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相似文献
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1.
汽车动态称重系统的信号处理研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
相对于静态称重,汽车动态称重具有时间省、效率高等特点.现有的汽车动态称重系统在低速运行时(< 10 km/h)的情况下,精度较高;而在中高速情况下,由于汽车受到沿路面垂直方向振动的影响,精度下降较快.通过对动态称重系统的阶跃响应曲线进行辨识,得到称重系统的传递函数.在比较称重系统的理想输出信号与实际测量信号之间差异的基础上,考虑汽车振动对测量造成的影响,总结得到汽车轴重信号波峰补偿算法.试验证明,该方法有效地提高了汽车动态称重的精度.  相似文献   

2.
谭爽  李丽宏 《传感技术学报》2016,29(8):1205-1209
针对目前汽车动态称重方法称量精度低和所需数据样本数量大的缺陷,提出了一种新的动态称重数据处理方法,通过GM(1,1)模型对车辆动态称重数据进行预处理,获得每个称重数据的误差补偿量,建立了以车辆速度、加速度、动态称重残差序列为输入变量的灰色神经网络模型,使系统称量误差小于1%,称量准确度等级达到1级指标。研究表明,该方法在动态汽车衡数据处理中的可行性强,实现了在贫信息、少数据情况下对动态称重数据的高精度处理,为汽车动态称重系统精度的进一步提高提供了理论与技术支撑。  相似文献   

3.
针对高速动态称重中低频动态载荷严重影响真实轴重称量的问题,通过引入无线传感器网络(WSN)技术,构建智能化称重传感器网络,提出了一种测量高速汽车载荷的系统方案及数据处理方法。分析称重系统采集的汽车动态载荷的振动频率,并构建信号模型,通过基于三参数对动态载荷正弦波曲线进行拟合,建立线性方程组,采用高效算法和信息处理得到精确的称重数据。仿真实验结果表明,该方法平均误差低,数据稳定性较高,而且对高速具有很好适应性,对解决高速动态汽车称重精度问题具有一定的意义。  相似文献   

4.
本文提出了动态汽车衡实现称重过程自动化的问题,介绍了实现动态汽车衡称重过程自动化的汽车自动称重系统的构成,原理及软件,硬件设计。  相似文献   

5.
基于光纤微弯传感器的汽车动态称重系统设计   总被引:2,自引:0,他引:2  
马宾  隋青美 《传感技术学报》2010,23(8):1195-1200
为解决目前汽车动态称重过程中存在的电磁干扰和精确度低的问题,在分析光纤微弯传感器测量原理的基础上,提出了一种基于光纤微弯传感器的汽车动态称重系统.压力的变化引起传感光纤发生弯曲变形,产生输出损耗,通过测量输出光强的变化实现汽车重量的动态称量;设计相应的光电转换和采样放大电路,并采用小波变换对采样信号进行去噪处理.对光纤传感系统的静态响应特性进行验证表明:在0~3 000 kg的范围内光纤传感系统具有良好的线性响应特性,灵敏度为3.8 mV/kg;动态响应实验表明:当汽车通过速度小于15 km/h时,光纤微弯动态称重系统的测量误差小于5.4%,能够满足动态称重的需要.  相似文献   

6.
公路汽车动态称重信号由于受外界各种干扰因素的影响,数据处理较为复杂。针对汽车动态称重系统中数据处理的复杂性,提出了利用神经网络算法对动态称重信号中影响测量精度的主要因素进行数据融合,实现消除外界干扰和非线性校正。实验结果表明,神经网络算法对动态称重信号的数据融合可行有效,其精度满足ASTMWIM系统分类(E1318-94标准)的III类要求。  相似文献   

7.
介绍了耦合型光纤应变传感器的工作原理,分析了耦合型光纤应变传感器的设计和应用于汽车动态称重的方案。制作了耦合型光纤应变传感动态称重仪并对基于耦合型光纤应变传感器的动态称重系统进行了静态和动态测试。对测得的信号进行了分析计算和消噪处理,取得了有价值的试验数据。试验证明,耦合型光纤应变传感器能够满足汽车动态称重的要求,具有很好的应用前景。  相似文献   

8.
汽车动态称重系统虽然能够适应快速称重,但其称量精度有所下降.为了在快速称重的同时保证称量精度,提出了基于改进Levenberg-Marquardt算法的动态载荷处理方法.首先通过小波变换对动态载荷中的高频随机干扰进行预处理,然后采用改进Levenberg-Marquardt算法对低频动态载荷进行拟合,最后从称重信号中减去拟合的动态载荷即可获得真实的静态载荷.仿真和实验表明,该方法可以有效地降低动态载荷对称量精度的影响,使系统动态称重相对误差小于2%,对高速动态称重精度问题具有一定意义.  相似文献   

9.
将希尔伯特-黄变换(Hilbert—huang transform,HHT)引入到汽车动态称重数据的分析中,针对动态称重信号的特点运用了极值延拓法来抑制边界效应,提出了利用经验模分解(Empirical mode decomposition,EMD)剩余分量的平均值求汽车动态称重真实轴重的方法,并将该方法与滤波法进行比较;进一步求出信号的Hilbert边际谱,将其与傅里叶幅值谱进行比较。实验结果表明Hilbert边际谱准确地反映了汽车通过称重台时振动系统的频率分布情况,汽车自振频率由此求出;当汽车通过台板的时间大于车辆振动的基频周期时,用该方法处理汽车动态称重信号能得到较理想的结果,车速≤15km/h时最大误差为5.63%。  相似文献   

10.
《工矿自动化》2013,(12):29-33
分析了目前煤炭在线动态称重系统即胶带秤动态称重系统、矿车衡动态称重系统和箕斗秤动态称重系统的称重原理及优缺点,提出了一种具有高计量精度的基于图像处理技术的矿车衡称重系统;研究了煤炭在线动态称重系统中的关键问题,即标定方法、称重传感器、动态数学模型、数据处理算法和上位机系统软件,指出在提高标定精度的同时降低标定难度是煤炭在线动态称重系统标定方法的研究方向;振弦式称重传感器是称重传感器未来发展方向;先进的技术和理论是动态数学模型和数据处理算法的研究方向。  相似文献   

11.
刘军  李丽宏  朱旭 《软件》2012,(2):120-122,126
国家标准GB/T21296-2007《动态公路车辆自动衡器》中指出了影响动态称重结果的多种因素,却未提及加速度对其产生的影响,经过现场实际观察,发现当车辆以一定的加速度通过秤台时,测量结果出现了较大的误差。本文通过理论分析得出加速度对称重结果的影响原理,并且运用测量不确定度得出加速度的合理范围,为提高动态称重的精度提供了依据。  相似文献   

12.
上料动态称重系统的研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
从实际工程出发,对高炉槽下动态定量称重过程进行研究.首先将动态称重系统等效为二阶系统,推导出了其动、静态数学模型,并通过参数辨识的方法,从采集到的信号中辨识出物料的重量.  相似文献   

13.
要提高公路预检系统的可靠性与稳定性,关键是要提高系统动态称重的准确度等级,提出专家系统与模糊多阈值消噪算法相结合的动态称重数据处理方法。弯板传感器动态称重过程的知识多,处理过程复杂,采用专家系统对知识进行处理;动态称重信号的干扰在不同小波分解层和不同数据区间的强度不同,采用模糊多阈值消噪算法对动态称重数据进行消噪处理,重构的动态称重数据达到要求,并在Matlab中分析表明该算法是有效的。通过现场试验验证,将专家系统与模糊多阈值消噪算法相结合,使系统动态称重误差小于2%,称量准确度等级达到2级指标。  相似文献   

14.
基于部分承载模型的动态称重系统,能够满足车辆在高速行驶状态下的精确动态称重.然而当车轮静止于传感器上再次启动时,受其模型所限误差较大.针对这一问题以路面交互模型为基础,融合线性分割方法,提出一种基于线性分割的部分承载动态称重模型,并开发了4排并列式动态称重系统.经过实验对比验证,使用新模型构成的动态称重系统能够在车辆变速以及起停状态下整车误差仅为±2%,为重车限重管理系统、非现场治超等应用提供了一定的支持.  相似文献   

15.
基于二阶系统的动态汽车衡称重方法及应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
采用离散化二阶系统的分析方法实现了动态汽车衡的称重测量.从称重过程的力学模型分析入手,推导出系统传递函数关系并作离散化处理,采用最小二乘法估计系统的模型参数,由称重系统的测量值推算车辆的实际重量.将此方法应用于某公路动态汽车衡的开发,安装路试表明,动态测量与静态称重的吻合度控制于1.5%以内.  相似文献   

16.
动态称重系统的建模及其参数估计   总被引:5,自引:0,他引:5  
阐述了为了兼顾动态称重系统的快速性和精度,将动态称重作为一个基于最小二乘法的参数估计和预测问题来处理,即从建立数学模型和信号处理算法方面加以解决。然后,将动态称重系统等效为二阶系统,分析得出了系统为时变非线性系统,推导出了系统的动态数学模型,并且,根据系统模型,将问题转化为参数辨识问题。辨识算法上,采用了基于Householder变换的自适应最小二乘法,其具有抗方程病态性好、稳定性好、估计精度高、计算量小、跟踪性好等优点。试验结果证明:所提出方法是可行的,达到了试验提出的技术要求,测量相对误差小于0.25%FS,系统在全量程范围内的准确度不低于0.25%。在提高称重速度的同时,也保证了系统的测量准确性,对于此类系统的实用化开发具有很好的参考价值。  相似文献   

17.
张文涛 《自动化博览》2009,26(8):68-69,79
动态称量系统在工业生产中应用广泛,特别是在烟草、医药、包装等产业中应用更为普遍,本文通过以PLC在烟草行业的应用为例,阐述了基于PLC技术、变频调速技术、触摸屏技术等高新技术下的动态称量技术应用,具体论述了动态称重系统的组成、应用范围、数学模型、应用经验。  相似文献   

18.
装载机压力传感器的输出信号是包含强振动、噪声的非线性信号,而装载机动态称重系统的测量精度与压力传感器的信号之间有极其密切的关系,采用经验模态分解对压力传感器的信号进行预处理,提取其有用称重信号,采用BP神经网络算法对称重信号与重物重量之间的非线性关系进行拟合,同时使用遗传算法加快收敛速度,得到适合的非线性测重数学模型,仿真和实验参数计算表明,该处理方法在装载机动态称重系统中的应用是有效的。  相似文献   

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