【技术实现步骤摘要】
基于大数据的称重传感器称重数据管理系统及方法
[0001]本专利技术涉及通信
，具体为基于大数据的称重传感器称重数据管理系统及方法。
技术介绍
[0002]称重传感器实际上是一种将质量信号转变为可测量的电信号输出装置，称重传感器在使用时其测量精确度与传感器所处的实际工作环境有关，尤其称重传感器在使用时所处的温度对自身测量精确度影响最大。
[0003]现有的称重传感器称重数据管理系统在对称重数据进行管理时，直接将不同环境下测量的称重数据存储在数据库中，当对称重物体的称重数据进行查询时，不同环境下测量的称重数据将被全部筛选出，用户需要在筛选后的数据中寻找自身需求的数据，此过程较为繁琐，且数据处理量大，进而降低数据检索效率，以及当称重传感器在温度较高的环境下进行测量时，会出现测量数据相较于称重物体的实际重量而言，数值偏高，对于精度要求较高的物体来说，测量的称重数据无法被使用，降低了称重管理系统的适用范围，以及当测量的称重数据精度无法满足实际需求时，称重数据管理系统无法对称重数据精度范围外的数据进行预测，只能通过选用特...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于大数据的称重传感器称重数据管理方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：步骤一：在不同温度下，对无外载负荷作用的称重传感器的零点输出值进行测量，并将称重数据按照精度要求进行相关处理；步骤二：基于称重数据精度构建温度补偿模型，将称重传感器在标准温度以外测量的称重数据转换为标准温度时的称重数据；步骤三：构建称重数据误差分析模型，对处理后得到的称重数据进行误差分析，判断称重数据是否符合实际情况，若不符合，则重新测量数据，并执行步骤一和步骤二；步骤四：将步骤三中符合实际情况的称重数据传输至数据库，对数据库中的称重数据进行管理。2.根据权利要求1所述的基于大数据的称重传感器称重数据管理方法，其特征在于：所述步骤一中将称重数据按照精度要求进行相关处理的具体方法为：步骤一（1）.判断测量的称重数据精度是否达到实际精度需求，若否，则根据称重传感器精度范围预测称重数据缺少的后位数据；步骤一（2）.对称重数据缺少的后位数据进行预测的具体方法为：当称重传感器精度范围与实际需求的精度范围相差一位数值时，基于四舍六入五成双的原则，对称重数据的末位数据进行预测；当称重传感器精度范围与实际需求的精度范围相差两位及两位以上数值时，基于四舍六入五成双的原则，先对称重数据位于精度范围后一位的数据进行预测，根据选择的称重传感器的量程对预测数据进行筛选，筛选后再根据预测结果对后一位数据进行预测，基于预测结果重复筛选、预测，得到称重数据缺少的后位数据；步骤一（3）.所述步骤一（2）中根据选择的称重传感器的量程对预测数据进行筛选的具体方法为：构建称重数据筛选模型：；其中，表示选择的称重传感器量程，，表示称重数据预测的第个数，表示称重传感器非线性误差，表示预测的第个数所在小数点位数的误差，用于对预测数值所在位置的误差范围进行确定；通过构建的称重数据筛选模型对预测数据进行筛选；步骤一（4）.将称重数据按照数据精度范围进行分类，并将分类结果放入对应的集合内。3.根据权利要求2所述的基于大数据的称重传感器称重数据管理方法，其特征在于：所述步骤二中构建温度补偿模型的具体方法为：步骤二（1）.基于步骤一中处理后的测量数据对称重数据与温度之间的线性或非线性关系进行描述，若两者之间的关系为线性关系，则对两者之间的线性方程进行计算，若两者之间的关系为非线性，则利用变量非线性模型对两者之间的关系进行描述；步骤二（2）.基于步骤一分类处理后的数据，构建温度补偿模型，模型的具体公式为：
；其中，表示称重数据测量时的温度，表示标准温度，表示对的符号进行提取，从而判定对称重传感器温度的补偿方式，表示同一称重物体的称重数据与温度之间的线性关系，表示同一称重物体的称重数据与温度之间的非线性关系，表示线性方程的斜率，表示环境温度每增加1℃，称重数据所需补偿的数值，表示称重数据测量时的温度与标准温度之间的变化量大小，，表示关系系数的个数，为解释变量，表示测量称重数据时的温度值，表示对在标准温度以外测量的称重数据进行温度补偿；步骤二（3）.基于称重传感器的精度范围，对温度补偿模型进行优化，具体的优化方法为：基于温度补偿模型可知，在对称重数据进行温度补偿时，补偿数据不受称重传感器精度范围的限制，使得补偿数据、的精度存在超过称重传感器精度范围的情况；因此需要对经过温度补偿模型处理后的称重数据进行优化，优化模型的具体公式为：；；其中，表示在线性关系下补偿的数值，表示在非线性关系下补偿的数值，表示称重传感器精度范围内的小数长度，表示数值的小数长度，数值的小数长度；步骤二（4）.基于步骤二（3）优化后的温度补偿模型，将称重传感器在标准温度以外测量的称重数据转换为标准温度时的称重数据。4.根据权利要求3所述的基于大数据的称重传感器称重数据管理方法，其特征在于：所述步骤三中构建称重数据误差分析模型，判断称重数据是否符合实际情况的具体方法为：步骤三（1）.基于数据库对称重物体设定的数值范围进行查询，若转换后的称重数据在查询的数值范围内，则无需进行误差分析，若转换后的称重数据不在查询的范围内，则对转换后的称重数据进行误差分析，判断该称重数据是否能够被使用；步骤三（2）.构建称重数据误差分析模型，将步骤三（1）中需要进行误差分析的称重数
据输入称重数据误差分析模型，对称重数据是否能够被使用进行判断；步骤三（3）.步骤三（2）中构建称重数据误差分析模型的具体方法为：基于称重数据精度构建温度补偿模型，将称重传感器在标准温度以外测量的称重数据转换为标准温度时的称重数据；其中，表示优化后的称重数据与设定的数值范围之间的差值，表示称重物体设定的数值范围，表示设定数值的波动值，表示称重传感器最大量程，表示设定的误差值；步骤三（4）.将步骤三（2）判断能够被使用的称重数据传输至数据库，对判断不能够被使用的称重数据重新测量。5.根据权利要求4所述的基于大数据的称重传感器称重数据管理方法，其特征在于：所述步骤四中对数据库中的称重数据进行管理的具体方法为：步骤四（1）.将称重数据按照精度范围分别存储在数据库中不同的关系表中，遍历关系表中的数值，对关系表中出现同一温度存在多个称重数据的位置进行标记；步骤四（2）.对标记位置的称重数据进行平均值求解，对平均称重数据与称重数据中最值的差值进行计算，选取差值最小的数据作为平均称重数据的误差范围，保证关系表中的数值满足一一对应的原则。6.基于大数据的称重传感器称重数据管理系统，其特征在于：包括称重数据采集模块（S1）、温度补偿模块（S2）、误差分析模块（S3）和称重数据...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗飞，黄秀峰，
申请(专利权)人：广州晶石传感技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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