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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利基于黏菌群优化和卡尔曼滤波的压力传感器温度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：CN118010235B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202410209095.1，技术领域涉及：G01L19/04；该发明授权基于黏菌群优化和卡尔曼滤波的压力传感器温度补偿方法是由薛晨阳;张睿;王永华;张增星;李萌;乔雅楠设计研发完成，并于2024-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于黏菌群优化和卡尔曼滤波的压力传感器温度补偿方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于黏菌群优化和卡尔曼滤波的压力传感器温度补偿方法，其通过外接温度传感器实时监测环境温度，并将温度数据引入系统，作为压力传感器输出的校准基准；考虑了温度对传感器输出的影响，其基于扩展卡尔曼滤波建立状态方程和观测方程，实现压力传感器的温度补偿；同时，为了获得最佳的扩展卡尔曼滤波参数，其基于黏菌群优化算法的实现扩展卡尔曼滤波参数的实时优化，以最大程度地提高温度补偿算法的效能。本发明通过实施基于黏菌群优化和扩展卡尔曼滤波的压力传感器温度补偿算法，并结合实时动态调整机制，实现对压力传感器在不同温度下的精确测量，提高其稳定性和准确性，从而为各种应用场景提供可靠的压力数据支持。

本发明授权基于黏菌群优化和卡尔曼滤波的压力传感器温度补偿方法在权利要求书中公布了：1.基于黏菌群优化和卡尔曼滤波的压力传感器温度补偿方法，其特征在于：包括： 通过外接温度传感器实时监测环境温度，并将温度数据引入系统； 基于扩展卡尔曼滤波建立状态方程和观测方程，实现压力传感器的温度补偿； 基于黏菌群优化算法的实现扩展卡尔曼滤波参数的实时优化，以提高温度补偿算法的效能； 所述的黏菌群优化算法的更新黏菌位置的数学公式为 ； 其中，rand表示0到1内生成的随机值，ub和lb分别表示搜索空间的上界和下界，z是随机分布的黏菌个体占黏菌总体的比例，用于算法在全局搜索阶段与局部搜索阶段进行切换；和分别为t+1次和t次迭代时黏菌的位置，表示t次迭代时食物浓度最高的位置即最佳位置，和表示第t次迭代时随机选择的两个黏菌个体；vb的范围是[-a，a]，，t是当前迭代次数，T是最大迭代次数；vc的范围是从1线性递减到0；r是介于0和1之间的随机数；，其中i=1,2,…,N，表示第i个黏菌个体的适应度值，DF表示所有迭代中的最优适应度值，N表示黏菌的种群规模；W表示黏菌的重量； 所述的黏菌群优化算法的工作流程包括： 步骤1：设定参数，初始化种群，并计算适应度值； 步骤2：计算黏菌重量W和参数a； 步骤3：生成随机数r，判断随机数r与参数z的大小，若rz，则按式1.4的第一个公式更新个体位置；否则更新参数p，vb，vc，判断r与参数p的大小，若rp，则按式1.4的第二个公式更新个体位置，否则按式1.4的第三个公式更新个体位置； 步骤4：计算适应度值，更新全局最优解； 步骤5：判断是否满足结束条件，若满足，则输出全局最优解和适应度值；否则重复步骤2~5。

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