(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111582779.9 (22)申请日 2021.12.2 2 (71)申请人 清华大学 地址 100084 北京市海淀区双清路3 0号清 华大学 (72)发明人 王笑楠　 (74)专利代理 机构 北京路浩知识产权代理有限 公司 11002 专利代理师 张璐 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G01L 1/22(2006.01) G01L 25/00(2006.01) (54)发明名称 一种针对柔性应变传感器的优化处理方法 及装置 (57)摘要 本发明提供一种针对柔性应变传感器的优 化处理方法及装置。 其中， 该方法包括： 确定待分 析的应变传感器的特征数据； 应变传感器是碳黑 材料粉末和硅胶弹性体按照预设比例混合得到 的碳黑传感器； 将应变传感器的特征数据输入到 传感器性能预测模型中， 得到输出的传感器性能 预测结果， 以实现基于传感器性能预测结果对所 述应变传感器的性能参数进行校准， 得到满足预 设性能条件的目标应变传感器； 传感器性能预测 模型是在样本特征数据和样本特征数据对应的 实际传感器性能预测结果的基础上训练得到的 深度学习模型。 本发明提供的方法， 通过传感器 性能预测模型实现对所述应变传感器的性能参 数进行快速、 准确的校准， 从而提高了应变传感 器的性能和稳定性。 权利要求书2页 说明书10页 附图6页 CN 114444769 A 2022.05.06 CN 114444769 A 1.一种针对柔 性应变传感器的优化处 理方法， 其特 征在于， 包括： 确定待分析的应变传感器的特征数据； 其中， 所述应变传感器是碳黑材料粉末和硅胶 弹性体按照预设比例混合得到的碳 黑传感器； 将所述应变传感器的特征数据输入到预设的传感器性能预测模型中， 得到所述传感器 性能预测模型输出的传感器性能预测结果， 以实现基于所述传感器性能预测结果对所述应 变传感器的性能参数进行 校准， 得到满足预设性能条件的目标应 变传感器； 其中， 所述传感器性 能预测模型是在样本特征数据和样本特征数据对应的实际传感器 性能预测结果的基础上训练得到的深度学习模型。 2.根据权利要求1所述的针对柔性应变传感器的优化处理方法， 其特征在于， 还包括： 预先确定所述样本特 征数据； 所述预先确定所述样本特 征数据， 具体包括： 采集碳黑传感器的原始特征数据； 所述原始特征数据包括所述碳黑传感器的属性特征 数据、 传感器电阻随应变大小的变化数据、 传感器灵敏度随循环拉伸次数的变化数据、 传感 器线性随循环拉伸次数 的变化数据、 传感器迟滞效应随循环拉伸次数 的变化数据、 传感器 电阻随着循环拉伸次数的变化数据； 基于预设的样本预处理模型对所述原始特征数据进行优化处理， 得到所述样本特征数 据。 3.根据权利要求2所述的针对柔性应变传感器的优化处理方法， 其特征在于， 所述属性 特征数据包括所述碳黑传感器的长度、 宽度、 厚度、 杨氏模量、 断裂强度以及电导率中的至 少一种特 征数据。 4.根据权利要求1所述的针对柔性应变传感器的优化处理方法， 其特征在于， 基于所述 传感器性能预测结果对所述应变传感器的性能参数进行校准， 具体包括： 利用所述传感器 性能预测结果对所述应变传感器的灵敏度参数、 线性参数以及迟滞效应参数进行校准， 以 实现放大消除所述灵敏度参数、 校正所述线性参数以及消除所述迟滞效应参数对应的数据 偏差。 5.根据权利要求1所述的针对柔性应变传感器的优化处理方法， 其特征在于， 将所述应 变传感器的特征数据输入到预设的传感器性能预测模型中， 得到所述传感器性能预测模型 输出的传感器性能预测结果， 具体包括： 根据不同应用场景的类型， 将所述应变传感器的特 征数据输入到相应的传感器性能预测模型中， 得到传感器性能预测模型输出的传感器性能 预测结果； 其中， 所述传感器性能预测模型为基于一维卷积神经网络的深度学习模型， 基于长短 期记忆循环神经网络的深度学习模型、 基于门控循环神经网络的深度学习模型、 基于 Transformer网络的深度学习模型以及基于知识蒸馏处 理后的深度学习模型中的一种。 6.根据权利要求1所述的针对柔性应变传感器的优化处理方法， 其特征在于， 所述硅胶 弹性体为液体硅树脂弹性体； 所述应变传感器是按照5wt.％或7wt.％的比例碳黑材料混合 进所述液体硅树脂弹性体之后得到的碳黑传感器； 所述碳黑材料粉末分散在交联液体固化 后的硅树脂弹性体中形成导电网络 。 7.一种针对柔 性应变传感器的优化处 理装置， 其特 征在于， 包括： 特征数据确定单元， 用于确定待分析的应变传感器的特征数据； 其中， 所述应变传感器权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114444769 A 2是碳黑材料粉末和硅胶弹性体按照预设比例混合得到的碳 黑传感器； 校准处理单元， 用于将所述应变传感器的特征数据输入到预设的传感器性能预测模型 中， 得到所述传感器性能预测模型输出 的传感器性能预测结果， 以实现基于所述传感器性 能预测结果对所述应变传感器的性能参数进 行校准， 得到满足预设性能条件的目标应变传 感器； 其中， 所述传感器性 能预测模型是在样本特征数据和样本特征数据对应的实际传感器 性能预测结果的基础上训练得到的深度学习模型。 8.根据权利要求7所述的针对柔性应变传感器的优化处理装置， 其特征在于， 基于所述 传感器性能预测结果对所述应变传感器的性能参数进行校准， 具体包括： 利用所述传感器 性能预测结果对所述应变传感器的灵敏度参数、 线性参数以及迟滞效应参数进行校准， 以 实现放大消除所述灵敏度参数、 校正所述线性参数以及消除所述迟滞效应参数对应的数据 偏差。 9.一种电子设备， 包括存储器、 处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计 算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任意一项 所述的针对柔 性应变传感器的优化处 理方法的步骤。 10.一种处理器可读存储介质， 所述处理器可读存储介质上存储有计算机程序， 其特征 在于， 该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求 1至6任意一项 所述的针对柔性应变传 感器的优化处 理方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114444769 A 3