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龙图腾网获悉中国计量科学研究院申请的专利一种光栅线纹尺测量耦合误差补偿方法及装置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：CN120970483B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511094534.X，技术领域涉及：G01B11/00；该发明授权一种光栅线纹尺测量耦合误差补偿方法及装置是由高宏堂;孙双花;沈雪萍;张旭东;王顺设计研发完成，并于2025-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种光栅线纹尺测量耦合误差补偿方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种光栅线纹尺测量耦合误差补偿方法及装置，包括测量装置，测长激光模块和弹性装置，所述测量装置上设置有显微镜物镜，所述测量装置通过所述弹性装置与所述测长激光模块连接，所述测量装置包括滑板，线纹尺和测量尺缸，所述测量尺缸上设置有所述线纹尺，所述测量尺缸的一端通过所述弹性装置与所述测长激光模块连接，所述测量尺缸上设置有L型连接杆与所述测长激光模块连接。本发明通过对多种耦合误差因素进行综合分析和建模，实现对光栅线纹尺测量过程中耦合误差的精确补偿，提高测量精度。

本发明授权一种光栅线纹尺测量耦合误差补偿方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种光栅线纹尺测量耦合误差补偿方法，其特征在于，包括以下步骤： 将线纹尺处于中心位置；所述线纹尺两侧分别布置了两组激光位置传感器和刻线图像传感器；所述激光位置传感器用于检测线纹尺在空间中的位置信息，包括横向姿态α和垂向姿态β以及高度h，刻线图像传感器用于获取线纹尺刻线的图像信息，辅助精确安装定位；横向姿态α反映线纹尺在水平方向的倾斜情况，垂向姿态β反映垂直方向倾斜情况，高度h则是线纹尺相对基准面的距离； 获取精确安装定位后预设光栅的测量数据和相关数据，对所述测量数据和所述相关数据进行预处理；所述相关数据包括光栅尺姿态参数、安装偏移量、光栅尺本体温度、基体温度、环境温度、沿光栅尺长度方向的温度分布、位移、速度、振动、抖动、莫尔条纹信号特性、插值细分非线性误差、机械应力、运动方向负载、时间戳；所述测量数据包括光栅线纹尺测量数据和实测数据； 通过所述光栅线纹尺测量数据和所述实测数据的差值作为测量误差，基于所述相关数据对所述测量误差进行神经网络补偿获得第一补偿数据，根据所述第一补偿数据进行反馈修正获得第二补偿数据，将所述第二补偿数据输出为补偿结果；包括： 将相关数据输入神经网络补偿模型，将相关数据输入共享特征提取层，通过全连接网络从多源传感器数据中提取共性高阶特征； 通过自适应软阈值化自动滤除噪声相关的冗余残差，保留有效误差特征，表达式为： 其中为特征缩放系数，为自适应阈值，为输入特征，为输出特征，为整流线性单元，为可学习的权重矩阵，为可学习的偏置矩阵，为S型函数，当趋近于正无穷大时，将自适应阈值置1，当趋近于负无穷大时，小于阈值的置零； 时空注意力分支结合卷积-递归神经网络与自注意力机制，动态聚焦振动信号的关键时频区域，捕捉振动信号的时频特征；传感器注意力分支基于多头交叉注意力机制，加权融合多传感器的特征贡献； 特征融合通过通道拼接与加权求和，整合时空注意力分支和传感器注意力分支的输出，形成全局耦合误差表征； 在神经网络预测中嵌入热膨胀、阿贝误差，计算损失函数： 其中为权衡系数，为光栅材料的热膨胀系数，为总损失函数，为预测的位移误差值，为物理约束损失，为平滑L1损失，为神经网络权重，为神经网络权重的岭回归值，为振动敏感系数，为光栅尺和基体的温度差，为振动信号的均方根值，为曼哈顿范数； 当损失函数值低于0.127时，将神经网络补偿模型的全局耦合误差输出为第一补偿数据； 将神经网络补偿的损失函数值作为预测误差值，获取实测误差值，计算第一补偿数据的残差： 其中为第一补偿数据的残差，k为当前时间步，为第k个时间步的实测误差值，为神经网络的预测误差值； 采用增量式比例积分微分控制器动态调整第二补偿数据，表达式为： 其中为第二补偿数据，为比例项，为积分项，为微分项，为第k-1个时间步第一补偿数据的残差； 设定残差复位阈值，根据动态误差调整比例项、积分项和微分项，表达式为： 其中为衰减系数，为动态调整后的比例项，为动态调整后的积分项，为动态调整后的微分项，T为温度，为振动强度，为温度和振动强度的加权函数，为温度变化率的修正函数，、为调节系数，为振动信号的均方根值，为残差复位阈值； 采用调整后的比例项、积分项和微分项计算第二补偿数据并输出。

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