[發明專利]一種基于模糊識別的稱重傳感器測試補償方法

有效

• 申請號: 201710847349.2
• 申請日: 2017-09-19
• 公開（公告）號: CN107741269B
• 公開（公告）日: 2020-08-28
• 發明（設計）人: 花銀群;湯建華;陳瑞芳;李志寶;薛青
• 申請（專利權）人: 江蘇大學
• 主分類號: G01G23/01
• 分類號: G01G23/01;G06N7/02
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于模糊識別的稱重傳感器測試補償方法，其特征在于，按照如下步驟進行：

步驟1：在包含n個測量稱重干擾因素傳感器的稱重系統中，將測量稱重干擾因素的傳感器依次編號為傳感器1，傳感器2，…，傳感器n，組成傳感器集U，然后采集相應的傳感器輸出值為u_i，i＝1，2，3…，n和稱重傳感器輸出值為W，n為測量稱重干擾因素傳感器的個數，n為大于等于3的正整數；

步驟2：設置測量稱重干擾因素傳感器的影響權重值分別為a_i，i＝1，2，3…，n，并將a_i作為矩陣中的元素組成權重模糊矩陣A＝(a₁，a₂，a₃…，a_n)，其中，a_i與上述傳感器集U中的第i個傳感器對應；

步驟3：建立一個包含m個補償系數k_j的補償評價集矩陣K：

K＝(k₁，k₂，k₃…，k_m)，其中，m為大于等于3的正整數，j＝1，2，3…，m；

步驟4：設置第i個傳感器的隸屬度函數集：

R_i＝(f₁(u_i)，f₂(u_i)，f₃(u_i)…，f_m(u_i))；

其中，f_m(u_i)為步驟1中傳感器集U中第i個傳感器的第m個隸屬度函數，u_i為步驟1中傳感器集U中第i個傳感器的輸出值，i＝1，2，3…，n，

得到如下單因素評判矩陣R：

步驟5：利用步驟2中得到的權重模糊矩陣A和步驟4中得到的單因素評判矩陣R，進行模糊合成，得到矩陣B：

B＝A·R＝(b₁，b₂，b₃，…，b_m)；

步驟6：根據步驟5中得到的矩陣B和步驟3中的補償評價集矩陣K，采用如下加權平均的方法得到稱重傳感器輸出值W的修正系數s：

最后，計算得到修正后的稱重值為W’＝s*W。

2.如權利要求1所述的一種基于模糊識別的稱重傳感器測試補償方法，其特征在于，步驟2中，權重模糊矩陣A中各元素a_i相加后的總和為1。

3.如權利要求1所述的一種基于模糊識別的稱重傳感器測試補償方法，其特征在于，步驟4中的隸屬度函數，為常數、線性函數或指數函數，且隸屬度函數的輸出值范圍在[-1，1]。

4.如權利要求1所述的一種基于模糊識別的稱重傳感器測試補償方法，其特征在于，步驟5中，權重模糊矩陣A與單因素評判矩陣R進行模糊合成得到矩陣B中各常數元素bj的方式為：其中i＝1，2…，n，j＝1，2，…，m，a_i是上述矩陣A中第i個常數元素，r_ij是上述矩陣R中第i行的第j列中隸屬度函數根據第i個傳感器輸出值u_i求得的常數元素。

5.如權利要求1所述的一種基于模糊識別的稱重傳感器測試補償方法，其特征在于，步驟6中，采用另一種計算方法確定修正系數s，如下：s＝max(b_j)，其中，j＝1，2，3…，m，b_j是上述步驟5中矩陣B中的常數元素。