[發明專利]一種基于神經網絡的提高電流傳感器精度的信息處理方法及系統

有效

• 申請號: 202011004182.1
• 申請日: 2020-09-22
• 公開（公告）號: CN112649656B
• 公開（公告）日: 2021-11-30
• 發明（設計）人: 沈強;王建方;邵福炳;張明剛
• 申請（專利權）人: 杭州杭越傳感科技有限公司
• 主分類號: G01R19/165
• 分類號: G01R19/165;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京化育知識產權代理有限公司 11833
• 代理人: 尹均利

1.一種基于神經網絡的提高電流傳感器精度的信息處理方法，其中，所述方法包括：

獲得電流傳感器的第一副邊電流和第一原邊電流；

根據所述第一副邊電流和所述第一原邊電流構建第一曲線函數；

所述第一曲線函數為y＝px^t，p＞0，t＞0；

其中，x為第一副邊電流，y為第一原邊電流，p為實時壓強，t為實時溫度；根據所述第一曲線函數獲得第一線性函數；

所述第一線性函數為logy＝tlogx+logp；

根據所述電流傳感器獲得第二線性函數；

所述第二線性函數為m＝an+b，其中，n為第二副邊電流，m為第二原邊電流，a、b為參數；

將所述電流傳感器的所述第一線性函數和所述第二線性函數輸入神經網絡模型，所述神經網絡模型經過多組訓練數據訓練獲得，所述多組訓練數據中的每一組均包括第一線性函數和所述第二線性函數和標識所述第一線性函數和所述第二線性函數差別等級的標識信息；

獲得所述神經網絡模型的輸出信息，所述輸出信息包括所述電流傳感器第一線性函數和所述第二線性函數的差別等級；

獲得預定差別等級閾值；

判斷所述第一線性函數和所述第二線性函數的差別等級是否在所述預定差別等級閾值之內；

如果所述第一線性函數和所述第二線性函數的差別等級在所述預定差別等級閾值之內，確定所述電流傳感器精度達標；

如果所述第一線性函數和所述第二線性函數的差別等級不在所述預定差別等級閾值之內，獲得所述第一線性函數的參數信息；

所述參數信息為第一線性函數中實時溫度信息以及實時壓強信息；

調整所述參數信息，使得所述第一線性函數與所述第二線性函數的差別等級在所述預定差別等級閾值之內。

2.如權利要求1所述的方法，其中，所述獲得所述神經網絡模型的輸出信息，所述輸出信息包括所述電流傳感器第一線性函數和所述第二線性函數的差別等級，包括：

所述第二線性函數為理想狀態下的所述電流傳感器的線性函數關系，所述第二線性函數為m＝an+b；其中，n為第二副邊電流，m為第二原邊電流，a、b為參數；

根據所述神經網絡模型比較所述第一線性函數與所述第二線性函數中對應項的差別信息；

將所述標識所述第一線性函數和所述第二線性函數差別等級的標識信息作為監督數據，對所述差別信息進行等級劃分。

3.如權利要求1所述的方法，其中，所述調整所述參數信息，使得所述第一線性函數與所述第二線性函數的差別等級在所述預定差別等級閾值之內，包括：

根據所述參數信息，獲得第一調整指令，其中，所述第一調整指令包括溫度調整指令和壓強調整指令；

當所述第一調整指令為溫度調整指令時，獲得第一實時溫度信息；

根據所述第一調整指令，調整所述第一實時溫度為第二實時溫度；

其中，所述第二實時溫度與理想參數信息相符。

4.如權利要求3所述的方法，其中，所述方法包括：

當所述第一調整指令為壓強調整指令時，獲得第一實時壓強信息；

根據所述第一調整指令，調整所述第一實時壓強為第二實時壓強；

其中，所述第二實時壓強與理想參數信息相符。

5.如權利要求1所述的方法，其中，所述方法包括：

根據所述電流傳感器，獲得第一副邊電流，并根據所述第一副邊電流生成第一驗證碼，其中，所述第一驗證碼是與所述第一副邊電流一一對應的；

根據所述電流傳感器，獲得第二副邊電流，根據所述第二副邊電流和第一驗證碼生成第二驗證碼；以此類推，獲取第N副邊電流，根據所述第N副邊電流和第N-1驗證碼生成第N驗證碼，其中，N為大于1的自然數；

將所有副邊電流和驗證碼分別復制保存在M臺設備上，其中，M為大于1的自然數。