摘要
本发明提供一种分层液面探测方法,适用于多层液体结构中的液面识别与高度估算,该探测方法基于气压传感器采集吸液过程中的气压变化,构建时间压力曲线,并通过一阶与二阶导数分析提取斜率及曲率特征,识别液面突变点。引入基于历史轨迹和物理模型的跳变预测机制,同时结合雷诺数修正和气泡干扰识别算法,实现多层液面智能判断与误差容错。本发明中的系统具备参数自适应调整能力,可在不同液体、环境与操作条件下保持高精度识别,广泛适用于自动化实验、分层采样和高通量液体处理等场景。
技术关键词
液面探测方法
分层
轨迹预测模型
气压
干扰识别模型
多源特征融合
运动状态识别
动态预测模型
液体
异常状态
气柱结构
识别置信度
识别气泡
信号
曲率特征
轨迹模型
容错机制
曲线特征