个包含多个数据项的矩阵或数据表；

15、每行代表一次采样，每列代表一个环境因素；

16、每个数据项包含时间戳和对应环境因素的数值。

17、作为一种压力测量的补偿方法的优选技术方案，所述综合环境特征模型包括一种非线性多元回归模型，以温度t、湿度h、气压p作为自变量，以压力测量值pm作为因变量,设模型形式如下:

18、pm＝f(t，h，p)+∈

19、其中，f(t，h，p)是环境特征模型，用来描述温度、湿度和气压对压力测量值的影响，∈是误差项，代表模型无法完全描述的部分。

20、作为一种压力测量的补偿方法的优选技术方案，综合环境特征模型还包括神经网络模型，设第i个隐藏层的第j个神经元的输出为则有：

21、

22、其中，ni-1是第i-1层神经元的数量，连接第i-1层的第k个神经元与第i层的第j个神经元之间的权重，是第i层的第j个神经元的偏置项，σ(·)是激活函数。

23、作为一种压力测量的补偿方法的优选技术方案，

24、神经网络模型的输出层为:

25、

26、其中，n是隐藏层数，n0是输出层神经元的数量，是连接最后一个隐藏层的第j个神经元与输出层的权重，b0是输出层的偏置项。

27、作为一种压力测量的补偿方法的优选技术方案，综合环境特征模型的误差项可以表示为:

28、∈＝p-pm

29、其中pm代表了根据环境因素数据预测的压力测量值，∈表示了模型的预测误差。

30、作为一种压力测量的补偿方法的优选技术方案，所述补偿模型为：

31、p补偿＝fnn(t，h，p)

32、其中，p补偿表示经过补偿后的压力值，t、h、p分别代表温度、湿度和气压，fnn表示神经网络模型。

33、作为一种压力测量的补偿方法的优选技术方案，补偿后的模型输出层为：

34、

35、其中，n是隐藏层数，n0是输出层神经元的数量，是连接最后一个隐藏层的第j个神经元与输出层的权重，b0是输出层的偏置项。

36、作为一种压力测量的补偿方法的优选技术方案，所述补偿模型的运行程序根据所述压力传感器的工作动态运行包括：

37、当压力传感器工作时间超过设定阈值时，触发自动参数调整，防止传感器老化影响补偿效果；

38、当压力传感器在高频率下工作时，补偿模型动态调整响应速度，确保快速变化的压力测量精确性；

39、在测量环境压力变化频繁时，优先考虑数据处理的实时性，保证参数优化的及时性和准确性；

40、在大气压力异常变化时，补偿模型根据气压数据动态调整参数，确保补偿效果不受气压变化影响。

41、本发明的有益效果：本发明实现了对多种环境因素的全面监测和采集，提高了数据的丰富度和综合性；通过预处理，清洗了数据中的噪声和异常值，确保了数据的准确性和可靠性；提供了准确的环境因素数据集，为后续步骤建立综合环境特征模型提供了可靠的数据基础；

42、结合了多传感器数据和自适应补偿算法，提高了模型的准确性和适应性；将环境因素数据集与补偿算法相结合，实现了对环境因素与压力测量之间复杂关系的建模；建立了综合环境特征模型，为后续步骤的学习优化提供了基础，进一步提高了补偿模型的精确性和稳定性。

43、通过学习优化，不断改进模型参数，提高了模型的逼近能力和泛化能力；引入了非线性系统理论，更准确地描述了压力传感器的非线性特性，增强了模型的适应性和稳定性；形成了针对压力传感器非线性效应的补偿模型，为最终的压力测量误差补偿提供了更加精确和全面的理论基础；

44、实现了补偿模型与压力传感器的无缝集成，使得压力传感器能够根据实时数据进行动态补偿；对实时测量的压力进行参数优化，使得补偿效果更加准确和稳定，提高了压力测量的精度和可靠性；最终实现了对压力测量误差的精确补偿，有效提升了压力测量系统的性能和稳定性。