本發明涉及自動校準,具體地說,涉及一種用于模擬量模塊的自動校準方法。
背景技術:
1、在現代工業生產中,自動化和智能化水平的提升對于提高生產效率、產品質量和安全性至關重要。模擬量模塊作為自動化系統中的關鍵部件,負責將物理量轉換為電信號,以便于控制系統進行處理和決策。這些模塊的精度直接關系到整個系統的性能和可靠性,隨著時間的推移,模擬量模塊可能會因為環境因素、設備老化或機械磨損等原因而發生偏移,導致測量結果的準確性下降。定期校準是確保模塊持續符合精度標準的必要措施,它有助于恢復模塊的原始性能,保證測量數據的可靠性和一致性,傳統校準方法往往只在幾個特定點上表現良好,而無法保證在整個量程內的精度,且容易出現數據量有限而導致的欠擬合或過擬合的問題。因此,設計一種用于模擬量模塊的自動校準方法。
技術實現思路
1、本發明的目的在于提供一種用于模擬量模塊的自動校準方法,以解決上述背景技術中提出的只在幾個特定點上表現良好,而無法保證在整個量程內的精度,且容易出現數據量有限而導致的欠擬合或過擬合的問題。
2、為實現上述目的,本發明目的在于提供了一種用于模擬量模塊的自動校準方法,包括如下步驟:
3、s1、選擇一個已知高準確度的模擬量模塊作為校準源模塊,校準源模塊的量程覆蓋待校準模塊的量程;
4、s2、使用信號線將校準源模塊的輸出端子與待校準模塊的輸入端子連接,并使用隔離放大器避免信號的干擾;
5、s3、利用數字孿生方法并結合校準源模塊進行誤差計算,根據誤差,使用損失下降法計算增益系數和偏移量,并將增益系數和偏移量發送至待校準模塊,待校準模塊更新內部校準參數,經過多次迭代,直到誤差小于預設的閾值;
6、s4、校準完成后,對待校準模塊進行測試,使用未參與校準的數據點驗證校準結果的準確性,以及在不同的環境條件下進行測試,驗證校準效果,同時上位機記錄整個校準過程中的關鍵數據,生成校準報告。
7、作為本技術方案的進一步改進,所述校準源模塊經過多次嚴格校驗,其輸出值與理論值在可接受范圍內。
8、作為本技術方案的進一步改進,所述s3的具體步驟如下:
9、s31、通過上位機控制校準源產生校準信號,記錄待校準模塊根據校準信號值輸出的第一響應值;使用數字孿生方法建立虛擬校準源,模擬相同的校準信號值輸出第二響應值;
10、s32、計算校準源模塊的校準信號值與第一響應值的誤差,得到第一誤差,以及計算第二響應值與第一響應值之間的誤差,得到第二誤差,并基于誤差指標對第一誤差和第二誤差進行評估;
11、s33、基于第一誤差和第二誤差,利用損失下降法計算增益系數和偏移量,將增益系數和偏移量發送至待校準模塊,更新內部校準參數;
12、s34、重復s31至s33,直到第一誤差和第二誤差均小于預設的閾值。
13、作為本技術方案的進一步改進,所述s32中,基于誤差指標對第一誤差和第二誤差進行評估具體如下:
14、第一誤差的評估基于偏差加權的均方根誤差,具體如下:
15、;
16、;
17、其中,為偏差加權的均方根誤差;為第一誤差樣本的數量;;為第個校準信號值;為第個第一響應值;為預測偏差;
18、第二誤差的評估標準基于歸一化混合誤差,具體如下:
19、;
20、其中,為歸一化混合誤差;為誤差指標的數量;;為第個誤差指標的權重;為第個誤差指標的值;為第個誤差指標達到的最大值。
21、作為本技術方案的進一步改進,所述s33中,基于第一誤差和第二誤差,利用損失下降法計算增益系數和偏移量的具體如下:
22、構建最小二乘法函數:
23、;
24、其中,為綜合誤差函數;為校準點的數量;;為誤差權重;為第個校準點的校準信號值;為增益系數;為第一響應值;為偏移量;為第二響應值;
25、使用梯度下降法最小化損失函數:
26、;
27、;
28、其中,為增益系數當前的值;為增益系數上一次迭代的值;為學習率;為偏移量當前的值;為偏移量上一次迭代的值。
29、作為本技術方案的進一步改進,所述在使用所述梯度下降法最小化函數中引入帶有動量的梯度下降法,優化后具體為:
30、;
31、;
32、其中,為關于增益系數的動量項;為關于偏移量的動量項;為動量因子;為學習率;
33、;
34、;
35、其中,為優化后的增益系數當前的值;為優化后的偏移量當前的值。
36、作為本技術方案的進一步改進,所述s3執行前需要事先定義誤差閾值,用于與第一誤差和第二誤差進行對比,還需要事先定義最大迭代次數,用于避免無限循環。
37、作為本技術方案的進一步改進,所述s4的具體步驟如下:
38、s41、挑選低值、中值和高值的數據點,且這些數據點沒有用于之前的校準過程,并且這些數據點整個覆蓋測量范圍的各個部分,使用已校準的待校準模塊對這些數據點進行測量,并記錄結果,將測量結果與校準信號值進行對比,計算誤差,然后使用評估標準量化校準后的表現;
39、s42、測試不同溫度以及不同濕度環境下的校準效果,觀察校準效果是否一致,若不一致,則重新進行校準工作,直至不同環境下的校準效果與理想條件下的校準效果一致;
40、s43、上位機記錄所有校準過程中的關鍵數據,且能夠識別數據趨勢和異常值,最后生成校準報告。
41、作為本技術方案的進一步改進,所述s43中涉及的關鍵數據包括校準信號值、待校準模塊的輸出值,計算出的增益系數和偏移量以及校準結果。
42、作為本技術方案的進一步改進,所述s43中生成的校準報告包括校準日期、時間、使用的校準源信息、校準前后的參數變化以及誤差曲線。
43、與現有技術相比,本發明的有益效果:
44、1、該一種用于模擬量模塊的自動校準方法中,不僅考慮了物理校準源模塊與待校準模塊之間的誤差,還加入了與數字孿生模擬的理想響應值之間的誤差,能夠確保待校準模塊不僅在校準點上表現良好,而且在理論上能夠達到的最優性能上也盡量逼近,從而提高校準的整體質量和可靠性。同時,增加了訓練的數據集,避免出現過擬合和欠擬合的問題。
45、2、該一種用于模擬量模塊的自動校準方法中,損失下降法將最小二乘法和梯度下降法結合在一起,不僅考慮了實際的校準數據,還利用了數字孿生技術的模擬數據,從而提高了校準的準確性和魯棒性,再引入帶有動量的梯度下降法,不僅能夠加速收斂過程,還能提高算法抵抗局部最小值的能力,從而更有效地優化模擬量模塊的校準參數。
1.一種用于模擬量模塊的自動校準方法,其特征在于,包括如下步驟:
2.根據權利要求1所述的一種用于模擬量模塊的自動校準方法,其特征在于:所述校準源模塊經過多次嚴格校驗,其輸出值與理論值在可接受范圍內。
3.根據權利要求2所述的一種用于模擬量模塊的自動校準方法,其特征在于,所述s3的具體步驟如下:
4.根據權利要求3所述的一種用于模擬量模塊的自動校準方法,其特征在于:所述s32中,基于誤差指標對第一誤差和第二誤差進行評估具體如下:
5.根據權利要求4所述的一種用于模擬量模塊的自動校準方法,其特征在于:所述s33中,基于第一誤差和第二誤差,利用損失下降法計算增益系數和偏移量的具體如下:
6.根據權利要求5所述的一種用于模擬量模塊的自動校準方法,其特征在于:在使用所述梯度下降法最小化函數中引入帶有動量的梯度下降法,優化后具體為:
7.根據權利要求6所述的一種用于模擬量模塊的自動校準方法,其特征在于:所述s3執行前需要事先定義誤差閾值,用于與第一誤差和第二誤差進行對比,還需要事先定義最大迭代次數,用于避免無限循環。
8.根據權利要求7所述的一種用于模擬量模塊的自動校準方法,其特征在于:所述s4的具體步驟如下:
9.根據權利要求8所述的一種用于模擬量模塊的自動校準方法,其特征在于:所述s43中涉及的關鍵數據包括校準信號值、待校準模塊的輸出值,計算出的增益系數和偏移量以及校準結果。
10.根據權利要求9所述的一種用于模擬量模塊的自動校準方法,其特征在于:所述s43中生成的校準報告包括校準日期、時間、使用的校準源信息、校準前后的參數變化以及誤差曲線。