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龙图腾网获悉无锡昆仑富士仪表有限公司申请的专利一种基于机器学习的压力传感器误差标定方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119714679B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411945914.5，技术领域涉及：G01L27/00；该发明授权一种基于机器学习的压力传感器误差标定方法及系统是由郭贤;杨德寿;刘禹;周阳;代振飞;李昊然;何涛;叶桐设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的压力传感器误差标定方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及仪器标定技术领域，具体公开了一种基于机器学习的压力传感器误差标定方法及系统，该方法包括：获取训练集；其中，训练集包括多组样本数据；对训练集进行归一化，以得到归一化后的训练集；建立用于压力传感器误差标定的误差标定模型；根据归一化后的训练集对误差标定模型进行训练，以得到训练后的误差标定模型；将当前工作温度值和当前测量压力值输入到训练后的误差标定模型中进行误差标定，以输出当前测量压力值对应的当前标定压力值。本发明提供的基于机器学习的压力传感器误差标定方法，能够快速且高精度的对压力传感器测量误差进行标定，提升压力传感器的整体性能。

本发明授权一种基于机器学习的压力传感器误差标定方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的压力传感器误差标定方法，其特征在于，将所述压力传感器放置于高低温试验箱中，将高低温试验箱内的温度控制在预设温度范围内，使得所述压力传感器的工作温度处于所述预设温度范围内，设置所述预设温度范围内的多个工作温度值，在每个工作温度值下通过高精度压力源依次对所述压力传感器施加不同压力，以获取每个工作温度值下所述压力传感器输出的多个测量压力值及其对应的输入压力值；所述基于机器学习的压力传感器误差标定方法包括： 步骤S1：获取训练集；其中，所述训练集包括多组样本数据，每组样本数据包括一个工作温度值、该工作温度值下的一个输入压力值以及该输入压力值对应的测量压力值； 步骤S2：对所述训练集进行归一化，以得到归一化后的训练集； 步骤S3：建立用于压力传感器误差标定的误差标定模型； 步骤S4：根据所述归一化后的训练集对所述误差标定模型进行训练，以得到训练后的误差标定模型； 步骤S5：将当前工作温度值和当前测量压力值输入到所述训练后的误差标定模型中进行误差标定，以输出当前测量压力值对应的当前标定压力值； 其中，所述建立用于压力传感器误差标定的误差标定模型中，还包括： 1使用机器学习算法的高斯过程回归对压力传感器的制造误差进行标定： ， ， ， 其中，代表高斯过程回归的输出值，代表协方差矩阵，代表协方差矩阵的核函数，代表预测输出范围，代表函数平滑度，代表所述训练集中的工作温度值和测量压力值组成的特征向量集合，代表所述训练集中的输入压力值，代表新的输入压力值对应的归一化后的值； 2根据压力传感器在不同温度下的输出特性曲线变化量，对压力传感器的温度漂移进行标定： 其中，代表压力传感器的当前工作温度值，代表所述训练集中当前工作温度值的前一个工作温度值，代表所述训练集中当前工作温度值的后一个工作温度值，代表工作温度值下的压力传感器输出特性曲线，代表工作温度值下的压力传感器输出特性曲线，代表和对应的压力传感器输出特性曲线变化量，代表基准温度值； 3通过线性插值法结合压力传感器的制造误差和温度漂移进行标定： 其中，代表最终的压力传感器标定结果，代表工作温度值对应的高斯过程回归的输出值，代表工作温度值对应的高斯过程回归的输出值，代表压力传感器的测量量程。

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