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龍圖騰網(wǎng)獲悉山東金鐘科技集團(tuán)股份有限公司申請(qǐng)的專利稱重傳感器數(shù)據(jù)補(bǔ)償方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120489317B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-16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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510977934.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01G23/01；該發(fā)明授權(quán)稱重傳感器數(shù)據(jù)補(bǔ)償方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)是由閆洪枚;吳明哲;徐旭文;楊陽(yáng)設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-16向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本稱重傳感器數(shù)據(jù)補(bǔ)償方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在說(shuō)明書摘要公布了：本申請(qǐng)涉及稱重傳感器數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種稱重傳感器數(shù)據(jù)補(bǔ)償方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：在檢測(cè)到稱重傳感器開(kāi)始計(jì)量時(shí)，獲取稱重傳感器在當(dāng)前測(cè)量環(huán)境下的多維環(huán)境特征；根據(jù)稱重傳感器的歷史測(cè)量數(shù)據(jù)提取稱重傳感器各時(shí)間維度對(duì)應(yīng)的動(dòng)態(tài)特征分量；分別將每個(gè)動(dòng)態(tài)特征分量與多維環(huán)境特征輸入至不同的補(bǔ)償模塊中，生成多個(gè)補(bǔ)償參數(shù)分量；融合所有補(bǔ)償參數(shù)分量生成綜合補(bǔ)償參數(shù)，并將綜合補(bǔ)償參數(shù)輸入至訓(xùn)練后的補(bǔ)償運(yùn)算網(wǎng)絡(luò)中，對(duì)稱重傳感器在當(dāng)前測(cè)量環(huán)境下的計(jì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)償，得到補(bǔ)償后數(shù)據(jù)。通過(guò)模塊化的補(bǔ)償方式，捕捉溫度、濕度、姿態(tài)等干擾因素，能夠更精細(xì)地對(duì)稱重傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整，提高補(bǔ)償?shù)臏?zhǔn)確性和有效性。

本發(fā)明授權(quán)稱重傳感器數(shù)據(jù)補(bǔ)償方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種稱重傳感器數(shù)據(jù)補(bǔ)償方法，其特征在于，所述稱重傳感器數(shù)據(jù)補(bǔ)償方法包括： 在檢測(cè)到稱重傳感器開(kāi)始計(jì)量時(shí)，獲取所述稱重傳感器在當(dāng)前測(cè)量環(huán)境下的多維環(huán)境特征； 根據(jù)所述稱重傳感器的歷史測(cè)量數(shù)據(jù)提取所述稱重傳感器各時(shí)間維度對(duì)應(yīng)的動(dòng)態(tài)特征分量； 分別將每個(gè)所述動(dòng)態(tài)特征分量與所述多維環(huán)境特征輸入至不同的補(bǔ)償模塊中，生成多個(gè)補(bǔ)償參數(shù)分量； 融合所有所述補(bǔ)償參數(shù)分量生成綜合補(bǔ)償參數(shù)，并將所述綜合補(bǔ)償參數(shù)輸入至訓(xùn)練后的補(bǔ)償運(yùn)算網(wǎng)絡(luò)中，對(duì)所述稱重傳感器在當(dāng)前測(cè)量環(huán)境下的計(jì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)償，得到補(bǔ)償后數(shù)據(jù)； 所述在檢測(cè)到稱重傳感器開(kāi)始計(jì)量時(shí)，獲取所述稱重傳感器在當(dāng)前測(cè)量環(huán)境下的多維環(huán)境特征的步驟，包括： 獲取稱重傳感器的歷史測(cè)量數(shù)據(jù)，確定所述歷史測(cè)量數(shù)據(jù)的第一補(bǔ)償因子集合，所述第一補(bǔ)償因子集合用于表征測(cè)量環(huán)境的不同影響因素； 在檢測(cè)到稱重傳感器開(kāi)始計(jì)量時(shí)，確定所述稱重傳感器在當(dāng)前測(cè)量周期下的第二補(bǔ)償因子集合； 將所述第一補(bǔ)償因子集合和所述第二補(bǔ)償因子集合輸入至訓(xùn)練后的環(huán)境特征模型中，提取所述當(dāng)前測(cè)量環(huán)境的多維環(huán)境特征； 所述補(bǔ)償參數(shù)分量包括溫度補(bǔ)償參數(shù)、濕度補(bǔ)償參數(shù)以及姿態(tài)補(bǔ)償參數(shù)； 所述融合所有所述補(bǔ)償參數(shù)分量生成綜合補(bǔ)償參數(shù)，并將所述綜合補(bǔ)償參數(shù)輸入至訓(xùn)練后的補(bǔ)償運(yùn)算網(wǎng)絡(luò)中，對(duì)所述稱重傳感器在當(dāng)前測(cè)量環(huán)境下的計(jì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)償，得到補(bǔ)償后數(shù)據(jù)的步驟，包括： 通過(guò)多源補(bǔ)償參數(shù)融合算法對(duì)所述溫度補(bǔ)償參數(shù)、所述濕度補(bǔ)償參數(shù)及所述姿態(tài)補(bǔ)償參數(shù)進(jìn)行加權(quán)融合，生成包含環(huán)境動(dòng)態(tài)特征的綜合補(bǔ)償參數(shù)矩陣； 將所述綜合補(bǔ)償參數(shù)矩陣與所述稱重傳感器的實(shí)時(shí)計(jì)量數(shù)據(jù)輸入所述訓(xùn)練后的補(bǔ)償運(yùn)算網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)多層非線性映射計(jì)算補(bǔ)償偏移量； 根據(jù)所述補(bǔ)償偏移量對(duì)所述稱重傳感器在當(dāng)前測(cè)量環(huán)境下的計(jì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)償進(jìn)行動(dòng)態(tài)修正，生成補(bǔ)償后數(shù)據(jù)。

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