【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于误差补偿，具体涉及一种用于电子秤的误差补偿系统及方法。
技术介绍
1、电子秤是一种广泛应用于商业、工业和实验室领域的称量设备，其工作原理主要是通过传感器检测物体对秤盘的压力变化，进而计算出物体的质量。然而，在实际使用过程中，电子秤的称量准确性受到多种因素的影响，如传感器精度、环境温度、秤盘的平整度等，导致称量结果存在误差。
技术实现思路
1、为解决现有技术中存在的上述问题，本专利技术提供了一种用于电子秤的误差补偿系统及方法，通过计算称重传感器数据得到称重传感器分辨率，将称重传感器数据作为训练集，根据训练集通过训练得到神经网络模型，根据传感器测量值和称重传感器分辨率分别通过神经网络模型处理得到误差补偿模型，将传感器测量值和传感器理想值通过误差补偿模型处理得到误差补偿输出值，将误差补偿输出值通过归一化线性函数处理得到归一化补偿输出值，根据归一化补偿输出值通过计算均方根误差得到误差补偿评分，实现了对称重传感器输出值的修正和调整，提高了称重传感器的测量精度和电子秤的校准精度。
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
3、一种用于电子秤的误差补偿方法，包括以下步骤：
4、s1：获取称重传感器数据，所述称重传感器数据包括传感器测量值、传感器理想值、传感器输出值、传感器温度值；
5、s2：根据所述称重传感器数据通过分辨率模型计算得到称重传感器分辨率，将所述称重传感器数据作为训练集，根据所述训练集通过训练得到神经网络模型，根据所
6、s3：根据所述传感器权值矩阵得到误差补偿模型，将所述传感器测量值和所述传感器理想值通过所述误差补偿模型处理得到误差补偿输出值；
7、s4：将所述误差补偿输出值通过归一化线性函数处理得到归一化补偿输出值，根据所述归一化补偿输出值通过计算均方根误差得到误差补偿评分，计算公式为：其中，r表示所述误差补偿评分，n表示系数因子，si表示所述归一化补偿输出值，ti表示所述传感器温度值。
8、优选地，所述步骤s2具体包括以下步骤：
9、s201：获取传感器测试温度，根据所述传感器测试温度结合所述称重传感器数据通过计算得到所述称重传感器分辨率，计算公式为：其中，k表示所述称重传感器分辨率，pc表示分配系数，sp表示所述传感器测量值，t表示所述传感器测试温度，z1表示所述传感器理想值，z2表示所述传感器输出值；
10、s202：根据所述训练集得到子训练集，根据所述子训练集通过计算得到对应子神经网络的隐含层节点，根据所述隐含层节点通过所述子神经网络处理得到传感器权值向量，根据所述传感器测量值和所述传感器分辨率通过所述子神经网络计算得到误差均值；
11、s203：根据所述传感器权值向量和所述误差均值通过所述神经网络模型处理得到所述传感器权值矩阵。
12、优选地，所述步骤s202具体包括以下步骤：
13、计算所述隐含层节点，计算公式为：其中，yn表示所述隐含层节点，α、β和γ表示预设系数因子，wn表示第n个所述子训练集中的所述传感器测量值，un表示第n个所述训练集中的所述传感器输出值，m表示m个所述子训练集，round()表示取整函数；
14、计算所述误差均值，计算公式为：其中，e表示所述误差均值，n表述所述隐含层节点的个数，k表示所述传感器分辨率，si表示所述传感器测量值。
15、优选地，所述子训练集的个数m的计算公式为：其中，m表示所述子训练集的个数，round()表示取整函数，k表示中间变量，n表示子训练集维数。
16、优选地，所述步骤s3具体包括根据所述传感器测量值得到传感器测量数据矩阵，根据所述传感器理想值得到传感器理想数据矩阵，根据所述传感器测量数据矩阵和所述传感器理想数据矩阵通过所述误差补偿模型基于最小二乘法拟合得到所述误差补偿输出值，公式为：其中，h表示所述误差输出补偿值，e表示单位矩阵，f表示所述传感器理想数据矩阵，h0表示所述传感器测量数据矩阵，g表示所述传感器权值矩阵。
17、优选地，所述步骤s4的所述归一化线性函数为：其中gh＝gh-1+vh，gh表示偏置量，vh表示分类标准相关常数，a和b表示与所述误差补偿输出值相关的权重向量，q表示预设参数，x表示所述误差补偿输出值。
18、一种用于电子秤的误差补偿系统，包括：
19、数据采集模块，用于获取称重传感器数据，所述称重传感器数据包括传感器测量值、传感器理想值、传感器输出值；
20、数据处理模块，用于通过分辨率模型计算所述称重传感器数据得到称重传感器分辨率，将所述称重传感器数据作为训练集，根据所述训练集通过训练得到神经网络模型，根据所述传感器测量值和所述称重传感器分辨率分别通过所述神经网络模型处理得到传感器权值矩阵；
21、误差补偿模块，用于根据所述传感器权值矩阵得到误差补偿模型，将所述传感器测量值和所述传感器理想值分别输入误差补偿模型得到误差补偿输出值；
22、数据验证模块，用于将所述误差补偿输出值通过归一化处理得到归一化补偿输出值，根据所述归一化补偿输出值通过计算均方根误差得到误差补偿评分。
23、本专利技术的有益效果为：
24、1.通过设置有数据处理模块，用于通过计算所述称重传感器数据得到称重传感器分辨率，将所述称重传感器数据作为训练集，根据所述训练集通过训练得到神经网络模型，根据所述传感器测量值和所述称重传感器分辨率分别通过所述神经网络模型处理得到传感器权值矩阵，通过神经网络对称重传感器进行误差补偿，提高了电子秤的测量精度和稳定性；
25、2.通过设置有，用于根据所述传感器权值矩阵得到误差补偿模型，将所述传感器测量值和所述传感器理想值分别输入误差补偿模型得到误差补偿输出值，实现了称重传感器的误差补偿，提高了电子秤的误差校准效率和校准精度。
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1.一种用于电子秤的误差补偿方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的电子秤的误差补偿方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的电子秤的误差补偿方法，其特征在于，所述步骤S202具体包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的电子秤的误差补偿方法，其特征在于，所述子训练集的个数m的计算公式为：其中，m表示所述子训练集的个数，round()表示取整函数，k表示中间变量，N表示子训练集维数。
5.根据权利要求1所述的电子秤的误差补偿方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括根据所述传感器测量值得到传感器测量数据矩阵，根据所述传感器理想值得到传感器理想数据矩阵，根据所述传感器测量数据矩阵和所述传感器理想数据矩阵通过所述误差补偿模型基于最小二乘法拟合得到所述误差补偿输出值，公式为：其中，H表示所述误差输出补偿值，E表示单位矩阵，F表示所述传感器理想数据矩阵，H0表示所述传感器测量数据矩阵，G表示所述传感器权值矩阵。
6.根据权利要求1所述的电子秤的误差补偿方法，其特征在于，所述步骤S4的所
7.一种用于电子秤的误差补偿系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种用于电子秤的误差补偿方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的电子秤的误差补偿方法，其特征在于，所述步骤s2具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的电子秤的误差补偿方法，其特征在于，所述步骤s202具体包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的电子秤的误差补偿方法，其特征在于，所述子训练集的个数m的计算公式为：其中，m表示所述子训练集的个数，round()表示取整函数，k表示中间变量，n表示子训练集维数。
5.根据权利要求1所述的电子秤的误差补偿方法，其特征在于，所述步骤s3具体包括根据所述传感器测量值得到传感器测量数据矩阵，根据所述传感...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡智雄，谭国忠，谭建祥，刘桂雄，
申请(专利权)人：湖南省光宇顺电测科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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