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龙图腾网获悉长春理工大学申请的专利一种多类型传感器通用动态补偿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：CN115900802B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202211524509.7，技术领域涉及：G01D18/00；该发明授权一种多类型传感器通用动态补偿方法是由徐博;韩太林;王啸;王英志;杨絮;鞠明池;刘轩;陈怡嘉;韩镇宇设计研发完成，并于2022-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多类型传感器通用动态补偿方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种多类型传感器通用动态补偿方法，属于传感器补偿技术领域，包括：获取多个类型传感器的动态校准数据及其对应的标准数据；训练好第一生成对抗网络，将其模型参数迁移到第二生成对抗网络的对应模块中；将时频转换后的数据集中的动态校准数据和标准数据输入第二生成对抗网络中，得到单只传感器动态补偿模型；将单只传感器动态补偿模型中的损失函数值、模型网络参数、单只传感器动态补偿模型输出值、多类型传感器待补偿数据集合输入元学习网络中，得到通用传感器动态补偿模型；将其他的传感器动态校准数据输入通用传感器动态补偿模型中训练后得到适用于该传感器的补偿模型。该方法能够对多个类型的传感器进行信号补偿。

本发明授权一种多类型传感器通用动态补偿方法在权利要求书中公布了：1.一种多类型传感器通用动态补偿方法，其特征在于，包括： 将多个类型传感器的动态校准数据及其对应的标准数据进行时频转换，构成时频转换后的数据集； 训练好一个第一生成对抗网络，将其生成器G0的隐含层参数、判别器D0的隐含层参数、判别器D0的输出层参数迁移到第二生成对抗网络的对应模块中，作为所述第二生成对抗网络的初始参数； 将所述标准数据输入所述第二生成对抗网络的判别器D1中，将所述动态校准数据输入所述第二生成对抗网络的生成器G1中，训练生成器G1得到单只传感器动态补偿模型； 将多类型传感器待补偿数据集合、所述单只传感器动态补偿模型中的损失函数值、模型网络参数、单只传感器动态补偿模型输出值作为元学习网络的输入端，由元学习网络判别所述单只传感器动态补偿模型的优劣，并反向调节单只传感器动态补偿模型中的参数；待元学习网络训练完毕且调整单只传感器动态补偿模型完毕后，得到通用传感器动态补偿模型； 其中，元学习网络包括： 测试数据及补偿结果质量及特征辨识网络层，用于对所述单只传感器动态补偿模型对多类型传感器待补偿数据集合的补偿效果进行判别； 数据特征、补偿结果和生成器参数综合分析网络层，用于利用所述测试数据及补偿结果质量及特征辨识网络层的输出结果，对所述单只传感器动态补偿模型中的模型参数进行评判； 生成器参数特征分析网络层，用于识别所述单只传感器动态补偿模型的模型参数，避免多个类型传感器的动态校准数据的多样性对元学习网络训练结果造成影响； 利用其他传感器的动态校准数据及其对应的标准数据对所述通用传感器动态补偿模型进行训练，得到适用于所述其他传感器的特异性动态补偿模型，利用所述特异性动态补偿模型对所述其他传感器进行信号补偿。

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