【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及时钟电路领域，具体来讲，涉及一种时钟电路的温度补偿方法、一种时钟电路的温度补偿装置、以及实现时钟电路的温度补偿方法的设备和计算机可读存储介质。
技术介绍
1、时钟电路是嵌入式系统中最常用的电路之一，时钟电路可以产生定期的时钟信号，控制电子设备的运行，提高电子设备的精度和可靠性。由于加速度计和磁通门的零偏、标度因数均会随着温度变化，高温环境下传感器的测量数据漂移严重，需要进行温度补偿，对传感器测量数据进行补偿修正。在石油钻井等行业的高温条件(如200℃)下，常规的时钟电路会受温度影响，导致计时不准确，误差较大(大约5秒/小时)，进而导致传感器输出存在较大测量误差。
2、为解决高温带来的不利影响，减小时钟电路计时误差、提高精度，现已有用于温度补偿的方法，然目前仍常使用硬件电路进行温度补偿，如在电路中引入温度敏感元件，能在一定程度上减少误差，但通常受硬件电路自身的限制，可工作温度不高(不大于150℃)，调试困难，且成本高、体积也较大，工程适用性较差，且存在补偿电路温度漂移的问题，并不能完全满足石油钻井等行业的实际需求。因此，有必要形成一种新的不需用硬件电路的时钟电路的温度补偿方法。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于解决现有技术存在的上述不足中的至少一项。例如，本专利技术的目的之一在于提供一种时钟电路的温度补偿方法，利用神经网络对时钟电路的输出值进行自动校正，保持电路的稳定性和精确性，使常规的时钟电路在石油钻井作业高温条件下仍有较高的精度，同时满足成本低、体
2、为了实现上述目的，本专利技术一方面提供了一种时钟电路的温度补偿方法。所述时钟电路的温度补偿方法包括以下步骤：
3、s1、采集不同环境温度下的时钟电路晶振的输出数据，并建立数据库。
4、s2、根据所述数据库建立第一温度补偿模型。
5、s3、根据所述第一温度补偿模型和所述数据库训练得到第一神经网络模型。
6、s4、根据所述第一神经网络模型训练得到第二神经网络模型。
7、s5、根据所述第二神经网络模型修正时钟电路输出值。
8、在本专利技术时钟电路的温度补偿方法的一个示例性实施例中，还包括所述第一温度补偿模型可包括：
9、式1：δv＝aδt 3+bδt 2+cδt+d。
10、其中，δv可为时钟电路晶振输出补偿值；δt可为温度增量；a、b、c、d可为多项式系数。
11、在本专利技术时钟电路的温度补偿方法的一个示例性实施例中，所述步骤s3还可包括：根据所述第一温度补偿模型可确认温度增量δt和第一目标向量δv-d。根据所述温度增量δt和第一目标向量δv-d训练可得到所述第一神经网络模型。
12、在本专利技术时钟电路的温度补偿方法的一个示例性实施例中，所述步骤s4还可包括：根据所述第一神经网络模型可得到不同环境温度下的多项式系数a、b、c、d；以所述多项式系数a、b、c、d为第二目标向量，可根据所述第二目标向量和环境温度训练得到第二神经网络模型。
13、在本专利技术时钟电路的温度补偿方法的一个示例性实施例中，所述第二神经网络模型可为bp神经网络模型。
14、在本专利技术时钟电路的温度补偿方法的一个示例性实施例中，所述步骤s5还可包括：根据所述第二神经网络模型和所述第一温度补偿模型可确认时钟电路晶振输出补偿值。确认实测值，根据所述实测值和补偿值的差值可修正时钟电路输出值。
15、在本专利技术时钟电路的温度补偿方法的一个示例性实施例中，所述环境温度可为150～230摄氏度。
16、本专利技术又一方面提供了一种时钟电路的温度补偿装置，所述时钟电路的温度补偿装置可包括数据库模块、第一温度补偿模型建立模块、第一神经网络模型训练模块、第二神经网络模型训练模块和修正时钟电路输出值模块。其中，所述数据库模块，被配置为采集不同环境温度下的时钟电路晶振的输出数据，并建立数据库；所述第一温度补偿模型建立模块与所述数据库模块相连，被配置为根据所述数据库建立第一温度补偿模型；所述第一神经网络模型训练模块与所述第一温度补偿模型建立模块相连，被配置为根据所述第一温度补偿模型和所述数据库训练得到第一神经网络模型；所述第二神经网络模型训练模块与第一神经网络模型训练模块相连，被配置为根据所述第一神经网络模型训练得到第二神经网络模型；所述修正时钟电路输出值模块与所述第二神经网络模型训练模块相连，被配置为根据所述第二神经网络模型修正时钟电路输出值。
17、本专利技术再一方面提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括：处理器；存储器，存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现如上所述的时钟电路的温度补偿方法。
18、本专利技术再一方面提供了一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，当所述计算机程序在被处理器执行时实现如上所述的时钟电路的温度补偿方法。
19、与现有技术相比，本专利技术的有益效果包括以下内容中的至少一项：
20、(1)本专利技术所提供的时钟电路的温度补偿方法，通过基于神经网络训练模型，来对时钟电路的输出值进行自动校正，保持电路的稳定性和精确性，使常规的时钟电路在石油钻井作业高温条件下仍有较高的精度，同时满足成本低、体积小的特点。
21、(2)本专利技术所提供的时钟电路的温度补偿方法，能够解决高温随钻测量系统的时钟电路在高温和超高温环境下计时产生误差导致传感器数据严重漂移的问题。能够有效提高仪器测量数据的质量，降低作业风险和施工成本。
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1.一种时钟电路的温度补偿方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的时钟电路的温度补偿方法，其特征在于，所述第一温度补偿模型包括：
3.根据权利要求2所述的时钟电路的温度补偿方法，其特征在于，所述步骤S3还包括：
4.根据权利要求2所述的时钟电路的温度补偿方法，其特征在于，所述步骤S4还包括：
5.根据权利要求1所述的时钟电路的温度补偿方法，其特征在于，所述第二神经网络模型为BP神经网络模型。
6.根据权利要求1所述的时钟电路的温度补偿方法，其特征在于，所述步骤S5还包括：
7.根据权利要求1所述的时钟电路的温度补偿方法，其特征在于，所述环境温度为150～230摄氏度。
8.一种时钟电路的温度补偿装置，其特征在于，所述时钟电路的温度补偿装置包括数据库模块、第一温度补偿模型建立模块、第一神经网络模型训练模块、第二神经网络模型训练模块和修正时钟电路输出值模块；
9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括：
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有
...【技术特征摘要】
1.一种时钟电路的温度补偿方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的时钟电路的温度补偿方法，其特征在于，所述第一温度补偿模型包括：
3.根据权利要求2所述的时钟电路的温度补偿方法，其特征在于，所述步骤s3还包括：
4.根据权利要求2所述的时钟电路的温度补偿方法，其特征在于，所述步骤s4还包括：
5.根据权利要求1所述的时钟电路的温度补偿方法，其特征在于，所述第二神经网络模型为bp神经网络模型。
6.根据权利要求1所述的时钟电路的温度补偿方法，其特征在于，所述步骤s5还...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯思恒，汪洋，刘伟，王俞淞，陈东，古闵全，郑超华，寇明，唐梁，张萍，
申请(专利权)人：中国石油天然气集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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