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龙图腾网恭喜中航长城计量测试(南京)有限公司申请的专利一种位移传感器边界区域校准方法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：CN119884725B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202510389084.0，技术领域涉及：G06F18/2135；该发明授权一种位移传感器边界区域校准方法是由杨华;宋扬;闾亚进设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种位移传感器边界区域校准方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种位移传感器边界区域校准方法，包括：获取原始测量数据集；执行多尺度边界特征提取，得到多尺度特征向量和边界特征识别指纹；构建动态分段混合误差模型，得到平衡误差模型和区间不确定度；实施智能迭代校准处理，得到收敛优化模型；生成边界区域补偿函数与校准参数。本发明通过多尺度特征提取捕捉边界区域复杂非线性特性，采用动态分段混合模型适应不同子区间误差特性，优化模型参数，并解决了动态响应问题，提高了边界区域校准精度。

本发明授权一种位移传感器边界区域校准方法在权利要求书中公布了：1.一种位移传感器边界区域校准方法，其特征在于，包括以下步骤：获取位移传感器的原始测量数据集，执行多尺度边界特征提取与分析，得到多尺度特征向量和边界特征识别指纹；其中原始测量数据集包括边界区域和中间区域的测量点；边界区域即量程的0-5%和95-100%范围；基于多尺度特征向量和边界特征识别指纹，构建动态分段混合误差模型，获得平衡误差模型和区间不确定度；基于平衡误差模型和区间不确定度，实施智能迭代校准处理，得到收敛优化模型；基于收敛优化模型，生成边界区域补偿函数与校准参数，得到校准参数包，用于校准位移传感器的边界区域；执行多尺度边界特征提取与分析，得到多尺度特征向量和边界特征识别指纹的步骤包括：获取原始测量数据集并在边界区域进行增强采样，得到增强数据；对原始测量数据集和增强数据应用局部微分变换，得到边界特征谱图；从边界特征谱图中提取不同尺度下的特征，组合形成多尺度特征向量；基于多尺度特征向量，计算尺度关联矩阵，量化不同尺度特征之间的内在关联性；利用多尺度特征向量和尺度关联矩阵，对比分析边界区域与中间区域的特征差异，构建边界特征识别指纹；得到边界特征谱图，以及形成多尺度特征向量的步骤包括：将原始测量数据集和增强数据映射到频率空间，得到频率分布图；对频率分布图进行局部特征增强处理，得到增强频谱；基于增强频谱进行空间相关性处理，形成边界特征谱图；从边界特征谱图中提取小尺度下的微观特征、中尺度下的局部特征和大尺度下的宏观特征；将微观特征、局部特征和宏观特征进行融合，形成多尺度特征向量；实施智能迭代校准处理，得到收敛优化模型的步骤包括：基于平衡误差模型和区间不确定度，构建迭代优化模型并分析其预测值与实际测量值之间的差异，得到残差向量；对残差向量进行密度估计分析，构建残差概率分布，计算位置相关的不确定度熵值；结合不确定度熵值、区间不确定度和残差向量，构建采样重要性函数，得到非均匀采样策略，生成候选采样点集；对候选采样点集应用信息增益评估，剔除信息冗余的点，获得校准采样点集并生成包含精确位置信息和测量参数配置的采样执行指令；基于采样执行指令进行迭代优化，直到达到预设精度阈值或迭代次数上限，得到收敛优化模型；构建动态分段混合误差模型，获得平衡误差模型和区间不确定度的步骤包括：基于多尺度特征向量和边界特征识别指纹，识别边界区域内的关键转折点集，并据此将边界区域划分为预定个子区间；为每个子区间构建特异性基函数，得到自适应基函数库；根据关键转折点集，将边界区域的误差响应特性分解为多模态组件，包括基准分量、系统分量、随机分量和耦合分量；基于自适应基函数库和多模态组件，构建动态分段混合误差模型并引入模型复杂度惩罚因子，得到平衡误差模型；计算平衡误差模型的区间不确定度，为模型的每个子区间分配不确定度评估值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中航长城计量测试(南京)有限公司，其通讯地址为：210046 江苏省南京市栖霞区尧化街道科创路1号金港二期05栋一层至四层及6栋一层-K-003；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。