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龙图腾网获悉中国计量大学申请的专利一种基于边缘计算的NTC温度传感器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：CN114993501B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202210619485.7，技术领域涉及：G01K7/22；该发明授权一种基于边缘计算的NTC温度传感器校准方法是由黄哲;赵子恺设计研发完成，并于2022-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于边缘计算的NTC温度传感器校准方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于边缘计算的NTC温度传感器校准方法，通过在校准现场部署边缘计算网络，设备端按预设的规则分别将待校设备与标准器的数据通过TCPIP协议发送至边缘节点；边缘节点解析上报的数据并暂存至本地数据库；在边缘节点通过遗传算法来选择校准的最佳特征点；根据特征点，在特征点处将待校准器与标准器进行标定，通过标定数据来准确计算温度传感器特征点的测量温度；边缘节点将校准数据及校准结果发送至云端实现校准记录的云存储，同时将特征函数发送至设备端完成校准。相比于传统校准方式，可以大大缩短校准所需要的周期；有效节省了云服务器的带宽消耗，减少云端的计算压力；能够有效提高NTC温度传感器的精度和准确率。

本发明授权一种基于边缘计算的NTC温度传感器校准方法在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘计算的NTC温度传感器校准方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： 步骤1：在校准现场部署边缘计算网络； 步骤2：在校准流程开始后，设备端将待校准的NTC温度传感器与标准器的包含检测指标的温度数据通过TCPIP协议发送至边缘节点；包含的检测指标具体为电阻、温度、时间戳、设备编号和环境温度； 步骤3：边缘节点解析接收的数据 步骤4：在边缘节点通过遗传算法来选择校准的最佳特征点；为了减少校准所花费的时间成本，采用遗传算法选择最优特征点进行标定，获得最优特征点的具体步骤如下： 4.1基因的建立与特征点的选取：将设备端发送的每一个温度数据抽象为基因，定义xq表示第q个测试点是否为特征点，当xq＝1时表示第q号测试点被入选为特征值点，反之当xq＝0时表示第q号测试点不入选为特征值点； 4.2适应度函数的定义：基于给定的优化目标，利用适应度函数来测量种群中染色体的质量；由于决策的目标是降低总时间成本，选择适应度函数为度量染色体的总时间成本Ctotal的平方倒数， 4.2.1单次测量时间成本：测量一个温度值所需要的时间成本，记为Cq； 4.2.2标定误差时间成本： 符号cj单点误差对应的时间成本值；其中i表示传感器编号，j表示测试点，Ti,j表示实际温度值，表示传感器读数； 单个样本本体的标定误差时间成本用计算； 4.2.3样本个体标定时间成本：样本个体的标定时间成本Ci是单体测定时间成本与误差标定时间成本之和； Ci＝Cs+Cq·ni ni表示对该样本个体标定过程中的测定点数目； 4.2.4总成本：总成本Ctotal为所有个体的标定时间成本的平均值，M为样本总数； 4.3交叉运算：使用模拟的二元交叉,从亲本p1和p2中计算后代c1和c2；通过在[0,1中选择一个随机数u，计算后代的参数后代可以表示为 4.4变异运算：为模拟遗传过程，如果一个个体要发生变异，那么该个体的每个特征都要乘以一个范围内的随机数[1-mrange，1+mrange]，mrange作为一个乘法因子根据每个特征独立计算，根据收敛的程度，mrange∈[0.01,0.3]，通过轮盘选择法从当前种群中选择出10％的优秀个体进入下一代的迭代中去，使优秀个体能够最大限度保留下来； 4.5终止条件：超出以下范围，遗传迭代终止： σ2ri为第i个温度特征点ri方差，σ2Wi为第i个特征点组合Wi的方差，covri-rj为特征点i，j协方差，为最小输入温度，为最大输入温度； 步骤5：根据步骤4得到的特征点并进行拟合分析，在特征点处将待校准的NTC温度传感器与标准器进行标定，通过标定数据来准确计算温度传感器特征点的测量温度；选择Steinhart-Hart算法的三阶多项式拟合公式对温度数据进行拟合分析，具体如下： 选取对NTC热敏电阻的RT表数据进行曲线拟合的三阶多项式拟合公式:其中T为开式温标，单位为K，R为电阻，单位为KΩ，A，B，C为常数系数；通过分析误差平方和即有： 式中，Ri为第i个电阻，Ti为Ri匹配的温度值；常量使用ai,j替代并带入多项式拟合公式，获得常数矩阵： 可知拟合公式的常数系数： A＝a23^2*b1-a12*a23*b3+a13*a22*b3-a13*a23*b2+a12*a33*b2-a22*a33*b1a33*a12^2-2*a12*a13*a23+a22*a13^2+a11*a23^2-a11*a22*a33 B＝a13^2*b2-a12*a13*b3+a11*a23*b3-a13*a23*b1-a11*a33*b2+a12*a33*b1a33*a12^2-2*a12*a13*a23+a22*a13^2+a11*a23^2-a11*a22*a33 C＝a12^2*b3-a12*a13*b2-a11*a22*b3+a11*a23*b2-a12*a23*b1+a13*a22*b1a33*a12^2-2*a12*a13*a23+a22*a13^2+a11*a23^2-a11*a22*a33 从而计算得出在某一阻值下的温度标准值； 边缘网关基于曲线拟合的三阶多项式拟合公式计算特征点的温度并进行二次校验，边缘网关二次校验需要同时满足如下两个规则，具体为： 规则1：复查温度校准过程边缘网关接收设备端上报的历史数据是否在检测指标的既定范围内，如果数据值不在既定范围内，则视为校验不通过； 规则2：利用曲线拟合的三阶多项式拟合公式计算残差及标准差，如果残差及标准差超过云端服务器设定的区间范围，则视为校验不通过； 将通过二次校验的校准结果发送至云端服务器以及将校准后的曲线拟合的三阶多项式拟合公式发送至设备端，将未通过二次校验的结果进行本地记录同时报上云端； 步骤6：边缘节点利用MQTT协议将校准数据及校准结果北向发送至云端实现校准记录的云存储，同时利用TCPIP协议将特征函数南向发送至设备端完成校准。

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