[发明专利]一种基于经验模态分解提升低压互感器射频识别标签可靠性的方法

权利要求书

1.一种基于经验模态分解提升低压互感器射频识别标签可靠性的方法，所述方法包括：

测量低压互感器射频识别标签在不同温度、湿度、互感器线圈通电量以及电磁干扰强度因素下的性能数据，建立互感器射频识别标签的基础数据专家库；

测量正常环境下低压互感射频识别标签的数据，建立正常环境下互感器射频识别标签的正常数据库；

测量现场环境下低压互感器射频识别标签的数据，建立现场环境下互感器RFID的现场数据库；

基于经验模态分解的误差分析方法，对建立的所述基础数据专家库、正常数据库以及现场数据库进行误差分析，从而确定影响数据可靠性的对应因素，并且通过对影响数据可靠性的对应因素进行调整来提升低压互感器射频识别标签可靠性。

2.根据权利要求1所述的方法，所述基于经验模态分解的误差分析方法，包括如下步骤：

将所述基础数据专家库减去正常数据库数据，获取不同因素造成的误差数据；

将所述现场数据专家库减去正常数据库数据，获取现场环境造成的误差数据；

对所述现场环境造成的误差数据采用基于经验模态分解的数据分析方法，确定影响数据可靠性的对应因素。

3.根据权利要求1所述的方法，所述基础专家数据库、正常数据库、现场环境数据库包括数据项为<最大距离，接收的信号强度指示>。

4.根据权利要求3所述的方法，所述建立互感器射频识别标签的基础数据专家库，包括如下步骤：

测量不同型号低压互感器射频识别标签在不同温度因素下的最大距离及接收的信号强度指示；

测量不同型号低压互感器射频识别标签在不同湿度因素下的最大距离及接收的信号强度指示；

测量不同型号低压互感器射频识别标签在不同电磁干扰因素下的最大距离及接收的信号强度指示；

测量不同型号低压互感器射频识别标签在最大功率因素下的最大距离及接收的信号强度指示；以及

测量不同型号低压互感器射频识别标签在最半功率点因素下的最大距离及接收的信号强度指示。

5.根据权利要求1所述的方法，建立正常环境下测量低压互感器射频识别标签的正常数据库，包括：

测量不同型号低压互感器射频识别标签正常环境最大距离以及正常环境接收的信号强度。

6.根据权利要求1所述的方法，建立现场环境下测量低压互感器射频识别标签的现场数据库，包括：

测量不同型号低压互感器射频识别标签现场环境最大距离以及现场环境接收的信号强度。

7.根据权利要求1所述的方法，所述对所述现场环境造成的误差数据采用基于经验模态分解的数据分析方法，确定影响数据可靠性的对应因素：

所述基础数据专家库为D；

所述正常数据库为D_normal；

所述现场数据库为D_field；

所述基础数据专家库D减去所述正常环境数据库D_normal，得到

利用所述D_field减去所述正常数据集D_normal，得到

将根据本征振动模式分解时间序列数据，分解成一系列本征模函数IMF，对所述现场环境造成的误差数据采用基于经验模态分解的数据分析方法，确定影响数据可靠性的对应因素。

8.一种基于经验模态分解提升低压互感器射频识别标签可靠性的系统，所述系统包括：

数据测量单元，用于测量低压互感器射频识别标签在不同温度、湿度、互感器线圈通电量以及电磁干扰强度因素下的性能数据，建立互感器射频识别标签的基础数据专家库；测量正常环境下低压互感射频识别标签的数据，建立正常环境下互感器射频识别标签的正常数据库；测量现场环境下低压互感器射频识别标签的数据，建立现场环境下互感器RFID的现场数据库；

数据分析单元，用于基于经验模态分解的误差分析方法，对建立的所述基础数据专家库、正常数据库、现场数据库进行误差分析，从而确定影响数据可靠性的对应因素，并且通过对影响数据可靠性的对应因素进行调整来提升低压互感器射频识别标签可靠性。

9.根据权利要求8所述的系统，所述数据分析单元还可以用于：

将所述基础数据专家库减去正常数据库数据，获取不同因素造成的误差数据；

将所述现场数据专家库减去正常数据库数据，获取现场环境造成的误差数据；

对所述现场环境造成的误差数据采用基于经验模态分解的数据分析方法，确定影响数据可靠性的对应因素。