本發(fā)明涉及智能校準，尤其涉及一種儀表校準智能方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、智能校準技術(shù)領(lǐng)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(shè)備的校準精度，通常應用于需要極高精確度的行業(yè)，比如高精度壓力變送器檢定。智能校準可以優(yōu)化設(shè)備的性能，確保測量結(jié)果的準確性和可靠性，從而提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)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(shù)來自動化校準過程，包括但不限于機器學習技術(shù)的應用，自動化軟件工具的開發(fā)，以及通過數(shù)據(jù)分析優(yōu)化校準參數(shù)。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(yè)的重復性和可靠性，旨在開發(fā)出既能滿足嚴格新規(guī)程的要求，又能支持本地業(yè)務(wù)和技術(shù)需求的校準裝置，為國內(nèi)計量校準行業(yè)的自主創(chuàng)新和技術(shù)獨立提供支持。

3、當前技術(shù)在應對高變異性數(shù)據(jù)與環(huán)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(tǒng)的校準方法因缺乏高級數(shù)學建模和自動化工具的支持，常常無法實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理的最優(yōu)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(tǒng)也難以及時調(diào)整校準參數(shù)，響應環(huán)境與設(shè)備狀態(tài)的變化，直接影響了校準結(jié)果的穩(wěn)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(chǎn)效率降低和成本增加，嚴重時甚至會影響最終產(chǎn)品的品質(zhì)安全。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺點，而提出的一種儀表校準智能方法及系統(tǒng)。

2、為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用了如下技術(shù)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(shù)據(jù)，進行信號去噪和數(shù)據(jù)標準化處理，得到標準化壓力數(shù)據(jù)；

4、s2：通過微分幾何理論分析所述標準化壓力數(shù)據(jù)，執(zhí)行參數(shù)空間曲率測量，并計算測地線分布，生成參數(shù)曲率圖；

5、s3：基于所述參數(shù)曲率圖，執(zhí)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(diào)整，獲取優(yōu)化后的校準路徑；

6、s4：根據(jù)所述優(yōu)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(qū)進行高密度布局，在低曲率區(qū)進行低密度布局，并根據(jù)校準效果反饋調(diào)整控制點，獲得調(diào)整后的控制點配置；

7、s5：結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對所述調(diào)整后的控制點配置進行動態(tài)參數(shù)調(diào)整，進行實時校準過程優(yōu)化，并根據(jù)輸出誤差調(diào)整校準參數(shù)，生成動態(tài)優(yōu)化的校準參數(shù)；

8、s6：采用所述動態(tài)優(yōu)化的校準參數(shù)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(fā)明的進一步方案，所述標準化壓力數(shù)據(jù)具體為去除噪聲的純凈信號、經(jīng)過歸一化處理的數(shù)據(jù)值，所述參數(shù)曲率圖包括曲率值的顏色編碼和曲率等高線，所述優(yōu)化后的校準路徑包括路徑長度最小化、路徑彎曲程度的優(yōu)化以及路徑平滑度的提升，所述調(diào)整后的控制點配置包括控制點間距的優(yōu)化、控制點敏感度的分類以及控制點響應時間的調(diào)整，所述動態(tài)優(yōu)化的校準參數(shù)包括實時反饋調(diào)整的壓力閾值、溫度補償系數(shù)以及壓力響應時間。

9、作為本發(fā)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(shù)據(jù)，執(zhí)行參數(shù)空間曲率測量，并計算測地線分布，生成參數(shù)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(shù)據(jù)，通過計算數(shù)據(jù)點的二階導數(shù)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(shù)映射整體參數(shù)空間的曲率變化，確定曲率變化最大區(qū)域，生成曲率變化圖；

12、s203：根據(jù)所述曲率變化圖，提取曲率最小化的連續(xù)路徑，確保連接路徑上每一段均達到曲率最小化，捕獲最優(yōu)測地線，得到參數(shù)曲率圖。

13、作為本發(fā)明的進一步方案，基于所述參數(shù)曲率圖，執(zhí)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(diào)整，獲取優(yōu)化后的校準路徑的步驟為，

14、s301：基于所述參數(shù)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(qū)域，得到潛在最小曲率點集；

15、s302：根據(jù)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(shù)據(jù)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(xù)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(diào)整，通過局部優(yōu)化調(diào)整算法調(diào)整路徑上每個點的位置，生成優(yōu)化后的校準路徑。

17、作為本發(fā)明的進一步方案，所述局部優(yōu)化調(diào)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(shù)關(guān)于點的梯度，是調(diào)整因子，是點當前方向與優(yōu)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(shù)的指數(shù)衰減函數(shù)。

20、作為本發(fā)明的進一步方案，根據(jù)所述優(yōu)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(qū)進行高密度布局，在低曲率區(qū)進行低密度布局，并根據(jù)校準效果反饋調(diào)整控制點，獲得調(diào)整后的控制點配置的步驟為，

21、s401：基于所述優(yōu)化后的校準路徑，采用曲率分析技術(shù)，掃描整個校準路徑，識別和標記高曲率區(qū)和低曲率區(qū)，對每個區(qū)域進行準確劃分，生成區(qū)域標記圖；

22、s402：在所述區(qū)域標記圖指示的高曲率區(qū)域部署增密控制點，在低曲率區(qū)域減少控制點密度，優(yōu)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(shù)據(jù)，根據(jù)分析結(jié)果，調(diào)整控制點的位置和密度參數(shù)，通過循環(huán)反饋調(diào)整每個控制點，優(yōu)化校準性能，得到調(diào)整后的控制點配置。

24、作為本發(fā)明的進一步方案，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對所述調(diào)整后的控制點配置進行動態(tài)參數(shù)調(diào)整，進行實時校準過程優(yōu)化，并根據(jù)輸出誤差調(diào)整校準參數(shù)，生成動態(tài)優(yōu)化的校準參數(shù)的步驟為，

25、s501：基于所述調(diào)整后的控制點配置，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，配置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層接收控制點數(shù)據(jù)和實時壓力讀數(shù)，設(shè)定輸入?yún)?shù)并啟動數(shù)據(jù)流的實時捕捉，生成配置數(shù)據(jù)流；

26、s502：根據(jù)所述配置數(shù)據(jù)流，激活神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實時數(shù)據(jù)分析功能，自動處理輸入數(shù)據(jù)，識別偏差大的控制點，采用梯度下降法計算所需的參數(shù)調(diào)整值，生成初步參數(shù)調(diào)整方案；

27、s503：基于所述初步參數(shù)調(diào)整方案，逐一細化所有控制點的參數(shù)設(shè)置，優(yōu)化每個點的位置和響應閾值，實時監(jiān)控調(diào)整過程中的校準數(shù)據(jù)，分析調(diào)整效果，?生成動態(tài)優(yōu)化的校準參數(shù)。

28、作為本發(fā)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(shù)調(diào)整值，其中，為當前參數(shù)值，為學習率，為損失函數(shù)關(guān)于參數(shù)的梯度，為正則化系數(shù)，是樣本的方差，為梯度符號調(diào)整系數(shù)，是梯度的符號函數(shù)，是梯度的規(guī)模的平方根。

32、一種儀表校準智能系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：

33、數(shù)據(jù)采集處理模塊從壓力變送器采集初始壓力讀數(shù)并記錄，在低通濾波器中剔除超出閾值的噪聲，對數(shù)據(jù)進行歸一化處理，得到標準化壓力數(shù)據(jù)；

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(shù)據(jù)，標記曲率的高點和低點，確定曲率變化最大區(qū)域，提取曲率最小化的連續(xù)路徑，得到參數(shù)曲率圖；

35、路徑優(yōu)化模塊根據(jù)所述參數(shù)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(shù)據(jù)點的曲率值，連接形成連續(xù)路徑，調(diào)整路徑上每個點的位置，生成優(yōu)化后的校準路徑；

36、布局優(yōu)化模塊基于所述優(yōu)化后的校準路徑，識別和標記高曲率區(qū)和低曲率區(qū)，在高曲率區(qū)域部署增密控制點，在低曲率區(qū)域減少控制點密度，優(yōu)化每個控制點的布局，得到初步控制點布局方案；

37、配置數(shù)據(jù)獲取模塊基于所述初步控制點布局方案，調(diào)整控制點的位置和密度參數(shù)，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，配置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層接收控制點數(shù)據(jù)和實時壓力讀數(shù)，設(shè)定輸入?yún)?shù)并啟動數(shù)據(jù)流的實時捕捉，生成配置數(shù)據(jù)流；

38、校準參數(shù)優(yōu)化模塊根據(jù)所述配置數(shù)據(jù)流，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行實時數(shù)據(jù)分析，識別偏差大的控制點，自動計算所需的參數(shù)調(diào)整值，優(yōu)化每個點的位置和響應閾值，分析調(diào)整效果，生成動態(tài)優(yōu)化的校準參數(shù)；

39、偏差分析和數(shù)據(jù)整理模塊基于所述動態(tài)優(yōu)化的校準參數(shù)，調(diào)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(diào)整校準參數(shù)減少偏差，監(jiān)控調(diào)整過程并收集性能數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)整理，得到最終校準記錄。

40、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的優(yōu)點和積極效果在于：

41、本發(fā)明中，采用微分幾何理論，利用數(shù)學模型精確描述數(shù)據(jù)變化，能夠準確地識別出曲率最小或最大的關(guān)鍵區(qū)域，同時進行最小曲率路徑的搜索和優(yōu)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(diào)整更加科學和系統(tǒng)，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型動態(tài)調(diào)整控制點配置，允許實時反饋和參數(shù)調(diào)整，極大增強了系統(tǒng)對環(huán)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(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性，確保了測量結(jié)果的準確性，從而提高了生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。