[发明专利]一种电涡流传感器位移、温度预测方法

权利要求书

1.一种电涡流传感器位移、温度预测方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：

步骤1、在25℃～400℃环境温度下，在每一个具体温度值下控制电涡流传感器所测位移依次为0mm～60mm，在每一个具体位移值下，采集电涡流传感器线圈的频率、品质因数和电感值；

步骤1中采集起始温度设为40℃，测温间隔为20℃；

步骤1中测距间隔设为2mm；

步骤2、选取数据训练集和数据测试集；

步骤3、对选取的数据进行归一化处理，并使用支持向量回归算法进行建模；

所述步骤3具体如下：

步骤3.1、对步骤1采集的环境温度(T)、电涡流传感器所测位移(x)、电涡流传感器线圈频率(f)、品质因数(Q)、电感值(L)分别根据式(1)进行归一化处理：

式中，μ为输入变量L_m、f_m、Q_m和输出变量T_m、x_m，μ_min为各个变量的最小值，μ_max为各个变量的最大值；

步骤3.2、使用支持向量回归算法进行建模：输入变量L_m、f_m、Q_m和输出变量T_m或x_m的关系是高度非线性的，设步骤2.2选取的所有训练集数据的拟合误差精度为ε，根据结构风险最小化准则构造目标函数，然后通过拉格朗日法将优化问题转化为对偶优化问题，如式(2)：

式中，α_i、α_j、是拉格朗日系数，K(x，x′)是径向基核函数，y_i是输出数据，ε是训练数据的拟合误差精度，C为惩罚参数，其中，

K(x，x′)＝e^{-γ||x-x′||} (3)

式中，x，x′是两个特征向量，||x-x′||为两个特征向量之间的平方欧几里得距离，x′为核函数的中心，γ为自由参数；

最终得到拟合函数的形式如式(4)：

式中，α_i、是拉格朗日系数，K(x，x′)是径向基核函数，b为高维空间线性回归函数系数，式(4)中f(x)即为所建模型；

步骤4、利用选取的测试集数据代入步骤3所建模型，输出预测变量位移和温度。

2.根据权利要求1所述的一种电涡流传感器位移、温度预测方法，其特征在于，所述步骤2具体如下：

步骤2.1、将步骤1采集的环境温度(T)、电涡流传感器所测位移(x)、电涡流传感器线圈频率(f)、品质因数(Q)、电感值(L)所有数据看作集合S，设集合S中共有n个第一子集，即：

S＝{S₁,S₂,···S_n}，

其中，n＝1,2,3···，

每一个第一子集均包含5个元素，即：S_m＝(L_m，f_m，Q_m，T_m，x_m)^T，1≤m≤n，且m为正整数，L_m为电涡流传感器线圈的电感值，f_m为电涡流传感器线圈上所加的频率值，Q_m为电涡流传感器线圈品质因数值，T_m为电涡流传感器所处环境温度值，x_m为电涡流传感器所测位移值，n为采集的数据总组数；

步骤2.2、将集合S按照数据组数n平均分成k个不相交的第二子集，每个第二子集中有n/k组数据，n＝qk,q为正整数，打乱顺序平均分，每个子集中有组数据，从中随机抽出一个第二子集作为测试集，与之对应的其它k-1个第二子集作为训练集，或者把每个第二子集依次作为测试集，然后，与之对应的其它k-1个第二子集作为训练集。

3.根据权利要求1所述的一种电涡流传感器位移、温度预测方法，其特征在于，所述步骤4具体如下：利用步骤2.2选取的测试集数据代入步骤3.2所建模型，输入数据为电涡流传感器线圈的电感值L_m、频率f_m、品质因数Q_m，步骤3.2所建模型预测的输出变量为电涡流传感器所测位移x_m'或电涡流传感器所处环境温度T_m'。