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龙图腾网获悉湖南师范大学申请的专利一种基于物理信息约束的氧气传感器误差补偿方法及系统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：CN120778678B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511292952.X，技术领域涉及：G01N21/39；该发明授权一种基于物理信息约束的氧气传感器误差补偿方法及系统是由林海军;聂思源;杨进宝;张建军;肖弘基;何峰;李松辉;柏文琦;吕博文;吴双双设计研发完成，并于2025-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物理信息约束的氧气传感器误差补偿方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于物理信息约束的氧气传感器误差补偿方法及系统，本发明方法包括获取TDLAS氧气传感器的输出电压U以及所处环境的温度T和压力P；输入预训练的基于温度T、压力P和输出电压U与氧气浓度C的三种单调性关系的物理信息约束的氧气传感器误差补偿网络模型以获得误差补偿后的氧气浓度C，氧气传感器误差补偿网络模型被预训练学习了输入的温度T、压力P和输出电压U，以及输出的误差补偿后的氧气浓度C之间的映射关系。本发明旨在对TDLAS氧气传感器实现良好泛化能力和鲁棒性的非线性误差补偿，以克服TDLAS氧气传感器的温度漂移、老化效应等影响，提高TDLAS氧气传感器在复杂环境下的测量准确性。

本发明授权一种基于物理信息约束的氧气传感器误差补偿方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于物理信息约束的氧气传感器误差补偿方法，其特征在于，包括下述步骤： S101，获取TDLAS氧气传感器的输出电压U以及所处环境的温度T和压力P； S102，将温度T、压力P和输出电压U输入预训练的基于温度T、压力P和输出电压U与氧气浓度C的三种单调性关系的物理信息约束的氧气传感器误差补偿网络模型以获得误差补偿后的氧气浓度C，所述氧气传感器误差补偿网络模型被预训练学习了输入的温度T、压力P和输出电压U，以及输出的误差补偿后的氧气浓度C之间的映射关系； 所述温度T、压力P和输出电压U与氧气浓度C的三种单调性关系的物理信息约束包括氧气浓度C随温度T的升高而增大、随压力P的增大而减小、随输出电压U的增大而增大三种单调性关系的物理信息约束的约束条件，所述约束条件具体为在氧气传感器误差补偿网络模型训练阶段约束氧气传感器误差补偿网络模型使其对样本的预测值关于温度T的偏导数大于0，关于压力P的偏导数小于0，关于输出电压U的偏导数大于0； 所述氧气传感器误差补偿网络模型为由输入层、隐含层和输出层构成的三层神经网络，所述输入层包括用于输入温度T、压力P和输出电压U的三个神经元节点，所述输出层包括用于输出误差补偿后的氧气浓度C的一个神经元节点。

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