CN112985688B - 压力传感器的输出校准方法、装置及可读存储介质 - Google Patents

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CN112985688B CN202110194082.8A CN202110194082A CN112985688B CN 112985688 B CN112985688 B CN 112985688B CN 202110194082 A CN202110194082 A CN 202110194082A CN 112985688 B CN112985688 B CN 112985688B
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Abstract

本发明公开一种压力传感器的输出校准方法、装置及可读存储介质。其中，所述输出校准方法包括：配置至少两个标准温度点及至少两个标准压力点；获取待测压力传感器在所述标准温度点下各所述标准压力点的输出数据；根据所述输出数据在一压力‑输出坐标系内拟合一压力‑输出曲线；根据所述标准温度点及对应的所述压力‑输出曲线建立样本数据；根据至少两个所述样本数据构建一样本分析模型；根据所述样本分析模型预测至少一待测温度点在所述压力‑输出坐标系内的实际输出曲线。本发明通过有限的标准温度点及标准压力点，获取压力传感器在所有温度点下的实际输出曲线，用于配置压力传感器在各温度点下的校准参数。

Description

压力传感器的输出校准方法、装置及可读存储介质
技术领域
本发明涉及传感器校准技术领域，具体而言，涉及一种压力传感器的输出校准方法、装置及可读存储介质。
背景技术
硅压阻式传感器广泛应用于压力计、流量计等压力检测仪器仪表领域。压力传感器的特性会随着温度的变化而变化，影响传感器感知压力的精准度，所以实际使用中需要通过对压力传感器进行校准，从而提高其精准度。
由于压力传感器在出厂前已将校准参数保存在存储器中，用户在使用压力传感器时无法改变校准方程，导致使用的校准方程形式固定，灵活度低，不利于压力传感器应用开发人员的多场景应用。
压力传感器配置校准参数，一般是采集有限的常规温度点及常规压力点对校准参数进行配置；但受限于温度点、压力点较大的数据范围，压力传感器在非常规温度/压力点的校准，缺乏必要的数据支撑，造成压力传感器在非常规温度/压力点数据输出存在不可预测的偏移。对于，硅压阻压力传感器，其不同温度点造成的数据偏移更加明显。
发明内容
本发明提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种压力传感器的输出校准方法、装置及可读存储介质。
根据本发明的第一方面，提供一种压力传感器的输出校准方法，包括：
配置至少两个标准温度点及至少两个标准压力点；
获取所述压力传感器在所述标准温度点下各所述标准压力点的输出数据；
根据所述输出数据在一压力-输出坐标系内拟合一压力-输出曲线；
根据所述标准温度点及对应的所述压力-输出曲线建立样本数据；
根据至少两个所述样本数据构建一样本分析模型；
根据所述样本分析模型预测至少一待测温度点在所述压力-输出坐标系内的实际输出曲线。
在上述技术方案的基础上，本发明还可以作出如下改进。
作为本发明一种可能的实施方式，获取所述样本数据配置为，
选取至少三个所述压力-输出曲线的输入特征点构建输入数据集，
根据所述标准温度点及对应的所述输入数据集建立样本数据；
预测所述实际输出曲线配置为，
根据所述样本分析模型获取至少一待测温度点的预测数据集，
选择所述预测数据集的至少三个预测特征点拟合所述待测温度点的实际输出曲线。
作为本发明一种可能的实施方式，各所述输入特征点分别与对应所述预测特征点的压力点相同。
作为本发明一种可能的实施方式，选取所述输入特征点配置为：
根据一预置间隔获取所述压力-输出曲线中至少三个相邻的离散特征点；
获取任意两个相邻所述离散特征点的特征直线；
获取任意两个相邻所述特征直线的斜率差和/或斜率乘积；
选择所述斜率差靠前和/或所述斜率乘积为正数的三个相邻所述离散特征点为第一特征组；
选取所述第一特征组中间的所述离散特征点为所述输入特征点。
作为本发明一种可能的实施方式，获取所述预测数据集配置为:
根据至少两个相邻所述标准温度点的样本数据建立样本矩阵；
根据至少两个所述样本矩阵构建一矩阵分析模型；
获取包含至少一所述待测温度点的相邻温度点集；
根据所述矩阵分析模型预测所述相邻温度点集对应的实际输出矩阵；
分析所述实际输出矩阵中对应所述待测温度点的所述预测数据集。
作为本发明一种可能的实施方式，所述相邻温度点集包含有至少一所述待测温度点及至少一所述标准温度点。
作为本发明一种可能的实施方式，所述相邻温度点集中的任意所述待测温度点相邻有所述标准温度点。
作为本发明一种可能的实施方式，根据所述预测数据集更新至少一所述样本矩阵。
根据本发明的第二方面，提供了一种可存储介质，其上存储有计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现如前述输出校准方法的步骤。
根据本发明的第三方面，提供一种压力传感器输出校准装置，包括：标准配置模块、数据输出模块、曲线拟合模块、样本建立模块、模型建立模块及曲线预测模块及曲线配置模块；
所述标准配置模块配置至少两个标准温度点及至少两个标准压力点；所述数据输出模块获取所述压力传感器在所述标准温度点下各所述标准压力点的输出数据；所述曲线拟合模块根据所述输出数据在一压力-输出坐标系内拟合对应所述标准温度点的压力-输出曲线；所述样本建立模块根据所述标准温度点及对应的所述压力-输出曲线建立样本数据；所述模型建立模块根据至少两个所述样本数据构建一样本分析模型；所述曲线预测模块根据所述样本分析模型预测至少一待测温度点对应在所述压力-输出坐标系内的实际输出曲线，所述曲线配置模块配置所述实际输出曲线在所述压力传感器。
针对上述方案，本发明通过以下参照附图对公开的示例性实施例作详细描述，亦使本发明实施例的其它特征及其优点清楚。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
图1为实施例一中输出校准方法的流程图；
图2为实施例一中输出校准方法另一优选实施步骤的流程图；
图3为实施例一中执行步骤S410的流程图；
图4为实施例中执行执行另一优选步骤S410的流程图；
图5为实施例二中输出校准方法的流程图；
图6为实施例中输出校准装置的结构图。
具体实施方式
现在将详细地参考实施方案，这些实施方案的示例在附图中示出。下面的详细描述中示出许多具体细节，以便提供对各种所描述的实施方案的充分理解。但是，对本领域的普通技术人员将显而易见的是，各种所描述的实施方案可以在没有这些具体细节的情况下被实践。在其他情况下，没有详细地描述众所周知的方法、过程、部件、电路和网络，以免不必要地使实施方案的各方面晦涩难懂。
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
实施例一
图1为本发明实施例提供的一种压力传感器的输出校准方法流程图，如图1所示，所述方法被执行时实现以下步骤。
S100，配置一组标准温度点{T1,T2,T3,...,Ti}及一组标准压力点{P1,P2,P3,...,Pi}。
其中，该组标准温度点优选的覆盖有25℃、0℃、-10℃、30℃等一个或多个常见温度点。该组标准温度点除覆盖有前述一个或多个常见温度点外，相邻标准温度点间设定一随机间隔，如T1＝10℃，T2＝25℃，T3＝30℃。
S200，获取待校准的压力传感器在每个标准温度点下所有标准压力点对应的输出数据，所述输出数据用于表示真实压力值。如标准温度点为25℃，标准压力点为30000Kpa，则16位数字压力传感器的输出数据为26412。
S300，根据输出数据在一压力-输出坐标系内拟合每个标准温度点对应的一压力-输出曲线。
具体的，压力传感器各温度点的压力-输出曲线一般是能够通过多项式表示的多次曲线。其中，硅压阻式传感器一般是通过二次多项式表示的二次曲线，即曲线整体呈现为上升或下降趋势。
硅压阻式传感器在不同温度点的压力-输出曲线区别，主要是各压力点的切线斜率不同，亦可理解为二次多项式的系数不同。
那么本实施例中待校准的压力传感器可通过二次多项式方程y＝ax2+bx+c进行表示；在已知横向坐标为{x1,x2,x3,...,xi}；纵向坐标为{y1,y2,y3,...,yi}后，可通过最小二乘法基于前述的坐标可求取二次多项式方程各系数。
例如，用y＝ax2+bx+c表示一标准温度点的压力-输出曲线，已知若干坐标(xi,yi)，i＞0；那么可使用最小二乘法求解前式中a、b及c。
S410，拟合压力-输出曲线后选择若干压力-输出曲线中的输入特征点，并且根据输入特征点的纵向坐标构建输入数据集。
S420，根据前述标准温度点及对应该标准温度点的输入数据集构建用于模型训练的样本数据。其中，标准温度点为模型训练的输入样本；输入数据集为模型训练的输出样本。
S500，根据若干不同标准温度点对应的样本数据训练一初始化的样本分析模型。
S610，选择区别于标准温度点的若干待测温度点，以及通过样本分析模型预测出每个待测温度点的预测数据集。再选取S410中所有输入特征点的横向坐标与预测数据集的特征点一一匹配构建出若干预测特征点。
S620，根据构建的全部预测特征点拟合出对应待测温度点的实际输出曲线。
S700，根据实际输出曲线获取压力传感器在压力点与实际输出之间的映射关系。
那么，本实施例基于执行的步骤旨在通过有限的标准温度点及标准压力点，获取压力传感器在所有温度点下的实际输出曲线；进而可查明各温度点下实际输出及压力点之间映射关系，用于配置对压力传感器在各温度点下的校准参数。
本实施例执行前述步骤获取有实际输出曲线；进一步，图2示出可根据实际输出曲线及压力传感器的理论输出，建立该待测温度点对应的校准方程。
S710，根据实际输出曲线获取待测压力传感器在待测温度点下多个待测压力点的实际输出。获取待测压力传感器在待测温度点下多个S710中待测压力点的理论输出。
S720，根据待测压力传感器在一个或多个压力点下的理论输出及实际输出曲线的实际输出构建所述校准方程。
同时，在实施S410的步骤中，对输入特征点的选择，一般优选为选取压力-输出曲线中明显的特征点，如曲线拐点、曲线上升、下降点等。
因一般压力-输出曲线是通过二次多项式方式进行表示，那么压力-输出曲线不存在“波谷”，即曲线拐点。那么图3示出本实施例对S410的步骤可配置如下步骤。
S411，按照一预置的横向坐标间隔获取压力-输出曲线中若干相邻的离散特征点。
S412，连接任意相邻的两个离散特征点，获取所有相邻两个离散特征点的特征直线，并且获取每个特征直线的斜率。
S413，沿坐标横向求取任意两个相邻特征直线的斜率差；斜率差越大，表示压力-输出曲线在这三个相邻特征直线之间的曲线变化大，即更加陡峭。
S414，排列并且选取排名靠前或前10位的斜率差，获取这些斜率差对应的三个相邻离散特征点，三个相邻离散特征点为一第一特征组。
S415，选取位于第一特征组中间的一离散特征点为本实施例的输入特征点。
同时，本实施例的覆盖不限于通过二次多项式表示的压力-输出曲线。在通过n次多项式表示的压力-输出曲线时，因压力-输出曲线存在“波谷”，即曲线拐点。那么图4示出本实施例对S410的步骤可配置如下步骤。
S411，按照一预置的横向坐标间隔获取压力-输出曲线中若干相邻的离散特征点。
S412，连接任意相邻的两个离散特征点，获取所有相邻两个离散特征点的特征直线，并且获取每个特征直线的斜率。
S413，沿坐标横向求取任意两个相邻特征直线的斜率差；斜率差越大，表示压力-输出曲线在这三个相邻特征直线之间的曲线变化大，即陡峭程度大。
S414，排列并且选取排名靠前或前10位的斜率差，获取这些斜率差对应的三个相邻离散特征点，三个相邻离散特征点为一第一特征组。
S415，获取任意两个相特征直线的斜率乘积。
S416，选择斜率乘积为负数的三个相邻离散特征点为第二特征组。
S417，选取位于第一特征组、第二特征组中间的一离散特征点为本实施例的输入特征点。
优选的，本实施例中样本矩阵模型为基于MATLAB平台构建卷积神经网络模型。本实施例中配置样本矩阵模型的步骤如下。
在先配置卷积神经网络模型的输入层、隐含层及输出层等节点。随机的配置任意节点的权值。根据标准输入及标准输出对卷积神经网络模型训练；并且选用后向传递算法根据的实际输出与配置的输出比较，反复更新卷积神经网络内所有节点的权值。获取卷积神经网络根据标准输入获取的实际输出；比较实际输出与标准输出的偏差，并且在偏差小于最小阈值，即卷积神经网络结构参数收敛后，完成卷积神经网络模型的构建，即停止更新权值。
同时，本实施例基于MATLAB平台构建卷积神经网络模型，配置卷积层的个数以及所有卷积层应用的特征图个数和尺寸；卷积层A共有16去个特征向量，每个特征向量使用一个11×1的卷积核去卷积，移动步长设为2，该层输出32个93×1大小的特征向量；卷积层B采用9×1的卷积核，输出32个85×1大小的特征向量；池化层a采用3×1的池化核，移动步长为2，产生32个42×1大小的特征向量；卷积层C采用7×1的卷积核，移动步长为2，输出32个18×1大小的卷积核；卷积层D采用5×1的卷积核，输出32个14×1大小的特征向量；池化层b采用3×1的池化核，移动步长为2，产生32个6×1大小的特征向量；卷积层E采用6×1的卷积核，输出32个1×1大小的特征向量。
实施例二
图5为本发明可供执行的另一实施方式流程图。本实施例基于实施例一的
S100，配置一组标准温度点{T1,T2,T3,...,Ti}及一组标准压力点{P1,P2,P3,...,Pi}。
S200，获取待校准的压力传感器在每个标准温度点下所有标准压力点对应的输出数据，所述输出数据用于表示真实压力值。
S300，根据输出数据在一压力-输出坐标系内拟合每个标准温度点对应的一压力-输出曲线。具体的，本实施例通过最小二乘法拟合标准温度点Ti的所述压力-输出曲线。
S410，拟合压力-输出曲线后选择若干压力-输出曲线中的输入特征点，并且根据输入特征点的纵向坐标构建输入数据集。
S420，根据若干相邻标准温度点及对应各标准温度点的输入数据集构建用于模型训练的样本矩阵。其中，前述若干相邻的标准温度点集为模型训练的输入样本；样本矩阵为模型训练的输出样本。
S500，根据若干不同标准温度点对应的样本数据训练一初始化的矩阵分析模型。
S610，获取包含一待测温度点及若干标准温度点的相邻温度点集，并且相邻温度点集中的待测温度点至少相邻有一个标准温度点。
S620，通过矩阵分析模型预测出每个相邻温度点集对应的实际输出矩阵。
S630，拆分出的实际输出矩阵中对应待测温度点的预测数据集。再选取S410中所有输入特征点的横向坐标与预测数据集的特征点一一匹配构建出若干预测特征点。
S640，根据构建的全部预测特征点拟合出对应待测温度点的实际输出曲线。
S700，根据实际输出曲线获取压力传感器在任意待测压力点下的实际输出。
那么本实施例将根据多个相邻标准温度点的输入数据集构建样本矩阵，并且以若干样本矩阵训练一矩阵样本模型；再通过矩阵样本模型预测含有一待测温度点的相邻温度点集的实际输出矩阵。通过与待测温度点相邻的多个标准温度点及其实际输出来干预矩阵样本模型对待测温度点的预测，进一步提高矩阵样本模型预测的正确性。
优选的，本实施例可考虑选用主成分分析算法对样本矩阵进行降维处理，使系统处理性能保持的前提下，进一步增加样本矩阵对应的标准温度点的数量，提高干预效果。
具体的，实施对样本矩阵的降维步骤如下。
S100，获取n个标准温度点样本矩阵X；其中，
Figure BDA0002945997300000131
表示为标准温度点Tn，在标准压力点Pm的实际输出。
S200，计算样本矩阵X的协方差矩阵C。
一般协方差公式为，
Figure BDA0002945997300000132
为特征均值。
S300，本实施例对协方差矩C进行奇异值分解，计算协方差矩阵C的特征值及特征向量。
S400，根据特征值及特征向量构建降维矩阵P。
S400，根据特征值的大小对特征值对应的特征向量进行次序排列；
S500，根据排列的特征向量建立特征向量矩阵Z；
S600，选取特征向量矩阵Z的前K行构建降维矩阵P，K小于N且为正整数。降维矩阵P为矩阵样本模型的训练样本。
图6为本发明实施例提供的压力传感器的输出校准装置结构图，如图6所示，一种压力传感器输出校准装置，包括：标准配置模块、数据输出模块、曲线拟合模块、样本建立模块、模型建立模块、曲线预测模块及曲线配置模块。
其中，标准配置模块配置至少两个标准温度点及至少两个标准压力点。数据输出模块获取压力传感器在标准温度点下各标准压力点的输出数据。曲线拟合模块根据输出数据在一压力-输出坐标系内拟合对应标准温度点的压力-输出曲线。样本建立模块根据标准温度点及对应的压力-输出曲线建立样本数据。模型建立模块根据至少两个样本数据构建一样本分析模型。曲线预测模块根据样本分析模型预测至少一待测温度点对应在压力-输出坐标系内的实际输出曲线。曲线配置模块，配置实际输出曲线在压力传感器。
进一步的，本发明实施例提供的一种计算机可读存储介质的实施例示意图。本实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现前述实施例的步骤。
需要说明的是，在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详细描述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式计算机或者其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包括这些改动和变型在内。

Claims (8)

1.一种压力传感器的输出校准方法，其特征在于，所述输出校准方法包括：
配置至少两个标准温度点及至少两个标准压力点；
获取待测压力传感器在所述标准温度点下各所述标准压力点的输出数据；
根据所述输出数据在一压力-输出坐标系内拟合一压力-输出曲线；
根据所述标准温度点及对应的所述压力-输出曲线建立样本数据；
根据至少两个所述样本数据构建一样本分析模型；
根据所述样本分析模型预测至少一待测温度点在所述压力-输出坐标系内的实际输出曲线；
获取所述样本数据配置为，
选取至少三个所述压力-输出曲线的输入特征点构建输入数据集，根据所述标准温度点及对应的所述输入数据集建立样本数据；
选取所述输入特征点配置为：
根据一预置间隔获取所述压力-输出曲线中至少三个相邻的离散特征点；
获取任意两个相邻所述离散特征点的特征直线；
获取任意两个相邻所述特征直线的斜率差和/或斜率乘积；
选择所述斜率差靠前和/或所述斜率乘积为正数的三个相邻所述离散特征点为第一特征组；
选取所述第一特征组中间的所述离散特征点为所述输入特征点；
预测所述实际输出曲线配置为，
根据所述样本分析模型获取至少一待测温度点的预测数据集，选择所述预测数据集的至少三个预测特征点拟合所述待测温度点的实际输出曲线。
2.如权利要求1所述压力传感器的输出校准方法，其特征在于，各所述输入特征点分别与对应所述预测特征点的压力点相同。
3.如权利要求1所述压力传感器的输出校准方法，其特征在于，获取所述预测数据集配置为:
根据至少两个相邻所述标准温度点的样本数据建立样本矩阵；
根据至少两个所述样本矩阵构建一矩阵分析模型；
获取包含至少一所述待测温度点的相邻温度点集；
根据所述矩阵分析模型预测所述相邻温度点集对应的实际输出矩阵；
分析所述实际输出矩阵中对应所述待测温度点的所述预测数据集。
4.如权利要求3所述压力传感器的输出校准方法，其特征在于，所述相邻温度点集包含有至少一所述待测温度点及至少一所述标准温度点。
5.如权利要求4所述压力传感器的输出校准方法，其特征在于，所述相邻温度点集中的任意所述待测温度点相邻有所述标准温度点。
6.如权利要求5所述压力传感器的输出校准方法，其特征在于，根据所述预测数据集更新至少一所述样本矩阵。
7.一种可存储介质，用于存储计算机指令，其特征在于，所述计算机指令被处理器执行时实现如权利要求1到6任意一项所述输出校准方法的步骤。
8.一种压力传感器输出校准装置，其特征在于，所述输出校准装置包括标准配置模块、数据输出模块、曲线拟合模块、样本建立模块、模型建立模块、曲线预测模块及曲线配置模块；
所述标准配置模块配置至少两个标准温度点及至少两个标准压力点；
所述数据输出模块获取所述压力传感器在所述标准温度点下各所述标准压力点的输出数据；
所述曲线拟合模块根据所述输出数据在一压力-输出坐标系内拟合对应所述标准温度点的压力-输出曲线；
所述样本建立模块根据所述标准温度点及对应的所述压力-输出曲线建立样本数据；
所述模型建立模块根据至少两个所述样本数据构建一样本分析模型；
所述曲线预测模块根据所述样本分析模型预测至少一待测温度点对应在所述压力-输出坐标系内的实际输出曲线；
所述曲线配置模块，配置所述实际输出曲线在所述压力传感器；
获取所述样本数据配置为，
选取至少三个所述压力-输出曲线的输入特征点构建输入数据集，根据所述标准温度点及对应的所述输入数据集建立样本数据；
选取所述输入特征点配置为：
根据一预置间隔获取所述压力-输出曲线中至少三个相邻的离散特征点；
获取任意两个相邻所述离散特征点的特征直线；
获取任意两个相邻所述特征直线的斜率差和/或斜率乘积；
选择所述斜率差靠前和/或所述斜率乘积为正数的三个相邻所述离散特征点为第一特征组；
选取所述第一特征组中间的所述离散特征点为所述输入特征点；
预测所述实际输出曲线配置为，
根据所述样本分析模型获取至少一待测温度点的预测数据集，选择所述预测数据集的至少三个预测特征点拟合所述待测温度点的实际输出曲线。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114235275B (zh) * 2021-12-15 2024-06-07 南京英锐创电子科技有限公司 压力传感器的标定方法、装置及电子设备
CN114754924A (zh) * 2022-04-29 2022-07-15 东风电驱动系统有限公司 一种传感器标定中断的处理方法、装置、设备及存储介质

Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005528985A (ja) * 2003-02-04 2005-09-29 ビ−エイイ−　システムズ　パブリック　リミテッド　カンパニ− 感圧性塗料に係る改良
CN103410501A (zh) * 2013-07-03 2013-11-27 中国石油天然气股份有限公司 井下电子压力计的温度漂移补偿方法和温度漂移补偿系统
CN103837300A (zh) * 2014-03-19 2014-06-04 成都千嘉科技有限公司 带温度补偿的压力传感器校准方法
JP2015212664A (ja) * 2014-05-06 2015-11-26 株式会社デンソー 圧力センサの製造方法
CN105258847A (zh) * 2015-10-08 2016-01-20 歌尔声学股份有限公司 一种压力传感器校准的方法和装置
CN105258846A (zh) * 2015-10-08 2016-01-20 歌尔声学股份有限公司 一种压力传感器校准的方法和装置
CN105628266A (zh) * 2015-12-25 2016-06-01 武汉中航传感技术有限责任公司 一种压力传感器的温度补偿系统及方法
CN107543651A (zh) * 2016-06-24 2018-01-05 上海北京大学微电子研究院 一种压力传感器校准系统
CN207423441U (zh) * 2017-11-10 2018-05-29 苏州华兴源创电子科技有限公司 一种压力传感器的输出校准装置
KR20180094190A (ko) * 2017-02-14 2018-08-23 연세대학교 원주산학협력단 압력 센서 교정 관리 시스템
CN108593203A (zh) * 2018-04-28 2018-09-28 福州大学 基于8051的压力传感器校准算法
KR102074671B1 (ko) * 2018-08-08 2020-02-07 자인주식회사 원격검침이 가능한 가스미터용 온압보정기
CN112014025A (zh) * 2020-08-31 2020-12-01 安徽江淮汽车集团股份有限公司 基于压力传感器的温度补偿方法、装置、设备及存储介质

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5307683A (en) * 1992-08-05 1994-05-03 Marathon Oil Company Transient temperature compensation for pressure gauges
US8701460B2 (en) * 2011-03-31 2014-04-22 Freescale Semiconductor, Inc. Method and system to compensate for temperature and pressure in piezo resistive devices
CN106248297B (zh) * 2016-07-28 2018-10-12 湖南威铭能源科技有限公司 压力传感器误差修正方法和用该方法测压的热量表
DE102017211970A1 (de) * 2017-07-12 2019-01-17 Infineon Technologies Ag Sensoranordnung und Verfahren zum Testen einer Sensoranordnung
CN109540340B (zh) * 2018-11-15 2020-10-09 北京华航无线电测量研究所 一种管道内液体温度、压力监测传感器的校准方法

Patent Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005528985A (ja) * 2003-02-04 2005-09-29 ビ−エイイ−　システムズ　パブリック　リミテッド　カンパニ− 感圧性塗料に係る改良
CN103410501A (zh) * 2013-07-03 2013-11-27 中国石油天然气股份有限公司 井下电子压力计的温度漂移补偿方法和温度漂移补偿系统
CN103837300A (zh) * 2014-03-19 2014-06-04 成都千嘉科技有限公司 带温度补偿的压力传感器校准方法
JP2015212664A (ja) * 2014-05-06 2015-11-26 株式会社デンソー 圧力センサの製造方法
CN105258847A (zh) * 2015-10-08 2016-01-20 歌尔声学股份有限公司 一种压力传感器校准的方法和装置
CN105258846A (zh) * 2015-10-08 2016-01-20 歌尔声学股份有限公司 一种压力传感器校准的方法和装置
CN105628266A (zh) * 2015-12-25 2016-06-01 武汉中航传感技术有限责任公司 一种压力传感器的温度补偿系统及方法
CN107543651A (zh) * 2016-06-24 2018-01-05 上海北京大学微电子研究院 一种压力传感器校准系统
KR20180094190A (ko) * 2017-02-14 2018-08-23 연세대학교 원주산학협력단 압력 센서 교정 관리 시스템
CN207423441U (zh) * 2017-11-10 2018-05-29 苏州华兴源创电子科技有限公司 一种压力传感器的输出校准装置
CN108593203A (zh) * 2018-04-28 2018-09-28 福州大学 基于8051的压力传感器校准算法
KR102074671B1 (ko) * 2018-08-08 2020-02-07 자인주식회사 원격검침이 가능한 가스미터용 온압보정기
CN112014025A (zh) * 2020-08-31 2020-12-01 安徽江淮汽车集团股份有限公司 基于压力传感器的温度补偿方法、装置、设备及存储介质

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Intelligent Calibration System Design of Silicon Piezoresistive Pressure Sensor;Shen Jin-xin 等;《Instrument Technique and Sensor》;20140331(第3期);第1-3页 *
Si基压阻式压力传感器性能补偿方法研究;华振宇;《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(硕士)信息科技辑》;20170115(第01期);I140-109 *
车用压力传感器自动化校准系统的设计;孙马驰;《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(硕士)信息科技辑》;20150215(第02期);I140-324 *

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