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龙图腾网获悉中国南方电网有限责任公司超高压输电公司大理局申请的专利基于改进BP神经网络的电容式液位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：CN119962384B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510063444.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于改进BP神经网络的电容式液位传感器温度补偿方法是由李阳;田松丰;余荣兴;李瑜;禹晋云;王电处;李有有;郗家峰;刘志强;徐宏争;袁超;李桥设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进BP神经网络的电容式液位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改进BP神经网络的电容式液位传感器温度补偿方法，包括建立基于相对介电常数进行温度补偿的电容式液位传感器电容输出模型；基于电容式液位传感器电容输出模型，根据不同的液位值获取在不同的环境温度条件下相应的电容式液位传感器中水和空气的相对介电常数，以作为样本数据；并将样本数据随机划分为样本训练集与样本测试集；构建电容式液传感器的温度补偿BP神经网络；根据样本训练集与样本测试集对温度补偿BP神经网络的初始权值与阈值进行寻优，获取优化温度补偿BP神经网络；根据优化温度补偿BP神经网络，实现在不同环境温度下电容式液位传感器的温度补偿。解决了传统的温度补偿模型通过输入温度数据和待补偿液位数据，得到补偿后的液位，相当于直接寻找温度和传感器液位的关系，而忽略了中间变量介电常数的影响，进而造成补偿精度不足的问题。

本发明授权基于改进BP神经网络的电容式液位传感器温度补偿方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进BP神经网络的电容式液位传感器温度补偿方法，其特征在于，具体包括以下步骤： S1：建立基于相对介电常数进行温度补偿的电容式液位传感器电容输出模型，且相对介电常数包括受温度影响的空气相对介电常数与水相对介电常数； 建立的所述电容式液位传感器电容输出模型，其表达式为 式中：表示电容式液位传感器的整体输出电容；Ca表示电容式液位传感器液面以上以空气为介质的电容量；Cw表示液面以下以液体为介质的电容量；CF,a表示绝缘护套作为介质时空气中的电容量；而液体中的电容量为CF,w表示绝缘护套作为介质时液体中的电容量；C01与C02分别表示电容式液位传感器由内外电极底部的边缘效应引起的附加电容；R1表示内电极外径的设计参数；R3表示外电极内径的设计参数；R2表示绝缘护套外径的设计参数；H表示内电极与外电极底部的距离；h0表示电容式液位传感器容器的总长度；h表示容器内液位高度；H1表示内电极浸入液体中的长度；h1表示液面上方空气部分的高度且h1=h0-h；表示理想真空的介电常数；表示空气的相对介电常数；表示水的相对介电常数；表示绝缘介质的相对介电常数；C0表示电容式液位传感器底部边缘空间部分的电容；表示边缘空间绝缘介质和液体的等效介电常数； S2：基于电容式液位传感器电容输出模型，根据不同的液位值获取在不同的环境温度条件下相应的电容式液位传感器中水与空气的相对介电常数，以作为样本数据； 并将样本数据随机划分为样本训练集与样本测试集； S3：构建电容式液传感器的温度补偿BP神经网络； 且所述温度补偿BP神经网络包括拟合空气相对介电常数的第一BP神经网络与拟合水相对介电常数的第二BP神经网络； 构建的第一BP神经网络与第二BP神经网络的结构相同，包括依次连接的输入层、至少一层隐含层以及输出层； 且所述输入层包括温度输入层与介电常数输入层； 温度输入层用于将获取的电容式液位传感器的环境温度输入至隐含层； 介电常数输入层用于将电容式液位传感器电容输出模型的相对介电常数输入至隐含层； 所述隐含层用于对温度输入层的输入与介电常数输入层的输入，进行非线性拟合操作； 所述输出层用于根据隐含层的输出，获取电容式液位传感器的液位值； S4：基于Adam优化算法，根据样本训练集与样本测试集对温度补偿BP神经网络的初始权值与阈值进行寻优，获取优化温度补偿BP神经网络； 对所述初始权值与阈值进行寻优包括： 基于PSO算法，优化拟合第一BP神经网络的初始权值与阈值；基于GA算法，优化拟合第二BP神经网络的初始权值与阈值； S5：根据优化温度补偿BP神经网络，实现在不同环境温度下电容式液位传感器的温度补偿。

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