成都天地直方发动机有限公司;国能榆林能源有限责任公司陈湘源获国家专利权
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龙图腾网获悉成都天地直方发动机有限公司;国能榆林能源有限责任公司申请的专利一种基于半球谐振子的温度测量误差校正方法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：CN119984571B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202510449826.4，技术领域涉及：G01K15/00；该发明授权一种基于半球谐振子的温度测量误差校正方法是由陈湘源;刘星宇;姜全乐设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于半球谐振子的温度测量误差校正方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于半球谐振子的温度测量误差校正方法，通过获取半球谐振子当前测量环境下的当前测量数据并上传至数据存储中心和融合神经网络模型，通过融合神经网络模型的温度补偿多层感知机单元输出半球谐振子的温度频率补偿值，通过融合神经网络模型的老化补偿长短期记忆网络单元输出半球谐振子的老化频率补偿值，融合神经网络模型的融合层将温度频率补偿值和老化频率补偿值进行融合后输出半球谐振子的频率调整值，根据半球谐振子的频率调整值得到补偿后的温度值，同时对半球谐振子在温度测量过程中进行了温度频率补偿以及老化频率补偿，进而提高了半球谐振子在温度测量时的补偿精度，同时也能有效提高半球谐振子的测量精度。
本发明授权一种基于半球谐振子的温度测量误差校正方法在权利要求书中公布了：1.一种基于半球谐振子的温度测量误差校正方法，其特征在于，获取半球谐振子当前测量环境下的当前测量数据并上传至数据存储中心和融合神经网络模型；所述当前测量数据包括半球谐振子在当前测量环境下至少一个温度值、半球谐振子累计使用时长；所述数据存储中心用于存储所述当前测量数据和半球谐振子的历史测量数据；所述融合神经网络模型为基于历史测量数据训练得到的人工智能模型；通过所述融合神经网络模型的温度补偿多层感知机单元输出半球谐振子的温度频率补偿值；通过所述融合神经网络模型的老化补偿长短期记忆网络单元输出半球谐振子的老化频率补偿值；所述融合神经网络模型的融合层将温度频率补偿值和老化频率补偿值进行融合后输出半球谐振子的频率调整值；所述融合神经网络模型根据半球谐振子的频率调整值得到补偿后的温度值。
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