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龙图腾网获悉天津市森特奈电子有限公司申请的专利一种智能流量传感器测试分析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：CN120445371B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202510666254.5，技术领域涉及：G01F25/10；该发明授权一种智能流量传感器测试分析方法及系统是由朱文强;佟畅;姚金龙;张亮;李正辉设计研发完成，并于2025-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能流量传感器测试分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智能流量传感器测试分析方法及系统，涉及传感器测试技术领域，包括：通过标准流量发生装置向被测传感器施加阶梯式流量激励信号，同步采集传感器的动态响应数据；从响应数据中提取特征参数集；进行相似度匹配计算，获得各误差类型的匹配度评价值；量化不同误差类型间的诱发关系强度；结合匹配度评价值和诱发关系强度生成复合权重系数；基于复合权重系数制定多级补偿策略。本发明的优点在于：结合历史数据驱动的误差关联网络建模，可解析不同误差类型的诱发机理与交互关系，大幅提高补偿策略的针对性，形成多级误差抑制机制，在复杂工况下实现综合误差的稳定控制，同时降低系统维护需求。

本发明授权一种智能流量传感器测试分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种智能流量传感器测试分析方法，其特征在于，包括： 通过标准流量发生装置向被测传感器施加阶梯式流量激励信号，同步采集传感器的动态响应数据； 从响应数据中提取包含稳态偏差、瞬态超调量和噪声干扰水平的特征参数集； 将所述特征参数集与预存误差知识库中的典型故障模式进行相似度匹配计算，获得各误差类型的匹配度评价值； 根据历史维护记录构建误差关联网络模型，量化不同误差类型间的诱发关系强度； 结合匹配度评价值和诱发关系强度生成复合权重系数，确定主导误差类型及关联影响因子； 基于复合权重系数制定多级补偿策略，实施硬件参数调整与软件算法修正的协同校准； 具体的，所述根据历史维护记录构建误差关联网络模型，量化不同误差类型间的诱发关系强度具体为： 建立误差类型的有向关系图，有向关系图中节点代表误差类型，有向边的指向代表误差类型的诱发关系，有向边权重代表误差类型间的诱发概率； 具体的，若误差类型i会诱发误差类型j，则构建误差类型i向误差类型j的有向边； 所述结合匹配度评价值和诱发关系强度生成复合权重系数，确定主导误差类型及关联影响因子具体包括： 获取所有指向误差类型的误差类型，组成误差类型的诱因误差类型集合； 获取误差类型指向的所有误差类型，组成误差类型的诱导误差类型集合； 基于所有误差类型的匹配度评价值以及各误差类型间的诱发关系强度，通过关联拟合公式计算每一个误差类型的复合权重系数； 具体的，关联拟合公式为： 其中，Ri为第i个误差类型的复合权重系数，β为直接匹配权重，Si为第i个误差类型的匹配度评价值，Ni为第i个误差类型的诱导误差类型集合，j为Ni中的第j个元素，Sj为Ni中的第j个元素的匹配度评价值，wij为第i个误差类型对Ni中的第j个元素的诱发概率，Uj为Ni中的第j个元素的诱因误差类型集合，K为Ni中的第j个元素的诱因误差类型集合的第k个元素，wkj为Ni中的第j个元素的诱因误差类型集合的第k个元素对Ni中的第j个元素的诱发概率，γ为关联影响因子。

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