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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种基于自编码器的变风量空调系统传感器自校准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：CN116242507B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202310275275.5，技术领域涉及：G01K15/00；该发明授权一种基于自编码器的变风量空调系统传感器自校准方法是由赵天怡;李吉腾;王鹏设计研发完成，并于2023-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自编码器的变风量空调系统传感器自校准方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于自编码器的变风量空调系统传感器自校准方法，包括以下步骤：S1、基于高斯混合模型对变风量空调系统不同运行工况测量值进行聚类；S2、采用自编码器通过自身测量值之间的内部关系建立自身的传感器模型；S3、传感器校准过程中所需函数的构建；S4、将自编码器驱动的距离函数带入到贝叶斯定理中，通过随机采样获得传感器偏移量大小。本发明采用高斯混合聚类划分工况和自编码器建立传感器自身模型的方法，提出一种基于自编码器的变风量空调系统传感器自校准方法，对参与变风量空调系统基本控制的传感器进行校准，增加了传感器测量值的准确性，保证了控制回路的正常调节，同时使得传感器校准方法的适用性得到增强。

本发明授权一种基于自编码器的变风量空调系统传感器自校准方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自编码器的变风量空调系统传感器自校准方法，其特征在于，步骤如下： S1、基于高斯混合模型对变风量空调系统不同运行工况测量值进行聚类，具体步骤如下： S1.1、对变风量空调系统进行分析和研究，从而得到传感器基本控制回路：送风温度控制、送风静压控制和冷冻水泵前后压差控制，因此，确定需要对参与基本控制的送风温度传感器Ts、送风静压传感器Ps和冷冻水泵前后压差传感器DP进行校准； S1.2、针对变风量空调监测系统所实时得到的数据，将离群值和瞬态测量值进行剔除，保证测量数据处于稳态工况； S1.3、针对变风量空调系统运行特点，选取室内外温湿度作为聚类的输入参数，对S1.2中的稳态工况下的测量值进行高斯混合聚类，保证相同偏移量的测量值处在同一类，从而使得校准结果收敛于同一个值； S1.4、处于同一工况的测量值Ts、Ps、DP进行划分，划分为训练数据集、测试数据集和校准数据集； S2、采用自编码器通过自身测量值之间的内部关系建立自身的传感器模型，具体步骤如下： S2.1、针对S1.4中所划分的传感器的训练数据集，采用一步步手动测试的方法确定自编码器模型的最优参数； S2.2、根据最优参数，将Ts、Ps、DP三个变量作为输入参数训练得到基于自编码器的传感器模型，如式1和2所示； Z＝g1b1+W1X1 X*＝g2b2+W2Z2 其中，Z为潜在变量，g为非线性传递函数，W为权重，b为偏置，X为输入变量，X*为输出变量； S2.3、将传感器的测试数据集带入到S2.2获得的传感器模型中，根据模型生成新的数据集，根据测试数据和新的数据集之间的重构误差大小判断传感器模型的准确性；当重构误差小于设定的阈值时，则说明建立的传感器模型满足要求，可以进一步用于校准；否则，需要剔除S1.4中所划分的全部训练数据集，选取新的数据集进行训练； S2.4、传感器误差阈值的定义采用3σ原则，阈值计算如下式3-5所示： 其中，Th为重构误差的阈值，为训练数据重构误差均值，σR训练数据重构误差的标准差，xj为第j个训练数据的重构误差； S3、传感器校准过程中所需函数的构建，具体步骤如下： S3.1、根据传感器校准数据集Ts、Ps、DP和各自对应的偏移量，依据加、减、乘、除的基本关系建立传感器的校准函数，如式6所示； 校准函数 其中，Tc，s，Pc，s，DPc为所需校准传感器的校准函数，Ts，Ps，DP为各类型传感器测量值，为各个传感器的偏移量，f为校准函数模型； S3.2、将S3.1中的校准函数带入到S2中所建立的基于自编码器的传感器模型中，构建出校准所需要的基准函数，如式7所示： 基准函数 其中分别为基于自编码器的传感器模型中Ts、Ps、DP对应的基准函数，Tc，s，Pc，s，DPc为对应的校准函数，AE为自编码器模型； S3.3、将S3.1和S3.2所构建的校准函数和基准函数进行相减，建立校准所需要的距离函数，如式8所示： 其中DAEX为自编码器驱动的距离函数，N为校准数据集数目； S4、将S3中获得的自编码器驱动的距离函数带入到贝叶斯定理中，通过随机采样获得传感器偏移量大小，具体步骤如下： S4.1、将S1中的多组同一运行工况的校准数据集Ts、Ps、DP带入到S3中的距离函数中； S4.2、将S4.1获得的距离函数带入高斯分布，构成传感器校准所需要的似然函数，如式9所示： 其中PY|X为偏移量的似然函数，σ协方差矩阵； S4.3、对于贝叶斯定理来说，根据似然函数和先验分布，通过蒙特卡洛马尔科夫链随机取样的方式求得传感器测量数据Ts、Ps、DP的偏移量的后验分布，如式10所示；另外，对于目标传感器先验分布则是根据传感器校准之前经验知识获得； PX|Y∝PY|X×πX10 其中，PX|Y为传感器测量数据Ts、Ps、DP的后验分布，πX为偏移量的先验分布； S4.4、通过S4.1-S4.3获得传感器测量数据Ts、Ps、DP的后验分布均值，后验分布均值则表示传感器校准之后的偏移量大小；将偏移量补偿到原始测量上则实现送风温度传感器Ts、送风静压传感器Ps和冷冻水泵前后压差传感器DP的校准。

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