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龍圖騰網獲悉西安威爾測量儀器有限公司申請的專利一種基于機器學習的LVDT傳感器精度矯正方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120296372B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510776830.1，技術領域涉及：G06F18/21；該發明授權一種基于機器學習的LVDT傳感器精度矯正方法是由范厚杰;王海濤;張濤;王蕾設計研發完成，并于2025-06-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于機器學習的LVDT傳感器精度矯正方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于機器學習的LVDT傳感器精度矯正方法，本發明涉及LVDT傳感器技術領域。該方法步驟包括：收集LVDT傳感器響應信號和擾動源參數；通過多層級小波包分解算法得到LVDT傳感器響應信號的子頻段，并計算子頻段能量指數和子頻段能量熵，結合子頻段能量指數最大值與子頻段能量熵得到能量集中指數；通過峰值分析得到子頻段峰值因子并結合子頻段能量指數，得到子頻段綜合峰值指數；通過KMEANS算法對能量集中指數和子頻段綜合峰值指數組合的響應信號特征進行聚類，得到響應信號聚類簇并通過擾動參數添加干擾特征標簽；構建傳感器精度誤差預測模型；實時收集LVDT原始信號并輸入到對應干擾標簽的傳感器精度誤差預測模型，得到LVDT信號誤差結果，實現精度矯正。

本發明授權一種基于機器學習的LVDT傳感器精度矯正方法在權利要求書中公布了：1.一種基于機器學習的LVDT傳感器精度矯正方法，其特征在于：包括以下步驟： 步驟S1：通過對LVDT傳感器添加不同擾動源，獲得LVDT傳感器擾動數據集，所述LVDT傳感器擾動數據集包括：LVDT傳感器響應信號和擾動源參數； 步驟S2：通過多層級小波包分解算法將所述LVDT傳感器響應信號進行頻率分解，得到LVDT傳感器響應信號子頻段的小波系數序列，并通過所述小波系數序列計算子頻段能量指數；通過對所述子頻段能量指數進行熵值計算，得到子頻段能量熵；通過結合子頻段能量指數的最大值和子頻段能量熵，計算得到能量集中指數； 步驟S3：通過對所述小波系數序列進行峰值分析，得到子頻段峰值因子；通過結合所述子頻段峰值因子和子頻段能量指數，計算得到子頻段綜合峰值指數；通過將子頻段綜合峰值指數和能量集中指數進行組合，得到LVDT響應信號特征； 步驟S4：通過KMEANS算法將LVDT響應信號特征進行聚類，得到響應信號聚類簇，通過對響應信號聚類簇中每個聚類簇的擾動源參數進行統計分析，得到聚類簇的干擾特征標簽； 步驟S5：根據所述干擾特征標簽，構建干擾特征標簽對應的傳感器精度誤差預測模型；實時收集LVDT原始測量信號，計算LVDT原始測量信號的LVDT響應信號特征，將LVDT響應信號特征輸入到響應信號聚類簇中，得到LVDT原始測量信號的干擾特征標簽；再將LVDT原始測量信號輸入到所述干擾特征標簽對應的傳感器精度誤差預測模型中，得到LVDT的信號誤差結果； 步驟S6：通過結合LVDT原始測量信號的LVDT響應信號特征和LVDT的信號誤差結果，計算得到LVDT信號的修正結果，實現對LVDT傳感器的精度矯正； 所述通過對所述子頻段能量指數進行熵值計算，得到子頻段能量熵，包括以下步驟： ； 其中，H為子頻段能量熵，表示分解層數為L時生成的子頻段總數，L為分解層數，為第i個子頻段能量指數； 所述通過結合子頻段能量指數的最大值和子頻段能量熵，計算得到能量集中指數，包括以下步驟： 通過結合子頻段能量指數的最大值和子頻段能量熵，計算得到能量集中指數： ； 其中，為能量集中指數，H為子頻段能量熵，表示子頻段能量指數的最大值，max為取最大值函數。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西安威爾測量儀器有限公司，其通訊地址為：712044 陜西省西安市灃東新城上林街道上林北路社區能源路秦創原科創大廈A座14樓1403室；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。