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龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司电力科学研究院申请的专利一种应变式传感器温度补偿方法、装置及可读存储介质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：CN118153427B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202410260514.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种应变式传感器温度补偿方法、装置及可读存储介质是由王真;朱雪琼;路永玲;刘征宇;刘子全;贾骏设计研发完成，并于2024-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应变式传感器温度补偿方法、装置及可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种应变式传感器温度补偿方法、装置及可读存储介质，属于应变式传感器温度补偿领域，方法为：获取实验数据样本并对实验数据样本进行归一化处理，获得归一化后的数据；根据归一化后的数据，基于预先训练的IGWO‑SVR模型进行补偿处理，得到应变补偿值；其中，IGWO‑SVR模型的训练包括：将归一化后的数据制作为训练样本和测试样本；根据训练样本进行模型训练，获得训练模型；并根据测试样本评估训练模型，获得用于实验数据样本的补偿处理的IGWO‑SVR模型。本发明能够对应变式传感器数据进行在线、高效、精确地温度补偿，提高在温度变化后应变式传感器的测量精度，减少温度漂移的误差。

本发明授权一种应变式传感器温度补偿方法、装置及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种应变式传感器非线性温度补偿方法，其特征在于，包括： 获取实验数据样本； 对实验数据样本进行归一化处理，获得归一化后的数据； 根据归一化后的数据，基于预先训练的IGWO-SVR模型进行补偿处理，得到应变补偿值； 其中，IGWO-SVR模型的训练包括： 将归一化后的数据制作为训练样本和测试样本； 根据训练样本进行模型训练，获得训练模型；并根据测试样本评估训练模型，获得用于实验数据样本的补偿处理的IGWO-SVR模型； 根据训练样本进行模型训练，获得训练模型；并根据测试样本评估训练模型，获得最优IGWO-SVR模型，包括： 将训练样本导入SVR模型计算，获得SVR模型训练参数及预测应变式传感器的应变； 采用IGWO算法优化SVR模型训练参数，并根据预测应变式传感器的应变与训练样本中的标定应变式传感器的应变进行对比，获得满足预设条件的SVR模型训练参数； 基于满足预设条件的SVR模型训练参数更新IGWO-SVR模型并采用测试样本对IGWO-SVR模型进行测试，获得测试应变值； 将测试应变值代入最大误差值计算，获得满足评估条件的IGWO-SVR模型； 其中，满足预设条件的SVR模型训练参数所关联预测应变式传感器的应变与标定应变式传感器的应变之差小于其它SVR模型训练参数所关联预测应变式传感器的应变。

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