【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及热式流量传感器气体流量标定，具体为一种适于热式流量传感器的气体流量标定方法。
技术介绍
1、mems热式流量传感器是基于流体传热学原理的一类传感器，利用 mems 热式原理对管路气体介质进行流量监测。流量芯片由两个热偶堆和一个加热电阻组成，热偶堆对称的分布在加热电阻的上游和下游，加热电阻和热偶堆的热结处于一个隔热底座上。当流体静止时，加热电阻两侧对称位置的温度是相同的，当流体从右向左流动时等温线向左侧倾斜，加热电阻两侧对称位置的温度不再相同，温差可由置于加热电阻两侧的热偶堆测定。由于流体的传热只与流体质量和流体的热容有关，因此传感器可以直接测出流体质量流量。
2、热式流量传感器模组通常是利用至少一颗mems硅流量芯片参与流量感知，当不同大小流量流经mems硅流量芯片时，会产生不同大小的mv级别的原始传感器信号，不同大小的原始传感器信号和所对应测量的气体流量之间的关系可拟合形成一条多阶拟合曲线。
3、为了方便后级的应用，一方面需要将原始传感器信号进行适当放大，另一方面需要将测量的气体流量和输出的原始传感器信号作拟合，以在拟合后形成函数拟合关系，从而基于所形成的函数拟合关系根据输出电压准确反演出当时的气体流量数值，进而得到准确的流量计输出与实际气体流量之间的关系。为了确保产品检测结果准确，通常每个公司的产品都有自己产品的标定方法和规程。
4、传统的标定过程作业复杂，受mems硅流量芯片的原始传感器信号影响大。如申请号为201811117616.1的专利中，公开了详细的标定过程。然而具
技术实现思路
1、为了解决人工标定热式流量传感器不但费时长而且容易出错的问题，本专利技术提供一种适于热式流量传感器的气体流量标定方法，其可以提高热式流量传感器的标定精度，且自动化程度高。
2、本专利技术的技术方案是这样的：一种适于热式流量传感器的气体流量标定方法，其特征在于，其包括以下步骤：
3、s1：确定待标定流量传感器模组中包括的mems硅流量芯片的个数p；
4、s2：读取待标定流量传感器模组对应的测量范围和输出范围；
5、读取预设的标定采集点的个数，基于模拟量程的范围，确定每个标定采集点的量程百分比；
6、基于每个标定采集点的量程百分比，确定与模拟量程范围对应标定气体的预设流量状态，分别输入不同流量状态的标定气体；
7、s3：在每个流量状态的标定气体输入到待标定流量传感器模组时，针对每个所述mems硅流量芯片，分别采集对应的传感器输出电压；
8、s4：将采集到的每个所述mems硅流量芯片对应的气体流量质量和传感器输出电压作为样本数据，构建样本数据集；
9、s5：将所述样本数据集分为模型训练样本集和测试样本集；
10、s6：使用所述模型训练样本集，基于lv-svm构建气体质量检测模型；
11、s7：针对所述气体质量检测模型，基于mems硅流量芯片的输出电压和气体流量质量构建多项式函数，得到输出电压u和气体质量流量的关系：
12、；
13、其中，yn为气体流量质量，u为mems硅流量芯片的输出电压，tw为mems硅流量芯片的传感器工作温度，rw为mems硅流量芯片的传感器的电阻，t为输入的标定气体的温度，a和b为常数；
14、s8：基于输出电压u和气体质量理论yn的关系，构建核函数：
15、k(u,ui) = (γ<u,ui>+d)p；
16、其中，k(u,ui)为多项式核函数，ui和 u为向量，γ和d是核函数参数；p值取4；
17、s9：基于bp神经网络计算得到使所述气体质量检测模型精度达到最优的核函数参数组合；将最优核函数参数组合导入到核函数中；
18、s10：基于所述核函数和所述模型训练样本集，对所述气体质量检测模型进行训练，然后使用所述测试样本集对所述气体质量检测模型进行验证，直至得到训练好的所述气体质量检测模型；
19、s11：将训练好的所述气体质量检测模型存储到所述待标定流量传感器模组中，完成气体流量标定。
20、其进一步特征在于：
21、所述步骤s6中，具体包括以下步骤：
22、a1：所述训练样本表示为{ui,yni}；
23、ui是p维输入变量，表示p个传感器输出电压，p为待标定热式流量传感器模组中的传感器的个数；
24、yni为一维输出变量，对应气体质量流量；
25、i为样本序号，i=1,2,3,...,n；n为所述模型训练样本集中的样本个数；
26、a2：将所述训练样本映射到高维空间；
27、特征空间中支持向量机为：
28、；
29、其中，w为权向量，b为偏移量，φ(u)为将训练样本u映射到高维特征空间；
30、将支持向量机模型视为解决以下函数问题：
31、；
32、其中约束条件为：；
33、w为权向量，b为偏移量，φ(u)为将u映射到高维特征空间，ξi为误差变量，γ为正则化参数；ui表示采集的样本变量；n为所述模型训练样本集中的样本个数；
34、a3：构造lagrange函数：
35、；
36、其中，αi为lagrange系数，qn为质量流量；
37、a4：对lagrange函数公式进行优化，分别求lagrange对w、b、ξ、α的偏导数等于零，整理后带入求解，消去变量w和ξ得到：
38、；
39、其中，ym=[ym1,ym2,...,ymn]为训练集质量流量向量；in为n维单位向量；i为n维单位矩阵；
40、；
41、a5：根据mercer定理存在核函数：
42、，
43、则：基于lv-svm构建气体质量检测模型表示为：
44、；
45、u为输入变量，ym(u)为u对应的气体质量流量，ui为表示采集的样本变量；b为偏移量；αi为lagrange系数；
46、所述待标定流量传感器模组中包括的mems硅流量芯片的个数p的取值为4；
47、所述bp神经网络的输入层节点数为2，输出层结点数为2，隐含层结点数为5。
48、本申请提供的一种适于热式流量传感器的气体流量标定方法，其基于ls-svm建立气体质量检测模型，采用bp神经网络计算得到使气体质量检测模型精度达到最优的核函数参数组合，将训练好的气体质量检测模型存储到待标定流量传感器模组中；在热式流量传感器模组使用前，基于气体质量检测模型完成对气体流量标定，整个过程无需人工参与本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种适于热式流量传感器的气体流量标定方法，其特征在于，其包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种适于热式流量传感器的气体流量标定方法，其特征在于：所述步骤S6中，具体包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述一种适于热式流量传感器的气体流量标定方法，其特征在于：所述待标定流量传感器模组中包括的MEMS硅流量芯片的个数P的取值为4。
4.根据权利要求1所述一种适于热式流量传感器的气体流量标定方法，其特征在于：所述BP神经网络的输入层节点数为2，输出层结点数为2，隐含层结点数为5。
【技术特征摘要】
1.一种适于热式流量传感器的气体流量标定方法，其特征在于，其包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种适于热式流量传感器的气体流量标定方法，其特征在于：所述步骤s6中，具体包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述一种适于热式流量传感器的气...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈旭生，李文卿，刘同庆，
申请(专利权)人：无锡芯感智半导体有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。