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重庆大学张可获国家专利权

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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种电磁流量计中电极污物检测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:CN114777886B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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:202210510275.4,技术领域涉及:G01F25/10;该发明授权一种电磁流量计中电极污物检测方法及系统是由张可;柴毅;钱亚林;蒲华祥;王嘉璐;宋倩倩;邱可玥;李希晨;安翼尧设计研发完成,并于2022-05-11向国家知识产权局提交的专利申请。

一种电磁流量计中电极污物检测方法及系统在说明书摘要公布了:本发明涉及一种电磁流量计中电极污物检测方法及系统,属于电磁流量计故障诊断领域。所述方法包括:在电磁流量计离线且电极上无污物、离线且电极上有不同污物附着以及电磁流量计在线工作三种不同情况下,分别采集电极与地之间的电阻值构成第一数据集、第二数据集以及待测样本,分别提取其各个批次样本对应的正定特征矩阵并计算其黎曼中心;计算样本特征矩阵与各个第一、第二特征矩阵之间的相似性指标;对相似性指标最大的l个特征矩阵进行提取并计算其局部黎曼中心;计算局部黎曼中心和各个第二黎曼中心的接近程度,判断接近程度最大者为此待测样本的电极对应的污物附着情况。采用本发明方法能够实现电磁流量计中电极污物的在线快速检测。

本发明授权一种电磁流量计中电极污物检测方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种电磁流量计中电极污物检测方法,其特征在于,包括:在电磁流量计离线并且电极上无污物的情况下,采集电极与地之间的电阻值构成第一数据集;提取所述第一数据集中每个批次样本对应的第一特征矩阵;计算所述第一数据集中所有批次样本对应的所有第一特征矩阵的第一黎曼中心;在电磁流量计离线并且电极上有不同污物附着的情况下,采集电极与地之间的电阻值构成第二数据集;具体地,在电磁流量计离线并且电极上有第c种污物附着的情况下,采集电磁流量计电极与地之间的电阻值,构成第c个第二数据集Ωgc={Ω1c,Ω2c,...,ΩMc};其中c=1,2,......,C,C指污物的种类数目;分别针对每一种污物采集一个第二数据集,将第c种污物对应的第二数据集记为Ωgc,共采集C个第二数据集;其中不同种类或不同类型污物指容易附着在电磁流量计电极上的水垢、氧化膜、有机物油污和无机物污染物;提取不同污物对应的第二数据集中每个批次样本对应的第二特征矩阵;针对第c种污物对应的第二数据集Ωgc中的每个批次样本Ωic,提取其对应的正定特征矩阵作为第二特征矩阵Pic:其中i=1,2,......,M,M记录了样本的数量;c=1,2,......,C应涵盖所有可能的电极污物种类;将针对每种污物得出来的所有第二特征矩阵Pic封装在第二个数据库中,命名为有污物附着情况下的数据库;封装时,将水垢、氧化膜、有机物油污和无机物污染物的不同类型污物对应的第二数据集计算出来的第二特征矩阵Pic分开封装;计算所述第二数据集中所有批次样本对应的所有第二特征矩阵的第二黎曼中心;在电磁流量计在线工作情况下,采集电极与地之间的电阻值构成待测样本,并提取所述待测样本的样本特征矩阵;分别计算所述样本特征矩阵与所述第一特征矩阵以及所述第二特征矩阵之间的相似性指标;提取所述相似性指标最大的预设个数的特征矩阵,并计算所述预设个数的特征矩阵的局部黎曼中心;对样本特征矩阵Qc与各个Pi、Pic之间的相似性指标Soz最大的l个特征矩阵Pz进行提取,并对相似性指标Soz最大的l个Pz计算其局部黎曼中心Pg0:其中l为预设个数;Piz和Pjz分别为所述预设个数的特征矩阵中的第i个和第j个特征矩阵;dRPiz,Pjz为Piz和Pjz之间的黎曼距离;Pi为所述第一数据集中每个批次样本对应的第一特征矩阵;分别计算所述局部黎曼中心与所述第一黎曼中心以及所述第二黎曼中心的接近程度;所述分别计算所述局部黎曼中心与所述第一黎曼中心以及所述第二黎曼中心的接近程度,具体包括:采用公式和分别计算所述局部黎曼中心Pg0与所述第一黎曼中心Pg以及所述第二黎曼中心Pgc的接近程度α;根据所述接近程度最大的黎曼中心对应的数据集确定所述待测样本对应的电极的污物检测结果;根据所述接近程度α最大的黎曼中心对应的数据集确定所述待测样本Ω对应的电极的污物检测结果;若接近程度α最大的黎曼中心为Pg,则确定所述待测样本Ω对应的电极的污物检测结果为电极上无污物;若接近程度α最大的黎曼中心为Pgc,则确定电极上有污物附着,并且根据Pgc对应的数据集Ωgc确定所述待测样本Ω对应的电极上附着的第c种污物。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人重庆大学,其通讯地址为:400030 重庆市沙坪坝区沙正街174号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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