本發明涉及智能校準,尤其涉及一種儀表校準智能方法及系統。
背景技術:
1、智能校準技術領域涉及使用高級算法(如人工智能、機器學習)和自動化工具來提高各種儀器和設備的校準精度,通常應用于需要極高精確度的行業,比如高精度壓力變送器檢定。智能校準可以優化設備的性能,確保測量結果的準確性和可靠性,從而提高生產效率和產品質量。
2、其中,儀表校準智能方法通常涉及使用高級算法和計算機技術來自動化校準過程,包括但不限于機器學習技術的應用,自動化軟件工具的開發,以及通過數據分析優化校準參數。目的是通過智能化解決方案提升校準過程的精度,減少人工干預,同時提高校準作業的重復性和可靠性,旨在開發出既能滿足嚴格新規程的要求,又能支持本地業務和技術需求的校準裝置,為國內計量校準行業的自主創新和技術獨立提供支持。
3、當前技術在應對高變異性數據與環境變化時常顯得力不從心,特別是在高精度校準需求日益增高的背景下,傳統的校準方法因缺乏高級數學建模和自動化工具的支持,常常無法實現數據處理的最優化,導致校準精度和效率受限。缺少實時反饋機制的校準系統也難以及時調整校準參數,響應環境與設備狀態的變化,直接影響了校準結果的穩定性和可靠性,不僅延長了校準周期,也可能因校準誤差累積導致生產效率降低和成本增加,嚴重時甚至會影響最終產品的品質安全。
技術實現思路
1、本發明的目的是解決現有技術中存在的缺點,而提出的一種儀表校準智能方法及系統。
2、為了實現上述目的,本發明采用了如下技術方案:一種儀表校準智能方法,包括以下步驟:
3、s1:從壓力變送器采集初始壓力數據,進行信號去噪和數據標準化處理,得到標準化壓力數據;
4、s2:通過微分幾何理論分析所述標準化壓力數據,執行參數空間曲率測量,并計算測地線分布,生成參數曲率圖;
5、s3:基于所述參數曲率圖,執行校準路徑最小曲率搜索,捕捉曲率最小路徑,并進行路徑調整,獲取優化后的校準路徑;
6、s4:根據所述優化后的校準路徑,對壓力變送器的控制點進行空間重新配置,在高曲率區進行高密度布局,在低曲率區進行低密度布局,并根據校準效果反饋調整控制點,獲得調整后的控制點配置;
7、s5:結合神經網絡模型,對所述調整后的控制點配置進行動態參數調整,進行實時校準過程優化,并根據輸出誤差調整校準參數,生成動態優化的校準參數;
8、s6:采用所述動態優化的校準參數完成壓力變送器的終校準,并進行誤差分析和性能驗證。?作為本發明的進一步方案,所述標準化壓力數據具體為去除噪聲的純凈信號、經過歸一化處理的數據值,所述參數曲率圖包括曲率值的顏色編碼和曲率等高線,所述優化后的校準路徑包括路徑長度最小化、路徑彎曲程度的優化以及路徑平滑度的提升,所述調整后的控制點配置包括控制點間距的優化、控制點敏感度的分類以及控制點響應時間的調整,所述動態優化的校準參數包括實時反饋調整的壓力閾值、溫度補償系數以及壓力響應時間。
9、作為本發明的進一步方案,通過微分幾何理論分析所述標準化壓力數據,執行參數空間曲率測量,并計算測地線分布,生成參數曲率圖的步驟為,
10、s201:采用微分幾何理論分析所述標準化壓力數據,通過計算數據點的二階導數識別局部極大和極小值,標記曲率的高點和低點,生成局部曲率標記;
11、s202:基于所述局部曲率標記,應用空間分析技術映射整體參數空間的曲率變化,確定曲率變化最大區域,生成曲率變化圖;
12、s203:根據所述曲率變化圖,提取曲率最小化的連續路徑,確保連接路徑上每一段均達到曲率最小化,捕獲最優測地線,得到參數曲率圖。
13、作為本發明的進一步方案,基于所述參數曲率圖,執行校準路徑最小曲率搜索,捕捉曲率最小路徑,并進行路徑調整,獲取優化后的校準路徑的步驟為,
14、s301:基于所述參數曲率圖,識別整個圖中曲率的局部最小值點,標記所有潛在的最小曲率區域,得到潛在最小曲率點集;
15、s302:根據所述潛在最小曲率點集,應用曲率比較算法逐點比較相鄰數據點的曲率值,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,進行路徑調整,通過局部優化調整算法調整路徑上每個點的位置,生成優化后的校準路徑。
17、作為本發明的進一步方案,所述局部優化調整算法,按照公式:
18、
19、計算路徑上每個點的新位置,其中,為路徑上當前點的位置,為學習率,為曲率函數關于點的梯度,是調整因子,是點當前方向與優化方向的余弦值,是基于距離的衰減因子,是點到路徑起始點的距離,是以的平方為指數的指數衰減函數。
20、作為本發明的進一步方案,根據所述優化后的校準路徑,對壓力變送器的控制點進行空間重新配置,在高曲率區進行高密度布局,在低曲率區進行低密度布局,并根據校準效果反饋調整控制點,獲得調整后的控制點配置的步驟為,
21、s401:基于所述優化后的校準路徑,采用曲率分析技術,掃描整個校準路徑,識別和標記高曲率區和低曲率區,對每個區域進行準確劃分,生成區域標記圖;
22、s402:在所述區域標記圖指示的高曲率區域部署增密控制點,在低曲率區域減少控制點密度,優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數據,根據分析結果,調整控制點的位置和密度參數,通過循環反饋調整每個控制點,優化校準性能,得到調整后的控制點配置。
24、作為本發明的進一步方案,結合神經網絡模型,對所述調整后的控制點配置進行動態參數調整,進行實時校準過程優化,并根據輸出誤差調整校準參數,生成動態優化的校準參數的步驟為,
25、s501:基于所述調整后的控制點配置,結合神經網絡模型,配置神經網絡的輸入層接收控制點數據和實時壓力讀數,設定輸入參數并啟動數據流的實時捕捉,生成配置數據流;
26、s502:根據所述配置數據流,激活神經網絡的實時數據分析功能,自動處理輸入數據,識別偏差大的控制點,采用梯度下降法計算所需的參數調整值,生成初步參數調整方案;
27、s503:基于所述初步參數調整方案,逐一細化所有控制點的參數設置,優化每個點的位置和響應閾值,實時監控調整過程中的校準數據,分析調整效果,?生成動態優化的校準參數。
28、作為本發明的進一步方案,所述梯度下降法,按照公式:
29、
30、
31、計算參數調整值,其中,為當前參數值,為學習率,為損失函數關于參數的梯度,為正則化系數,是樣本的方差,為梯度符號調整系數,是梯度的符號函數,是梯度的規模的平方根。
32、一種儀表校準智能系統,所述系統包括:
33、數據采集處理模塊從壓力變送器采集初始壓力讀數并記錄,在低通濾波器中剔除超出閾值的噪聲,對數據進行歸一化處理,得到標準化壓力數據;
34、曲率分析模塊采用微分幾何理論分析所述標準化壓力數據,標記曲率的高點和低點,確定曲率變化最大區域,提取曲率最小化的連續路徑,得到參數曲率圖;
35、路徑優化模塊根據所述參數曲率圖,識別整個圖中曲率的局部最小值點,應用曲率比較算法逐點比較相鄰數據點的曲率值,連接形成連續路徑,調整路徑上每個點的位置,生成優化后的校準路徑;
36、布局優化模塊基于所述優化后的校準路徑,識別和標記高曲率區和低曲率區,在高曲率區域部署增密控制點,在低曲率區域減少控制點密度,優化每個控制點的布局,得到初步控制點布局方案;
37、配置數據獲取模塊基于所述初步控制點布局方案,調整控制點的位置和密度參數,結合神經網絡模型,配置神經網絡的輸入層接收控制點數據和實時壓力讀數,設定輸入參數并啟動數據流的實時捕捉,生成配置數據流;
38、校準參數優化模塊根據所述配置數據流,利用神經網絡進行實時數據分析,識別偏差大的控制點,自動計算所需的參數調整值,優化每個點的位置和響應閾值,分析調整效果,生成動態優化的校準參數;
39、偏差分析和數據整理模塊基于所述動態優化的校準參數,調整控制點的響應特性和閾值,計算實際輸出與預期輸出之間的偏差,調整校準參數減少偏差,監控調整過程并收集性能數據進行數據整理,得到最終校準記錄。
40、與現有技術相比,本發明的優點和積極效果在于:
41、本發明中,采用微分幾何理論,利用數學模型精確描述數據變化,能夠準確地識別出曲率最小或最大的關鍵區域,同時進行最小曲率路徑的搜索和優化,不僅減少了人工干預,而且提高了校準的自動化水平,使路徑調整更加科學和系統,結合神經網絡模型動態調整控制點配置,允許實時反饋和參數調整,極大增強了系統對環境變化的適應性和校準過程的靈活性,不僅提升了校準過程的效率和精確度,還增強了系統的可靠性和穩定性,確保了測量結果的準確性,從而提高了生產效率和產品質量。