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申请/专利权人：同济大学
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的柔性压力传感器性能偏移补偿方法，包括：设计一个三层多参数柔性压力传感器，可以同时读取温度、湿度和压力数据，使用MCU控制传感器性能参数在服务器的存储和读取，传感器MCU能够实时监测性能偏移情况，当偏移过大时会触发校准步骤，通过服务端的神经网络性能预测模型预测未来会产生的性能偏移值，再使用设计的性能补偿算法进行校准，将校准值写入到传感器MCU中，可以同时考虑环境中温湿度以及长时间使用工况对传感器性能的影响。根据本发明，实时监测传感器的性能偏移情况，并对未来使用可能产生的偏移进行预测，能够实现柔性压力传感器的高精度校准，同时大幅提高了校准后可以正常使用的时长。
主权项：1.一种基于神经网络的柔性压力传感器性能偏移补偿方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建多层多参数柔性传感器；S2、通过传感器MCU读取传感器中温度、湿度、使用时长和压力参数，并将参数输入到基于神经网络的预测模型中；S3、预测模型拟合多参数对压力检测性能的影响曲线；S4、根据历史工况对传感器未来的压力检测性能偏移量做预测；S5、输出传感器导电层有效面积偏移量、电容极板间距偏移量和温湿度对传感器性能线性影响三个参数的预测值；S6、输出的预测值会写入到传感器MCU中，使用补偿算法计算后进行检验是否合格，如果不合格则再进行下一轮校准流程；每次校准的数据都会再用于预测模型的更新优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 同济大学 一种基于神经网络的柔性压力传感器性能偏移补偿方法
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