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龍圖騰網(wǎng)獲悉大連理工大學申請的專利一種基于自編碼器的變風量空調(diào)系統(tǒng)傳感器自校準方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN116242507B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202310275275.5，技術(shù)領域涉及：G01K15/00；該發(fā)明授權(quán)一種基于自編碼器的變風量空調(diào)系統(tǒng)傳感器自校準方法是由趙天怡;李吉騰;王鵬設計研發(fā)完成，并于2023-03-21向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于自編碼器的變風量空調(diào)系統(tǒng)傳感器自校準方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開一種基于自編碼器的變風量空調(diào)系統(tǒng)傳感器自校準方法，包括以下步驟：S1、基于高斯混合模型對變風量空調(diào)系統(tǒng)不同運行工況測量值進行聚類；S2、采用自編碼器通過自身測量值之間的內(nèi)部關(guān)系建立自身的傳感器模型；S3、傳感器校準過程中所需函數(shù)的構(gòu)建；S4、將自編碼器驅(qū)動的距離函數(shù)帶入到貝葉斯定理中，通過隨機采樣獲得傳感器偏移量大小。本發(fā)明采用高斯混合聚類劃分工況和自編碼器建立傳感器自身模型的方法，提出一種基于自編碼器的變風量空調(diào)系統(tǒng)傳感器自校準方法，對參與變風量空調(diào)系統(tǒng)基本控制的傳感器進行校準，增加了傳感器測量值的準確性，保證了控制回路的正常調(diào)節(jié)，同時使得傳感器校準方法的適用性得到增強。

本發(fā)明授權(quán)一種基于自編碼器的變風量空調(diào)系統(tǒng)傳感器自校準方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于自編碼器的變風量空調(diào)系統(tǒng)傳感器自校準方法，其特征在于，步驟如下： S1、基于高斯混合模型對變風量空調(diào)系統(tǒng)不同運行工況測量值進行聚類，具體步驟如下： S1.1、對變風量空調(diào)系統(tǒng)進行分析和研究，從而得到傳感器基本控制回路：送風溫度控制、送風靜壓控制和冷凍水泵前后壓差控制，因此，確定需要對參與基本控制的送風溫度傳感器Ts、送風靜壓傳感器Ps和冷凍水泵前后壓差傳感器DP進行校準； S1.2、針對變風量空調(diào)監(jiān)測系統(tǒng)所實時得到的數(shù)據(jù)，將離群值和瞬態(tài)測量值進行剔除，保證測量數(shù)據(jù)處于穩(wěn)態(tài)工況； S1.3、針對變風量空調(diào)系統(tǒng)運行特點，選取室內(nèi)外溫濕度作為聚類的輸入?yún)?shù)，對S1.2中的穩(wěn)態(tài)工況下的測量值進行高斯混合聚類，保證相同偏移量的測量值處在同一類，從而使得校準結(jié)果收斂于同一個值； S1.4、處于同一工況的測量值Ts、Ps、DP進行劃分，劃分為訓練數(shù)據(jù)集、測試數(shù)據(jù)集和校準數(shù)據(jù)集； S2、采用自編碼器通過自身測量值之間的內(nèi)部關(guān)系建立自身的傳感器模型，具體步驟如下： S2.1、針對S1.4中所劃分的傳感器的訓練數(shù)據(jù)集，采用一步步手動測試的方法確定自編碼器模型的最優(yōu)參數(shù)； S2.2、根據(jù)最優(yōu)參數(shù)，將Ts、Ps、DP三個變量作為輸入?yún)?shù)訓練得到基于自編碼器的傳感器模型，如式1和2所示； Z＝g1b1+W1X1 X*＝g2b2+W2Z2 其中，Z為潛在變量，g為非線性傳遞函數(shù)，W為權(quán)重，b為偏置，X為輸入變量，X*為輸出變量； S2.3、將傳感器的測試數(shù)據(jù)集帶入到S2.2獲得的傳感器模型中，根據(jù)模型生成新的數(shù)據(jù)集，根據(jù)測試數(shù)據(jù)和新的數(shù)據(jù)集之間的重構(gòu)誤差大小判斷傳感器模型的準確性；當重構(gòu)誤差小于設定的閾值時，則說明建立的傳感器模型滿足要求，可以進一步用于校準；否則，需要剔除S1.4中所劃分的全部訓練數(shù)據(jù)集，選取新的數(shù)據(jù)集進行訓練； S2.4、傳感器誤差閾值的定義采用3σ原則，閾值計算如下式3-5所示： 其中，Th為重構(gòu)誤差的閾值，為訓練數(shù)據(jù)重構(gòu)誤差均值，σR訓練數(shù)據(jù)重構(gòu)誤差的標準差，xj為第j個訓練數(shù)據(jù)的重構(gòu)誤差； S3、傳感器校準過程中所需函數(shù)的構(gòu)建，具體步驟如下： S3.1、根據(jù)傳感器校準數(shù)據(jù)集Ts、Ps、DP和各自對應的偏移量，依據(jù)加、減、乘、除的基本關(guān)系建立傳感器的校準函數(shù)，如式6所示； 校準函數(shù) 其中，Tc，s，Pc，s，DPc為所需校準傳感器的校準函數(shù)，Ts，Ps，DP為各類型傳感器測量值，為各個傳感器的偏移量，f為校準函數(shù)模型； S3.2、將S3.1中的校準函數(shù)帶入到S2中所建立的基于自編碼器的傳感器模型中，構(gòu)建出校準所需要的基準函數(shù)，如式7所示： 基準函數(shù) 其中分別為基于自編碼器的傳感器模型中Ts、Ps、DP對應的基準函數(shù)，Tc，s，Pc，s，DPc為對應的校準函數(shù)，AE為自編碼器模型； S3.3、將S3.1和S3.2所構(gòu)建的校準函數(shù)和基準函數(shù)進行相減，建立校準所需要的距離函數(shù)，如式8所示： 其中DAEX為自編碼器驅(qū)動的距離函數(shù)，N為校準數(shù)據(jù)集數(shù)目； S4、將S3中獲得的自編碼器驅(qū)動的距離函數(shù)帶入到貝葉斯定理中，通過隨機采樣獲得傳感器偏移量大小，具體步驟如下： S4.1、將S1中的多組同一運行工況的校準數(shù)據(jù)集Ts、Ps、DP帶入到S3中的距離函數(shù)中； S4.2、將S4.1獲得的距離函數(shù)帶入高斯分布，構(gòu)成傳感器校準所需要的似然函數(shù)，如式9所示： 其中PY|X為偏移量的似然函數(shù)，σ協(xié)方差矩陣； S4.3、對于貝葉斯定理來說，根據(jù)似然函數(shù)和先驗分布，通過蒙特卡洛馬爾科夫鏈隨機取樣的方式求得傳感器測量數(shù)據(jù)Ts、Ps、DP的偏移量的后驗分布，如式10所示；另外，對于目標傳感器先驗分布則是根據(jù)傳感器校準之前經(jīng)驗知識獲得； PX|Y∝PY|X×πX10 其中，PX|Y為傳感器測量數(shù)據(jù)Ts、Ps、DP的后驗分布，πX為偏移量的先驗分布； S4.4、通過S4.1-S4.3獲得傳感器測量數(shù)據(jù)Ts、Ps、DP的后驗分布均值，后驗分布均值則表示傳感器校準之后的偏移量大小；將偏移量補償?shù)皆紲y量上則實現(xiàn)送風溫度傳感器Ts、送風靜壓傳感器Ps和冷凍水泵前后壓差傳感器DP的校準。

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