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申请/专利权人：珠海恒茂电子科技有限公司;珠海芯烨电子科技有限公司

摘要：本发明涉及光耦传感器校准技术领域，具体公开了一种基于非线性优化的光耦传感器自动校准方法，包括以下步骤：获取M台待校准设备，分别采集光耦输出值的大数据，获得样本集；对样本集采用异常值剔除算法进行处理；得到模型优化信号；基于模型优化信号，计算内点到非线性模型的总误差；对内点到非线性模型的总误差进行优化；迭代计算得到可以达到最小总误差的最优模型参数，基于最优模型参数获得非线性校准模型，即得到其他场景下的校准值，通过利用多场景大数据采集，并进行模型优化，构建并得到精度较高的非线性校准模型，可以快速高效的完成光耦输出值的统一校准；提高校准效率，同时，参考场景可以桥接其他场景，实现光输出值统一化。

主权项：1.一种基于非线性优化的光耦传感器自动校准方法，其特征在于，获取M台待校准设备，对固定参的参考场景1和n-1种其他场景分别采集光耦输出值V1m和Vnm的大数据，获得样本集{V1m，Vnm}；收集所有设备在所有场景下的光耦输出值数据，可以提高模型拟合的准确性和鲁棒性；对样本集{V1m，Vnm}采用异常值剔除算法进行处理；得到模型优化信号；基于模型优化信号，计算内点到非线性模型的总误差；对内点到非线性模型的总误差进行优化；迭代计算得到可以达到最小总误差的最优模型参数，并标记为P1*，P2*，…，Pk*；基于最优模型参数P1*，P2*，…，Pk*；获得非线性校准模型对任一新设备，在参考场景1下获得的光耦输出值为Vx，则其他场景下的校准值为：对样本集采用异常值剔除算法进行处理的步骤包括：S1：随机抽取样本集中的一个子集，利用该子集构建非线性模型Vnm＝fV1m，P1,P2,…，Pk；其中，P1，P2，…，Pk均为需要进行评估的模型参数；S2：将该非线性模型应用于全部样本，计算样本中与该非线性模型拟合的样本点的数目，即内点数，并标记为Y；S3：将内点数Y与内点数阈值Yns进行比较；所述内点到非线性模型的总误差的计算方式为：H1：获取内点光输出值，并标记为VnY；其中，VnY为第Y个内点的光耦输出值；基于该非线性模型Vnm＝fV1m，P1,P2,…，Pk得到参数向量H2：基于参数向量通过计算获得总误差G；所述达到最小总误差的最优模型参数的计算方式为：R1：设定起始参数值，包括起始向量参数为和起始调节参数λst；R2：计算该非线性模型的误差向量通过WY＝VnY-fV1Y，P1,P2,…，Pk计算获得误差函数WY；进一步得到误差向量为WY为第Y个内点的光耦输出误差值；R3：通过雅可比矩阵计算第Y个误差WY对第Z个参数PZ的偏导数J；R4：计算更新向量ΔP；其中，其中，I为单位矩阵；R5：更新起始向量参数计算得到迭代向量参数其中，R6：基于迭代向量参数计算迭代总误差Gst；即：R7：将迭代总误差Gst与总误差G进行比较；得到优化完成信号；所述R4中ΔP的计算过程中λst＝λ；所述R1中，

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