CN111965579A

CN111965579A - 微型电流传感器精度校准方法、装置、计算机设备和存储介质

Info

Publication number: CN111965579A
Application number: CN202010805725.3A
Authority: CN
Inventors: 李鹏; 刘仲; 田兵; 王志明; 钟连宏; 余文辉; 顾衍璋; 周柯; 徐长宝; 孙宏棣; 尹旭; 赵继光; 李立浧
Original assignee: China Southern Power Grid Co Ltd; Electric Power Research Institute of Guangxi Power Grid Co Ltd; Southern Power Grid Digital Grid Research Institute Co Ltd; Electric Power Research Institute of Guizhou Power Grid Co Ltd
Current assignee: China Southern Power Grid Co Ltd; Electric Power Research Institute of Guangxi Power Grid Co Ltd; Southern Power Grid Digital Grid Research Institute Co Ltd; Electric Power Research Institute of Guizhou Power Grid Co Ltd
Priority date: 2020-08-12
Filing date: 2020-08-12
Publication date: 2020-11-20
Anticipated expiration: 2040-08-12
Also published as: CN111965579B

Abstract

本申请涉及一种微型电流传感器精度校准方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：采用粒子群模型处理三个TMR芯片的第一测量距离、第二测量距离和各TMR芯片对位于预设位置处的通电载流导线测量到的各磁感应强度值，得到最优解，且将最优解确认为第一距离校准值、第二距离校准值；基于第一距离校准值与第二距离校准值，进行微型电流传感器的电流测量，以完成传感器精度校准。进而为微型电流传感器的电流测量提供精确的数据来源，降低了微型电流传感器的测量误差，提升了电流测量的准确度。

Description

微型电流传感器精度校准方法、装置、计算机设备和存储介质

技术领域

本申请涉及电力测量技术领域，特别是涉及一种微型电流传感器精度校准方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

电流测量在电力工业中起着极为重要的作用，它为电力系统提供用于计量、控制和继电保护所必需的信息。目前，电力系统的电流测量仍然主要依靠传统的电磁式电流互感器，这种传感器缺点在于体积笨重，价格昂贵，必须防止铁芯饱和，只能测量交流信号，且频率很低，无法测量高频电流。

随着电网向智能化、数字化方向的不断发展，研发微型化、智能本、低成本电流传感器的需求越来越迫切。近年来，随着磁阻效应的传感芯片(以下简称“磁电阻芯片”)在电力系统测量领域的引入和应用，采用磁电阻芯片测量电力系统电流成为了一种高精度、宽量程、集成化的技术手段，以此为基础研制的微型智能电流传感器在智能配电网中也开始试点应用，其低成本、高精度和微型化等的优点将有助于微型智能电流传感器在智能电网中的广泛部署。

相较于其它磁电阻芯片，隧道磁电阻(Tunnel Magnetoresistance，TMR)芯片(以下简称“TMR芯片”)具有磁电阻效应大、磁场灵敏度高等独特优势，在微型智能电流传感器中应用广泛；在实现过程中，发明人发现传统技术中至少存在如下问题：传统的TMR芯片可以测量单轴或者三轴方向上的磁感应强度，采用3个单轴TMR芯片测量电流的传感器已有研制，且在电网中开始应用，但由于制作和测量误差，TMR芯片之间的实际距离往往与设计距离之间存在一定的误差，加上TMR芯片之间的设计距离一般较小(毫米级)，使得相对误差较大，造成电流测量值也存在较大的误差，影响传感器测量精度。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种微型电流传感器精度校准方法、装置、计算机设备和存储介质。

为了实现上述目的，一方面，本发明实施例提供了一种微型电流传感器精度校准方法，包括：

获取微型电流传感器的第一TMR芯片与第二TMR芯片之间的第一测量距离，以及第一TMR芯片与第三TMR芯片之间的第二测量距离；其中，第一TMR芯片、第二TMR芯片和第三TMR芯片位于同一直线上，第一TMR芯片、第二TMR芯片和第三TMR芯片的磁敏感方向同方向且均位于各芯片所在直线上；

分别获取第一TMR芯片、第二TMR芯片和第三TMR芯片测量的各磁感应强度测量值；其中，磁感应强度测量值为各芯片对位于预设位置处的通电载流导线测量得到；

采用粒子群模型处理第一测量距离、第二测量距离和各磁感应强度测量值，得到最优解，且将最优解确认为第一距离校准值、第二距离校准值；

基于第一距离校准值与第二距离校准值，进行微型电流传感器的电流测量，以完成传感器精度校准。

在其中一个实施例中，在采用粒子群模型处理第一测量距离、第二测量距离和各磁感应强度测量值，得到最优解的步骤，包括：

将粒子的位置表示为由第一测量距离、第二测量距离组成的二维向量，将每个粒子的初始化位置作为其个体最优位置，根据初始化的第一测量距离、初始化的第二测量距离和各磁感应强度测量值，确认每个粒子的适应值，并将各适应值中最小适应值对应的粒子位置，确定为粒子群的全局最优位置；

基于粒子个体最优位置、粒子群全局最优位置、惯性权重、第一学习因子、第二学习因子、最大迭代次数以及收敛精度，对每个粒子的速度和位置进行迭代更新，获取每个粒子迭代更新后位置；

根据每个粒子迭代更新后位置的位置分量，获取每个粒子迭代更新后适应值；

若粒子迭代更新后适应值小于个体最优位置对应的适应值，则获取粒子迭代更新后适应值对应的当前粒子位置作为个体最优位置，否则不变；

若粒子迭代更新后适应值小于全局最优位置对应的适应值，则获取粒子迭代更新后适应值对应的当前粒子位置作为全局最优位置，否则不变；

根据计算终止条件得到最终全局最优位置；其中，计算终止条件为迭代更新后的全局最优位置所对应的适应值达到收敛精度，或迭代次数达到最大迭代次数；

获取最终全局最优位置的位置分量，确认为最优解。

在其中一个实施例中，根据第一测量距离、第二测量距离和各磁感应强度测量值，计算每个粒子的适应值的步骤中，以及根据每个粒子迭代更新后位置的位置分量计算每个粒子迭代更新后适应值的步骤中，基于以下公式得到适应值：

F＝|I₁-I_ref|+|I₂-I_ref|+|I₃-I_ref|

其中，预设位置包括第一位置、第二位置和第三位置；

I_ref为通电载流导线中的准确参考电流值；

I₁为根据第一测量距离、第二测量距离、以及第一TMR芯片、第二TMR芯片以及第三TMR芯片对位于第一位置处的通电载流导线测得的各磁感应强度值得到；

I₂为根据第一测量距离、第二测量距离、以及第一TMR芯片、第二TMR芯片以及第三TMR芯片对位于第二位置处的通电载流导线测得的各磁感应强度值得到；

I₃为根据第一测量距离、第二测量距离、以及第一TMR芯片、第二TMR芯片以及第三TMR芯片对位于第三位置处的通电载流导线测得的各磁感应强度值得到。

在其中一个实施例中，基于以下公式，获取通电载流导线的电流值I₁、I₂、I₃：

或：

其中：

其中，m为第一测量距离，n为第二测量距离；μ₀为真空磁导率；

B₁为第一TMR芯片对位于预设位置处的通电载流导线测得的磁感应强度值；B₂为第二TMR芯片对位于预设位置处的通电载流导线所测得的磁感应强度值；B₃为第三TMR芯片对位于预设位置处的通电载流导线所测得的磁感应强度值。

在其中一个实施例中，基于惯性权重、第一学习因子、第二学习因子、最大迭代次数以及收敛精度，对每个粒子的速度和位置进行迭代计算更新，获取每个粒子迭代更新后位置的步骤中，基于以下公式获得粒子更新后位置：

其中，第i个粒子的位置为x_i＝(x_i1,x_i2,…,x_id)，速度为v_i＝(v_i1,v_i2,…,v_id)，每次迭代中第i个粒子所追随的个体最优位置为P_i＝(P_i1,P_i2,…,P_id)，整个粒子群的全局最优位置为Pg＝(Pg₁,Pg₂,…,Pg_d)；

k为迭代次数，δ为惯性权重，c₁为第一学习因子，c₂为第二学习因子，rnd₁、rnd₂为在区间[0,1]变化的随机数。

在其中一个实施例中，惯性权重δ为随着迭代次数增加而线性减小的惯性权重δ；

其中，基于以下公式获取惯性权重δ：

其中，δ_max为初始惯性权重，δ_min为最终惯性权重，K_max为最大迭代次数，k为当前迭代次数。

一种微型电流传感器芯片位置校准装置，装置包括：

距离获取模块，用于获取微型电流传感器的第一TMR芯片与第二TMR芯片之间的第一测量距离，以及第一TMR芯片与第三TMR芯片之间的第二测量距离；其中，第一TMR芯片、第二TMR芯片和第三TMR芯片位于同一直线上，第一TMR芯片、第二TMR芯片和第三TMR芯片的磁敏感方向同方向且均位于各芯片所在直线上；

测量值获取模块，用于分别获取第一TMR芯片、第二TMR芯片和第三TMR芯片测量的各磁感应强度测量值；其中，磁感应强度测量值为各芯片对位于预设位置处的通电载流导线测量得到；

最优解获取模块，用于采用粒子群模型处理第一测量距离、第二测量距离和各磁感应强度测量值，得到最优解，且将最优解确认为第一距离校准值、第二距离校准值；

校准模块，用于基于第一距离校准值与第二距离校准值，进行微型电流传感器的电流测量，以完成传感器精度校准。

在其中一个实施例中，

最优解获取模块，还用于将粒子的位置表示为由第一测量距离、第二测量距离组成的二维向量，将每个粒子的初始化位置作为其个体最优位置，根据初始化的第一测量距离、初始化的第二测量距离和各磁感应强度测量值，确认每个粒子的适应值，并将各适应值中最小适应值对应的粒子位置，确定为粒子群的全局最优位置；基于粒子个体最优位置、粒子群全局最优位置、惯性权重、第一学习因子、第二学习因子、最大迭代次数以及收敛精度，对每个粒子的速度和位置进行迭代更新，获取每个粒子迭代更新后位置；根据每个粒子迭代更新后位置的位置分量，获取每个粒子迭代更新后适应值；若粒子迭代更新后适应值小于个体最优位置对应的适应值，则获取粒子迭代更新后适应值对应的当前粒子位置作为个体最优位置，否则不变；若粒子迭代更新后适应值小于全局最优位置对应的适应值，则获取粒子迭代更新后适应值对应的当前粒子位置作为全局最优位置，否则不变；以及根据计算终止条件得到最终全局最优位置；其中，计算终止条件为迭代更新后的全局最优位置所对应的适应值达到收敛精度，或迭代次数达到最大迭代次数；获取最终全局最优位置的位置分量，确认为最优解。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的方法的步骤。

上述技术方案中的一个技术方案具有如下优点和有益效果：

本申请采用粒子群模型对微型电流传感器中三个TMR芯片的位置进行校准，获得TMR芯片之间的距离精确值，克服了由于制作和测量误差导致的TMR芯片之间的实际距离与设计距离存在一定误差、以及由于TMR芯片之间的设计距离一般较小(毫米级)，使得相对误差较大的问题，进而为微型电流传感器的电流测量提供精确的数据来源，降低了微型电流传感器的测量误差，提升了电流测量的准确度。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或传统技术中的技术方案，下面将对实施例或传统技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为一个实施例中微型电流传感器精度校准方法的应用场景图；

图2为一个实施例中微型电流传感器精度校准方法的流程示意图；

图3为一个实施例中微型电流传感器精度校准装置的结构框图。

具体实施方式

为了便于理解本申请，下面将参照相关附图对本申请进行更全面的描述。附图中给出了本申请的实施例。但是，本申请可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使本申请的公开内容更加透彻全面。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请。

可以理解，本申请所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种元件，但这些元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个元件与另一个元件区分。

需要说明的是，当一个元件被认为是“连接”另一个元件时，它可以是直接连接到另一个元件，或者通过居中元件连接另一个元件。此外，以下实施例中的“连接”，如果被连接的对象之间具有电信号或数据的传递，则应理解为“电连接”、“通信连接”等。

在此使用时，单数形式的“一”、“一个”和“所述/该”也可以包括复数形式，除非上下文清楚指出另外的方式。还应当理解的是，术语“包括/包含”或“具有”等指定所陈述的特征、整体、步骤、操作、组件、部分或它们的组合的存在，但是不排除存在或添加一个或更多个其他特征、整体、步骤、操作、组件、部分或它们的组合的可能性。同时，在本说明书中使用的术语“和/或”包括相关所列项目的任何及所有组合。

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请提供的微型电流传感器精度校准方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，在空间中放置三个TMR芯片，三个芯片位于同一直线上，且三个芯片的磁敏感方向同向，位于各芯片所在的直线上。第一TMR芯片与第二TMR芯片之间的距离为m，第一TMR芯片与第三TMR芯片之间的距离为n；B₁、B₂、B₃分别为第一TMR芯片、第二TMR芯片、第三TMR芯片测量到的磁感应强度；x₁、x₂、x₃分别为第一TMR芯片、第二TMR芯片、第三TMR芯片到通电载流导线的距离；通电载流导线与TMR芯片所在直线的公垂线段为d；经过TMR芯片所在直线、且与垂线段d垂直的平面为s；θ₁、θ₂、θ₃分别为第一TMR芯片、第二TMR芯片、第三TMR芯片到通电载流导线的垂线与平面s的夹角，通电载流导线与TMR芯片所在直线的法平面的夹角为α。

在一个实施例中，提供了一种微型电流传感器精度校准方法，以该方法应用于图1中的应用场景为例进行说明，可以包括以下步骤，如图2所示：

步骤202，获取微型电流传感器的第一TMR芯片与第二TMR芯片之间的第一测量距离，以及第一TMR芯片与第三TMR芯片之间的第二测量距离；其中，第一TMR芯片、第二TMR芯片和第三TMR芯片位于同一直线上，第一TMR芯片、第二TMR芯片和第三TMR芯片的磁敏感方向同方向且均位于各芯片所在直线上。

具体地，TMR芯片可以为单轴TMR芯片，单轴TMR芯片可以测量单轴方向上的磁感应强度，三个TMR芯片位于通电载流导线的一侧，三个TMR芯片所在直线与通电载流导线不平行，不构成环，且与通电载流导线不接触。

获取的第一测量距离和第二测量距离由于测量误差，可能与实际距离值误差比较大，本申请的微型电流传感器精度校准方法首先获取误差较大的三个TMR芯片之间的距离，基于获取的较大误差的第一测量距离和第二测量距离，从而对第一测量距离和第二测量距离进行校准，最终获得准确的测量值。

步骤204，分别获取第一TMR芯片、第二TMR芯片和第三TMR芯片测量的各磁感应强度测量值；其中，磁感应强度测量值为各芯片对位于预设位置处的通电载流导线测量得到。

具体而言，通电载流导线放置于三个TMR芯片附近的位置，通电载流导线位于三个TMR芯片的一侧，不与三个TMR芯片接触，也不和三个TMR芯片所在直线平行，通电载流导线激发磁场，三个TMR芯片则测量出三个磁感应强度用于校准第一测量值和第二测量值。

步骤206，采用粒子群模型处理第一测量距离、第二测量距离和各磁感应强度测量值，得到最优解，且将最优解确认为第一距离校准值、第二距离校准值。

其中，粒子群模型的原理是把鸟群中的每一只鸟替换成质量和体积可以忽略不计的粒子，每个粒子都代表优化问题的一个可能解，每个粒子对应一个适应值，这个适应值是根据目标函数来计算确定的，适应值的作用就是用来评判粒子位置的优劣。每一个粒子在规定的搜索空间中飞行，它的飞行速度和在搜索空间的位置会动态地根据粒子本身和群体中其他粒子的飞行经历而不断地进行调整，使得粒子向着问题的最优解方向飞去。

具体来说，就是每个粒子在其每一次迭代过程中都会追随目前自身找到的最优位置和粒子群中其它粒子找到的最优位置而调节自己的速度和位置两个属性来寻求问题的最优解，在经过多次迭代之后群体中的粒子就能够找到满足精度要求的最优解。

进一步的，本申请采用粒子群模型处理第一测量距离、第二测量距离和各磁感应强度测量值，获得最优解，最优解确认为第一距离校准值和第二距离校准值，经过校准后的第一测量距离即为第一距离校准值，经过校准后的第二测量距离即为第二距离校准值。

通过本申请微型电流传感器精度校准方法得到的第一距离校准值和第二距离校准值的精确度很高，避免了微型电流传感器的TMR芯片制作和测量为误差大的问题，以校准后的位置作为微型电流传感器测量电流的输入值，可以有效降低微型电流传感器电流测量误差，提升微型电流传感器测量精度。

在一个具体的实施例中，在采用粒子群模型处理第一测量距离、第二测量距离和各磁感应强度测量值，得到最优解的步骤，可以包括：

若粒子迭代更新后适应值小于个体最优位置对应的适应值，则获取粒子迭代更新后适应值对应的当前粒子位置作为个体最优位置，否则不变；即若粒子迭代更新后适应值小于个体最优位置对应的适应值，则获取粒子迭代更新后适应值对应的当前粒子位置作为个体最优位置，若粒子迭代更新后适应值大于或等于个体最优位置对应的适应值，则保持粒子当前的个体最优位置不变。

若粒子迭代更新后适应值小于全局最优位置对应的适应值，则获取粒子迭代更新后适应值对应的当前粒子位置作为全局最优位置，否则不变；即若粒子迭代更新后适应值小于全局最优位置对应的适应值，则获取粒子迭代更新后适应值对应的当前粒子位置作为全局最优位置，若粒子迭代更新后适应值大于或灯于全局最优位置对应的适应值，则保持粒子群当前的全局最优位置不变。

获取最终全局最优位置的位置分量，确认为最优解。

具体而言，采用粒子群模型需要获取种群规模，种群规模为初始化粒子群中粒子个数，它的大小是根据具体问题的要求来确定的；如果待优化的问题要求有较快的收敛速度且对计算的精度要求不高，那么种群规模就可以选择得较小；如果待优化的问题要求计算精度较高，那么就要选择较大的种群规模，而计算时间自然就会加长；对于一般的优化问题，几十个粒子规模的种群就可以基本满足计算精度和速度的要求。

进一步，获取第一测量距离、第二测量距离和各磁感应强度测量值，根据第一测量距离、第二测量距离和各磁感应强度测量值，确认每个粒子的适应值，所有适应值中的最小适应值对应的粒子位置的位置分量即为校准后的第一测量距离、第二测量距离，此时校准后的第一测量距离、第二测量距离精确度比初始的第一测量距离、第二测量距离精确度高。

通过不断地对粒子的速度和位置进行迭代更新，可以得到精确度不断提高的全局最优位置，即第一测量距离、第二测量距离的精度不断提高；当达到计算终止条件或者达到最大迭代次数时，即可得到最终的全局最优位置，该全局最优位置的位置分量，确认为最优解，也即第一距离校准值和第二距离校准值，该最优解为对第一测量距离、第二测量距离经过不断校准后得到的，精确度高，利用该最优解可以提升微型电流传感器测量精度，降低电流测量的误差。

在一个具体的实施例中，根据第一测量距离、第二测量距离和各磁感应强度测量值，计算每个粒子的适应值的步骤中，以及根据每个粒子迭代更新后位置的位置分量计算每个粒子迭代更新后适应值的步骤中，可以基于以下公式得到适应值：

F＝|I₁-I_ref|+|I₂-I_ref|+|I₃-I_ref|

其中，预设位置包括第一位置、第二位置和第三位置；

I_ref为通电载流导线中的准确参考电流值；

具体而言，第一位置、第二位置和第三位置为三个TMR芯片附近不同的位置，即通电载流导线与TMR芯片之间的参数x₁、x₂、x₃、θ₁、θ₂、θ₃、α，其中任意一个参数的数值不同，即为不同位置。

通过在载流导线中通入I_ref的电流，分别单独放置在第一位置、第二位置和第三位置；通电载流导线放置在第一位置时，三个TMR芯片测得三个磁感应强度，通过当前粒子迭代更新后的位置以及测得的三个磁感应强度即可得到I₁；通电载流导线放置在第二位置时，三个TMR芯片测得三个磁感应强度，通过当前粒子迭代更新后的位置以及测得的三个磁感应强度即可得到I₂；通电载流导线放置在第三位置时，三个TMR芯片测得三个磁感应强度，通过当前粒子迭代更新后的位置以及测得的三个磁感应强度即可得到I₃；通过I_ref、I₁、I₂、I₃即可得到当前粒子迭代更新后的适应值，所有适应值中的最小适应值对应的粒子的位置确定为当前全局最优位置，直到达到计算终止条件，即可得到最终全局最优位置，最终全局最有位置的位置分量确认为第一距离校准值和第二距离校准值，从而得到精确度高的TMR位置。

在一个具体的实施例中，可以基于以下公式，获取通电载流导线的电流值I₁、I₂、I₃：

或：

其中：

具体而言，B₁、B₂、B₃分别为第一TMR芯片、第二TMR芯片、第三TMR芯片对位于预设位置处的通电载流导线测得的磁感应强度值；预设位置可以为第一位置、第二位置或者第三位置，需要注意的是，B₁、B₂、B₃分别为第一TMR芯片、第二TMR芯片、第三TMR芯片对位于同一位置(即第一位置、第二位置或者第三位置)处的通电载流导线测得的磁感应强度值，通过m、n以及第一TMR芯片、第二TMR芯片、第三TMR芯片对位于同一位置处的通电载流导线测得的磁感应强度值B₁、B₂、B₃即可得到测得的通电载流导线的电流值。

通电载流导线的电流测量只需m、n、B₁、B₂、B₃五个值，与三个TMR芯片到待测载流导线的距离无关，与载流导线的旋转角度也无关，即不需要固定载流导线与TMR芯片的相对位置。

进一步，根据将通入I_ref的通电载流导线分别通放在第一位置、第二位置或者第三位置得到的I₁、I₂、I₃，从而得到粒子的适应值，再对粒子的位置进行不断迭代更新，最终得到最终全局最优位置，将最终全局最优位置的位置分量确认为第一距离校准值和第二距离校准值，有效地提高微型电流传感器的测量精度。

在一个具体的实施例中，基于惯性权重、第一学习因子、第二学习因子、最大迭代次数以及收敛精度，对每个粒子的速度和位置进行迭代计算更新，获取每个粒子迭代更新后位置的步骤中，基于以下公式获得粒子更新后位置：

具体而言，由z个粒子组成的粒子群在d维空间中飞行搜索最优解，这个搜索空间的第o维区间被限制为[x_omin,x_omax],在粒子的更新过程中，它的位置和速度是被约束的，它的位置受搜索空间的限制，每个粒子位置的第o维被限制为[x_omin,x_omax]；粒子飞行速度的第o维被限制在[-v_omax,v_omax]区间，如果它的速度超过v_omax，则速度就被限定为v_omax，如果速度低于-v_omax，那么它的速度也就被限制为-v_omax。

粒子速度更新的公式是由三项组成的；其中第一项是粒子更新前的自身速度，表示粒子本身运动的惯性，从而保证了粒子具有记忆的能力；第二项表示粒子调整自身的速度飞向本身找到的最优位置，保证了粒子具有自我认知的能力；第三项表示粒子调整自身的速度飞向整个粒子群的全局最优位置，保证了粒子具有向群体学习并与其他粒子交流的能力。

学习因子c₁、c₂也称作加速系数，分别表示粒子自身飞行经验和群体飞行经验对粒子速度的影响程度。如果c₁＝c₂＝0，那么粒子就只能记忆自身的飞行速度，它将会依靠自身惯性一直以初始速度飞行，直至搜索空间边界；如果c₁＝0，那么粒子将失去对自身飞行经验的认知能力，只依赖群体经验，虽然收敛速度较快，但容易陷入局部最优；如果c₂＝0，那么粒子将不再与其他粒子进行信息共享，单靠自身经验各自进行寻优，这样就难以得到整个待优化问题的最优解。对于一般的优化问题，通常取c₁＝c₂＝2。

最大飞行速度v_omax与搜索空间范围x_omax之间存在如下关系：

v_omax＝αx_omax

其中，x_omax为搜索空间第o维上限，α为最大飞行速度与位置上限的比例系数。在优化问题中，x_omax通常是已知的，本申请中将粒子位置的第一维搜索空间限制设为[x_1min,x_1max]＝[0.8m,1.2m]，第一维搜索空间限制设为[x_2min,x_2max]＝[0.8n,1.2n]，那么就可以通过调整α的大小来控制粒子第o维的最大飞行速度v_omax。如果v_omax太大，粒子就可能飞过最优解；如果v_omax太小，粒子的全局搜索能力就会降低，其陷入局部最优的可能性就会增大。在通常情况下，一般将比例系数α取为0.1。

在一个具体的实施例中，惯性权重δ为随着迭代次数增加而线性减小的惯性权重δ；

其中，基于以下公式获取惯性权重δ：

具体地，惯性权重δ的设置可影响粒子的局部搜索能力和全局搜索能力，一般要求粒子在计算开始的时候具有较强的全局搜索能力，找到最优解的大概位置，然后随着迭代次数的增加，逐步增强粒子的局部搜索能力，对最优解进行精细地查找，这种搜索策略能够大大提高寻求到最优解的概率，因此，本申请的惯性权重δ是随着迭代次数增加而线性减小的。

步骤208，基于第一距离校准值与第二距离校准值，进行微型电流传感器的电流测量，以完成传感器精度校准。

具体地，第一距离校准值为第一测量距离通过粒子群模型校准后得到的，第二距离校准值为第二测量距离通过粒子群模型校准后得到的，基于第一距离校准值与第二距离校准值进行微型电流传感器的电流测量可以提高微型电流传感器的测量精度。

以上，本申请采用粒子群模型将第一TMR芯片与第二TMR芯片之间的第一测量距离，以及所述第一TMR芯片与第三TMR芯片之间的第二测量距离不断迭代更新，最终得到精确度高的第一距离校准值、第二距离校准值，完成了微型电流传感器精度校准，从而有效降低了微型电流传感器测量误差，提升了微型电流传感器测量精度。

应该理解的是，虽然图2的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一个实施例中，如图3所示，提供了一种微型电流传感器精度校准装置，装置包括：

距离获取模块810，用于获取微型电流传感器的第一TMR芯片与第二TMR芯片之间的第一测量距离，以及第一TMR芯片与第三TMR芯片之间的第二测量距离；其中，第一TMR芯片、第二TMR芯片和第三TMR芯片位于同一直线上，第一TMR芯片、第二TMR芯片和第三TMR芯片的磁敏感方向同方向且均位于各芯片所在直线上；

测量值获取模块820，用于分别获取第一TMR芯片、第二TMR芯片和第三TMR芯片测量的各磁感应强度测量值；其中，磁感应强度测量值为各芯片对位于预设位置处的通电载流导线测量得到；

最优解获取模块830，用于采用粒子群模型处理第一测量距离、第二测量距离和各磁感应强度测量值，得到最优解，且将最优解确认为第一距离校准值、第二距离校准值；

校准模块840，用于基于第一距离校准值与第二距离校准值，进行微型电流传感器的电流测量，以完成传感器精度校准。

在一个具体的实施例中，最优解获取模块830，还用于将粒子的位置表示为由第一测量距离、第二测量距离组成的二维向量，将每个粒子的初始化位置作为其个体最优位置，根据初始化的第一测量距离、初始化的第二测量距离和各磁感应强度测量值，确认每个粒子的适应值，并将各适应值中最小适应值对应的粒子位置，确定为粒子群的全局最优位置；基于粒子个体最优位置、粒子群全局最优位置、惯性权重、第一学习因子、第二学习因子、最大迭代次数以及收敛精度，对每个粒子的速度和位置进行迭代更新，获取每个粒子迭代更新后位置；根据每个粒子迭代更新后位置的位置分量，获取每个粒子迭代更新后适应值；若粒子迭代更新后适应值小于个体最优位置对应的适应值，则获取粒子迭代更新后适应值对应的当前粒子位置作为个体最优位置，否则不变；若粒子迭代更新后适应值小于全局最优位置对应的适应值，则获取粒子迭代更新后适应值对应的当前粒子位置作为全局最优位置，否则不变；以及根据计算终止条件得到最终全局最优位置；其中，计算终止条件为迭代更新后的全局最优位置所对应的适应值达到收敛精度，或迭代次数达到最大迭代次数；获取最终全局最优位置的位置分量，确认为最优解。

关于微型电流传感器精度校准装置的具体限定可以参见上文中对于微型电流传感器精度校准方法的限定，在此不再赘述。上述微型电流传感器精度校准装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。需要说明的是，本申请实施例中对模块的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述方法的步骤。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory，DRAM)等。

在本说明书的描述中，参考术语“有些实施例”、“其他实施例”、“理想实施例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特征包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性描述不一定指的是相同的实施例或示例。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims

1.一种微型电流传感器精度校准方法，其特征在于，包括：

获取微型电流传感器的第一TMR芯片与第二TMR芯片之间的第一测量距离，以及所述第一TMR芯片与第三TMR芯片之间的第二测量距离；其中，所述第一TMR芯片、所述第二TMR芯片和所述第三TMR芯片位于同一直线上，所述第一TMR芯片、所述第二TMR芯片和所述第三TMR芯片的磁敏感方向同方向且均位于各芯片所在直线上；

分别获取所述第一TMR芯片、所述第二TMR芯片和所述第三TMR芯片测量的各磁感应强度测量值；其中，所述磁感应强度测量值为各芯片对位于预设位置处的通电载流导线测量得到；

采用粒子群模型处理所述第一测量距离、所述第二测量距离和各所述磁感应强度测量值，得到最优解，且将所述最优解确认为第一距离校准值、第二距离校准值；

基于所述第一距离校准值与所述第二距离校准值，进行所述微型电流传感器的电流测量，以完成传感器精度校准。

2.根据权利要求1所述的微型电流传感器精度校准方法，其特征在于，在采用粒子群模型处理所述第一测量距离、所述第二测量距离和各所述磁感应强度测量值，得到最优解的步骤，包括：

将粒子的位置表示为由所述第一测量距离、所述第二测量距离组成的二维向量，将每个粒子的初始化位置作为其个体最优位置，根据初始化的所述第一测量距离、初始化的所述第二测量距离和各所述磁感应强度测量值，确认每个粒子的适应值，并将各所述适应值中最小适应值对应的粒子位置，确定为所述粒子群的全局最优位置；

基于所述粒子个体最优位置、所述粒子群全局最优位置、惯性权重、第一学习因子、第二学习因子、最大迭代次数以及收敛精度，对每个粒子的速度和位置进行迭代更新，获取每个粒子迭代更新后位置；

若所述粒子迭代更新后适应值小于所述个体最优位置对应的适应值，则获取粒子迭代更新后适应值对应的当前粒子位置作为个体最优位置，否则不变；

若所述粒子迭代更新后适应值小于所述全局最优位置对应的适应值，则获取粒子迭代更新后适应值对应的当前粒子位置作为全局最优位置，否则不变；

根据计算终止条件得到最终全局最优位置；其中，所述计算终止条件为迭代更新后的全局最优位置所对应的适应值达到收敛精度，或迭代次数达到最大迭代次数；

获取最终全局最优位置的位置分量，确认为所述最优解。

3.根据权利要求2所述的微型电流传感器精度校准方法，其特征在于，根据所述第一测量距离、所述第二测量距离和各所述磁感应强度测量值，计算每个粒子的适应值的步骤中，以及根据每个粒子迭代更新后位置的位置分量计算每个粒子迭代更新后适应值的步骤中，基于以下公式得到所述适应值：

F＝|I₁-I_ref|+|I₂-I_ref|+|I₃-I_ref|

其中，所述预设位置包括第一位置、第二位置和第三位置；

I_ref为所述通电载流导线中的准确参考电流值；

I₁为根据所述第一测量距离、所述第二测量距离、所述第一TMR芯片、所述第二TMR芯片以及所述第三TMR芯片对位于所述第一位置处的所述通电载流导线测得的各磁感应强度值得到；

I₂为根据所述第一测量距离、所述第二测量距离、所述第一TMR芯片、所述第二TMR芯片以及所述第三TMR芯片对位于所述第二位置处的所述通电载流导线测得的各磁感应强度值得到；

I₃为根据所述第一测量距离、所述第二测量距离、所述第一TMR芯片、所述第二TMR芯片以及所述第三TMR芯片对位于所述第三位置处的所述通电载流导线测得的各磁感应强度值得到。

4.根据权利要求3所述的微型电流传感器精度校准方法，其特征在于，基于以下公式，获取所述通电载流导线的电流值I₁、I₂、I₃：

或：

其中：

其中，m为所述第一测量距离，n为所述第二测量距离；μ₀为真空磁导率；

B₁为所述第一TMR芯片对位于所述预设位置处的所述通电载流导线测得的磁感应强度值；B₂为所述第二TMR芯片对位于所述预设位置处的所述通电载流导线所测得的磁感应强度值；B₃为所述第三TMR芯片对位于所述预设位置处的所述通电载流导线所测得的磁感应强度值。

5.根据权利要求2所述的微型电流传感器精度校准方法，其特征在于，基于惯性权重、第一学习因子、第二学习因子、最大迭代次数以及收敛精度，对每个粒子的速度和位置进行迭代计算更新，获取每个粒子迭代更新后位置的步骤中，基于以下公式获得所述粒子更新后位置：

6.根据权利要求5所述的微型电流传感器精度校准方法，其特征在于，所述惯性权重δ为随着迭代次数增加而线性减小的惯性权重δ；

其中，基于以下公式获取所述惯性权重δ：

7.一种微型电流传感器芯片位置校准装置，其特征在于，所述装置包括：

距离获取模块，用于获取微型电流传感器的第一TMR芯片与第二TMR芯片之间的第一测量距离，以及所述第一TMR芯片与第三TMR芯片之间的第二测量距离；其中，所述第一TMR芯片、所述第二TMR芯片和所述第三TMR芯片位于同一直线上，所述第一TMR芯片、所述第二TMR芯片和所述第三TMR芯片的磁敏感方向同方向且均位于各芯片所在直线上；

测量值获取模块，用于分别获取所述第一TMR芯片、所述第二TMR芯片和所述第三TMR芯片测量的各磁感应强度测量值；其中，所述磁感应强度测量值为各芯片对位于预设位置处的通电载流导线测量得到；

最优解获取模块，用于采用粒子群模型处理所述第一测量距离、所述第二测量距离和各所述磁感应强度测量值，得到最优解，且将所述最优解确认为第一距离校准值、第二距离校准值；

校准模块，用于基于所述第一距离校准值与所述第二距离校准值，进行所述微型电流传感器的电流测量，以完成传感器精度校准。

8.根据权利要求7所述的微型电流传感器芯片位置校准装置，其特征在于，

所述最优解获取模块，还用于将粒子的位置表示为由所述第一测量距离、所述第二测量距离组成的二维向量，将每个粒子的初始化位置作为其个体最优位置，根据初始化的所述第一测量距离、初始化的所述第二测量距离和各所述磁感应强度测量值，确认每个粒子的适应值，并将各所述适应值中最小适应值对应的粒子位置，确定为所述粒子群的全局最优位置；基于所述粒子个体最优位置、所述粒子群全局最优位置、惯性权重、第一学习因子、第二学习因子、最大迭代次数以及收敛精度，对每个粒子的速度和位置进行迭代更新，获取每个粒子迭代更新后位置；根据每个粒子迭代更新后位置的位置分量，获取每个粒子迭代更新后适应值；若所述粒子迭代更新后适应值小于所述个体最优位置对应的适应值，则获取粒子迭代更新后适应值对应的当前粒子位置作为个体最优位置，否则不变；若所述粒子迭代更新后适应值小于所述全局最优位置对应的适应值，则获取粒子迭代更新后适应值对应的当前粒子位置作为全局最优位置，否则不变；以及根据计算终止条件得到最终全局最优位置；其中，所述计算终止条件为迭代更新后的全局最优位置所对应的适应值达到收敛精度，或迭代次数达到最大迭代次数；获取最终全局最优位置的位置分量，确认为所述最优解。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。