一种基于机器学习的LVDT传感器精度矫正方法

本发明公开了一种基于机器学习的LVDT传感器精度矫正方法，本发明涉及LVDT传感器技术领域。该方法步骤包括：收集LVDT传感器响应信号和扰动源参数；通过多层级小波包分解算法得到LVDT传感器响应信号的子频段，并计算子频段能量指数和子频段能量熵，结合子频段能量指数最大值与子频段能量熵得到能量集中指数；通过峰值分析得到子频段峰值因子并结合子频段能量指数，得到子频段综合峰值指数；通过KMEANS算法对能量集中指数和子频段综合峰值指数组合的响应信号特征进行聚类，得到响应信号聚类簇并通过扰动参数添加干扰特征标签；构建传感器精度误差预测模型；实时收集LVDT原始信号并输入到对应干扰标签的传感器精度误差预测模型，得到LVDT信号误差结果，实现精度矫正。