一种基于大数据的压力传感器采集系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于大数据的压力传感器采集系统，涉及传感器技术领域，解决了现有技术获取的基础数据不准确，无法保证对应温度补偿曲线的准确性，导致压力传感器的测量结果补偿不准确的技术问题；本发明专利技术先确定压力传感器的补偿范围，确定是否需要进行补偿，再通过根据实验室标准数据获取的补偿模型获取补偿值，来对测量数据进行补偿，能够保证补偿模型的准确性，提高测量结果的精确度；本发明专利技术将基础数据和测量数据建立关联关系，结合标定参数或者实际经验获取补偿范围，再将补偿范围和环境参数对比，设置补偿标签，根据补偿标签对关联的测量数据进行补偿，保障了基础数据的合理性，进而提高测量数据的精确度。进而提高测量数据的精确度。进而提高测量数据的精确度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的压力传感器采集系统


[0001]本专利技术属于传感器领域，涉及一种压力传感器采集技术，具体是一种基于大数据的压力传感器采集系统。

技术介绍

[0002]压力传感器是指将压力变化转换为电信号输出的装置，也是自动化测试设备中的神经系统；压力传感器在工作过程中会受到环境影响，导致测量结果不准确，因此需要对测量结果进行补偿。
[0003]现有技术(文献号为CN113468693A的专利技术专利申请)通过互联网获取同型号压力传感器温度和压力值之间对应关系，并建立压力传感器温度曲线，进而可以补偿测量结果；现有技术通过互联网获取相关基础数据，无法保证基础数据的准确性，进而无法保证压力传感器温度曲线的准确性，导致压力传感器的测量结果补偿不准确；因此，亟须一种基于大数据的压力传感器采集系统。

技术实现思路

[0004]本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一；为此，本专利技术提出了一种基于大数据的压力传感器采集系统，用于解决现有技术获取的基础数据不准确，无法保证对应温度补偿曲线的准确性，导致压力传感器的测量结果补偿不准确的技术问题。
[0005]本专利技术先确定压力传感器的补偿范围，确定是否需要进行补偿，再通过根据实验室标准数据获取的补偿模型获取补偿值，来对测量数据进行补偿，能够保证补偿模型的准确性，提高测量结果的精确度。
[0006]为实现上述目的，本专利技术的第一方面提供了一种基于大数据的压力传感器采集系统，包括数据采集模块和数据分析模块，且数据采集模块和数据分析模块相连接；
[0007]所述数据采集模块：采集压力传感器的基础数据和测量数据，并将基础数据和测量数据发送至数据分析模块；其中，基础数据包括环境参数和标定参数；
[0008]所述数据分析模块：通过标定参数或者实际经验获取压力传感器对应的补偿范围，将补偿范围和环境参数对比，获取补偿标签；以及
[0009]根据补偿标签调用补偿模型，将补偿模型和环境参数相结合获取补偿值，通过补偿值对测量数据进行补偿；其中，补偿模型通过标准数据和曲线拟合法或者人工智能模型结合获取。
[0010]优选的，所述数据采集模块实时或者定时采集压力传感器的基础数据，且对基础数据和测量数据进行数据预处理之后发送至所述数据分析模块；其中，数据预处理包括剔除异常值和数据标准化。
[0011]优选的，所述数据采集模块根据采集时刻为所述基础数据和所述测量数据建立关联关系，包括：
[0012]获取所述测量数据的采集时刻，并标记为时刻一；
[0013]获取与所述测量数据采集时刻最近的所述基础数据的采集时刻，并标记为时刻二；
[0014]当所述时刻一和所述时刻二的差值绝对值小于差值阈值时，则建立对应所述测量数据和所述基础数据的关联关系；其中，差值阈值根据经验设定，或者根据大数据模拟获取。
[0015]优选的，所述数据分析模块根据补偿范围获取补偿标签，包括：
[0016]当环境参数在补偿范围内时，则获取与环境参数关联的所述测量数据；
[0017]为所述测量数据设定补偿标签，根据补偿标签对测量数据进行补偿。
[0018]优选的，所述标准数据通过实验室模拟获取，且包括环境参数以及对应型号压力传感器的补偿值；其中，实验室模拟中设定的环境参数的范围应大于对应型号压力传感器的补偿范围。
[0019]优选的，基于所述曲线拟合法建立补偿模型，包括：
[0020]获取标准数据；
[0021]以标准数据中环境参数为自变量，以对应的补偿值为因变量，结合多项式拟合法建立补偿模型。
[0022]优选的，基于所述人工智能模型建立补偿模型，包括：
[0023]获取标准数据；
[0024]以标准数据中环境参数为输入数据，以对应的补偿值为输出数据，训练构建的人工智能模型；其中，人工智能模型包括深度卷积神经网络模型或者RBF神经网络模型；
[0025]将训练完成的人工智能模型标记为补偿模型。
[0026]优选的，所述数据分析模块根据补偿值对压力传感器进行故障预警，包括：
[0027]获取压力传感器的补偿值；
[0028]当补偿值大于等于补偿阈值时，判定压力传感器故障，则发出故障预警；其中，补偿阈值根据压力传感器型号设定。
[0029]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0030]1、本专利技术先确定压力传感器的补偿范围，确定是否需要进行补偿，再通过根据实验室标准数据获取的补偿模型获取补偿值，来对测量数据进行补偿，能够保证补偿模型的准确性，提高测量结果的精确度。
[0031]2、本专利技术将基础数据和测量数据建立关联关系，结合标定参数或者实际经验获取补偿范围，再将补偿范围和环境参数对比，设置补偿标签，根据补偿标签对关联的测量数据进行补偿，保障了基础数据的合理性，进而提高测量数据的精确度。
附图说明
[0032]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有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专利技术的一些实施例，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。
[0033]图1为本专利技术的工作步骤示意图。
具体实施方式
[0034]下面将结合实施例对本专利技术的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0035]现有技术(文献号为CN113468693A的专利技术专利申请)通过互联网获取同型号压力传感器温度和压力值之间对应关系，并建立压力传感器温度曲线，进而可以补偿测量结果；现有技术通过互联网获取相关基础数据，无法保证基础数据的准确性，进而无法保证压力传感器温度曲线的准确性，导致压力传感器的测量结果补偿不准确。
[0036]本专利技术先确定压力传感器的补偿范围，确定是否需要进行补偿，再通过根据实验室标准数据获取的补偿模型获取补偿值，来对测量数据进行补偿，能够保证补偿模型的准确性，提高测量结果的精确度。
[0037]请参阅图1，本申请第一方面实施例提供了一种基于大数据的压力传感器采集系统，包括数据采集模块和数据分析模块，且数据采集模块和数据分析模块相连接；
[0038]数据采集模块：采集压力传感器的基础数据和测量数据，并将基础数据和测量数据发送至数据分析模块；
[0039]数据分析模块：通过标定参数或者实际经验获取压力传感器对应的补偿范围，将补偿范围和环境参数对比，获取补偿标签；以及
[0040]根据补偿标签调用补偿模型，将补偿模型和环境参数相结合获取补偿值，通过补偿值对测量数据进行补偿。
[0041]本申请中的数据采集模块和数据分析模块相互连接，二者之间既可以单项连接，也可以是双向连接；可以理解的是，数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的压力传感器采集系统，包括数据采集模块和数据分析模块，且数据采集模块和数据分析模块相连接，其特征在于：所述数据采集模块：采集压力传感器的基础数据和测量数据，并将基础数据和测量数据发送至数据分析模块；其中，基础数据包括环境参数和标定参数；所述数据分析模块：通过标定参数或者实际经验获取压力传感器对应的补偿范围，将补偿范围和环境参数对比，获取补偿标签；以及根据补偿标签调用补偿模型，将补偿模型和环境参数相结合获取补偿值，通过补偿值对测量数据进行补偿；其中，补偿模型通过标准数据和曲线拟合法或者人工智能模型结合获取。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的压力传感器采集系统，其特征在于，所述数据采集模块实时或者定时采集压力传感器的基础数据，且对基础数据和测量数据进行数据预处理之后发送至所述数据分析模块；其中，数据预处理包括剔除异常值和数据标准化。3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的压力传感器采集系统，其特征在于，所述数据采集模块根据采集时刻为所述基础数据和所述测量数据建立关联关系，包括：获取所述测量数据的采集时刻，并标记为时刻一；获取与所述测量数据采集时刻最近的所述基础数据的采集时刻，并标记为时刻二；当所述时刻一和所述时刻二的差值绝对值小于差值阈值时，则建立对应所述测量数据和所述基础数据的关联关系；其中，差值阈值根据经验设定，或者根据大数据模拟获取。4.根据权利要求1或3所述的一种基于大数据的压力...

【专利技术属性】
技术研发人员：李峰，左妮娜，胡伟全，
申请(专利权)人：蚌埠高灵传感系统工程有限公司，
类型：发明
国别省市：