基于TMS320F2812的车辆动态称重系统设计

提出了基于TMS320F2812的车辆动态称重系统的系统结构与功能实现。硬件设计主要介绍处理器核心模块的设计,MSI压电薄膜传感器,信号放大与偏置电路的设计。软件部分主要介绍DSP在实现算法上的优势,以及动态称重系统的主流程和ADC中断服务子程序流程.DSP为核心的车辆动态称重系统具有精度高,处理速度快等优点,对实现车辆的不停车称重,公路超限车辆的管理,有极大的现实意义。     

压电薄膜车辆动态称重系统算法研究

利用一种基于压电薄膜称重传感器的车辆动态称重系统,在不同环境温度和车速下,对三种车型进行称重系统工程应用实测试验。将奇异谱分析（SSA）算法用于轴重信号的降噪处理,提出了一种新的重构阶次选择方法,简化了重构阶次选择的判断准则。分析了环境温度及车速对称重结果的影响,采用改进的车重计算方法对轴重信号面积进行补偿,降低了称重误差。建立了基于双传感器的压电薄膜车辆动态称重系统及测试平台。试验表明,以双传感器检测的车重平均值,其误差比单传感器检测误差降低22.4%。车速在50 km/h以内,称重平均误差小于5%,可满足实际工程要求,验证了SSA算法的有效性。     

机动车轴重测量设备的自动检定与管理系统

在机动车轴重测量设备的检定中,为了提高检测的准确性和效率,采用计算机和虚拟仪器开发了机动车轴重自动检定系统.设计了可以模拟轴重标准信号的自动加压装置,完成了称重传感器数据的自动采集和数据管理等功能.结果表明该系统能准确高效地测量机动车轴重数据,实现了测量设备的自动检定.     

基于WSN的高速汽车动态载荷信号处理方法

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。     

基于多地磁传感器的车辆位置检测系统设计

系统通过在路面下安装多个地磁传感器检测车辆在路面的实时位置。地磁传感器与微处理器集成为信号处理模块,信号处理模块采集地磁传感器数据并在滤波后发送给数据处理模块。数据处理模块通过车辆经过路面时地磁传感器数据的变化来分析计算得出车辆的位置。通过对实验测得数据进行曲线拟合得出车辆位置与传感器差值之间的关系,进而推导出车辆的位置,其两轴精度达到10 cm。此外,设计的系统还可以测得车辆的速度和前进方向,并有望在智能公路方面应用于自动驾驶。     

基于物联网技术的货车载荷实时监测系统设计

针对目前货车载荷监测主要依靠固定式称重的现状,设计了一种基于物联网技术的货车载荷实时监测系统。系统以嵌入式系统和多传感器融合算法为核心,由信号采集,信号处理与传输,云服务器等单元组成。采用主控芯片STM32F105RCT6和电阻式应变片传感器,实现数据采集与数据处理;处理后的信息通过无线通信模块发送至云端,云端服务器利用神经网络技术对所得到的数据进行拟合处理,实现了用户在远程情况下对货车的载重量进行实时的监测与管控。实验测试证明,本系统能够准确,高效地采集到货车载荷量,并且所测货车载荷量的精度在2.75%以内,无线传输效果稳定,并能将载荷数据实时上传至云平台,反馈于用户。本系统综合运用了智能传感器、物联网和云计算等技术,具有实时强、精度高、装配便捷等特点。     

基于石英传感器的动态称重数据处理算法研究

通过对以石英晶体传感器为称重单元的动态称重系统称重信号中干扰信号的分析,得出其称重信号中存在大量干扰信号,包括高频噪声和低频噪声,此外车辆行驶时自身振动、轴型、行驶速度以及加速度都会影响动态称重精度.针对以上问题,提出先利用小波变换算法对称重数据进行滤波预处理,然后再经过EEMD算法以及信号重构算法进一步处理.将以上信号处理算法通过仿真以及运用于现场,能够使称重数据误差控制在2%以内,达到了良好的称重效果.     

导弹特种车辆行驶操稳性测量系统设计

导弹特种车辆行驶操稳性的检测评估是安全技术检验的重要环节,操稳性的优劣直接关系到乘员和车载导弹武器的安全;针对特种车辆行驶操稳性评价,目前还没有建立相关评估指标体系,主要依靠经验判断或定性分析,缺乏测量评估手段;基于DEWE-43数据采集装置及VC++6.0等开发工具,构建实用性较好的导弹特种车辆操稳性测量系统,通过对多传感器信号的实时采集和分析处理,实现特种车辆行驶操稳性的在线监测与评估;最后通过实车道路试验验证了系统的有效性和可靠性.     

基于贝叶斯数据融合的轨道车辆pt100温度检测系统设计

Pt100温度传感器是轨道车辆温度数据实时监测的常用传感器,其性能的好坏影响着人们对轨道车辆运行状态的判断.为了准确判断出存在故障的传感器,检测系统应包含精准的信号采集系统和有效的数据融合处理方法.首先对轨道车辆Pt100温度传感器信号采集系统的放大电路、A/D转换电路等进行设计,采集系统采用分段非线性多项式拟合算法,得到不同温度区间上的标度变换表达式;将一种基于贝叶斯估计算法的多传感器测量数据融合方法应用于采集信号的处理,判断轨道车辆Pt100温度传感器是否存在故障.研究结果表明,采用上述过程测量温度精准,融合误差小,能够有效筛选出发生故障的传感器.     

HHT在动态称重传感器处理非线性信号中的应用

悬臂梁式称重传感器是动态称重(WIM)系统的核心组成部分,但由于动态称重过程中受到的外界影响因素较多,加上动态称重技术本身要求传感器处理的就是非线性、非平稳信号,须寻求一种更加适合的信号处理方法—希尔伯特-黄变换(HHT)技术.HHT是一种适用于非线性非平稳的信号分析方法,适用于动态称重过程中称重传感器的信号处理,根据信号端点处的振幅和频率,分别增加两组特征波的方式进行数据延拓的方法来抑制边界效应,然后通过经验模式分解(EMD)剩余分量的均值来作为动态称重信号中的静态值,计算出车辆真实轴重.     

并联传感器系统压力传感器故障诊断系统设计

在工业生产过程中电子皮带秤普遍采用多个称重传感器输出信号的并联方法,而该方法对多个称重传感器无法独立采集同时无法准确判断故障;应用TI公司MSC1210单片机最小系统和信号分离器,设计一种并联传感器系统压力传感器故障诊断系统,实现多个称重传感器并联应用时的独立采集;发明一种皮带秤称重传感器累计量校准方法,将不断变化的累计量转换成定量值实现并联传感器系统压力传感器故障诊断;结果表明该系统较好实现多个称重传感器的独立采集和故障传感器判断,为皮带秤等计量装置并联传感器系统的技术升级提供有效手段。     

基于ROI最长直线提取算法的车辆超限检测系统研究

针对当前公路上车辆超限而导致交通安全隐患问题,提出了一种基于图像测量的车辆超长、超宽、超高检测系统;利用CCD摄像头捕捉限速车道内行驶的车辆的图片,经过图像分类、背景去除、噪声去除提高图像清晰度,按ROI(region of interest)最长直线提取算法提取ROI内车辆轮廓的最长像素直线,通过相机标定获取车辆实际长宽高信息;系统对于车辆超限能够实现不停车检测,有效提高了公路通行速率;实验数据表明,该系统对于不同类型车辆,均具有良好的准确性和鲁棒性。     

动态限载系统的设计和分析

提出了一种新的动态限载系统设计方案，主要功能是将动态的重量信号通过传感器转化成电信号，经过数字电路进行信号处理，由微机进行计算，根据车辆本身的信息，确定汽车是否超载，实现了全自动、不停车称重的功能。系统采取的数学模型在推导过程中，对时变非线性方程采用分段曲线拟合的处理方法，将动态测重转化为瞬时速度的测量和系统参数的辨识问题。试验结果表明在车速低于20km／h时，误差小于3％。     

基于卷积神经网络的驾驶辅助系统设计

为了减轻驾驶员在行驶过程中的操作负担,进而降低误差判断事件的出现几率,设计一种基于卷积神经网络的驾驶辅助系统。在执行良好的汽车导航架构中,限定Learning Navigation模块与Learning Controller模块的连接位置,再根据辅助驾驶传感器对于行驶画面的采集情况,对车辆巡航能力进行定向控制,抑制监测仪表中辅助波的过渡振动,完成驾驶辅助系统的需求与设计分析。在此基础上,确定辅助激活函数、约束仪表中的行车图像,建立标准化的卷积神经网络。按照驾驶辅助数据的学习结果,对其进行传输处理,进而连接驾驶辅助系统的Job请求,实现系统的顺利运行。利用卷积神经网络平台设计实车实验结果表明,应用驾驶辅助系统后,车辆监测仪表中辅助波振动幅度的最小值处于36-61Hz之间,平均波长偏移量明显减小,驾驶员的行驶操作负担得到有效缓解。     

基于线性分割的动态称重传感器阵列优化方法

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.     

基于矢量传感器的无人驾驶车辆信号远程监测系统

传统无人驾驶车辆远程检测系统,由于信号传输距离的影响,在信号波传输过程中在电路耦合率衰减下出现监测信号清晰度降低,信号整体监测效果无法满足实际检测系统应用要求的问题;对此设计系统通过采用矢量传感器对系统变量、模量与定量数据进行矢量统一计算,提出基于矢量传感器的无人驾驶车辆信号远程监测系统;首先完成基于矢量传感器的系统总体框架设计;然后根据设计框架建立无人驾驶车辆监控信号交互硬件单元,通过不同矢量传感器构成监控信号数据矢量转换计算平台;最后通过对硬件平台的矢量化软件适配,完成硬件与软件监控信号统一,提升信号传输强度,增强信号清晰度,从而满足无人驾驶车辆信号远程监测要求,完成系统的设计;通过对比实验数据表明,设计的基于矢量传感器的无人驾驶车辆信号远程监测系统,能够在50～100 km范围内稳定监测车辆状态,车辆状态数据监测实时性与连续性明显优于传统检测系统.     

基于WOSA-BP的车辆动态称重算法研究

测量精度一直是影响车辆动态称重系统有效可靠性的主要因素。针对车辆动态称重系统测量精度较低这个问题,提出了一种基于鲸鱼优化(Whale Optimization Algorithm, WOA)算法和模拟退火(Simulated Annealing, SA)算法混合优化的BP神经网络(Back Propagation Neural Network)动态称重模型。首先,简单介绍了动态称重系统的结构和原理。然后,通过小波变换对动态称重系统的采样信号进行过滤重构处理,经过计算得到的动态车重、车速和轴数作为BP神经网络模型的输入参数。其次,建立了一个由WOSA算法优化的BP神经网络来预测实际车辆总重和轴重。最后,比较了WOSA算法优化的BP神经网络模型的预测能力并得出结论。仿真结果表明,WOSA-BP车辆动态称重模型收敛速度快,精度高,最大总重的相对误差为0.58%,最大轴重相对误差为6.73%。     

基于振动传感器的车辆信号采集与分析

设计了一种有效的模拟信号调理方法,并研制了一种基于全向振动传感器的信号采集探测系统,对车辆振动信号的数据进行采集与检测。根据传感器的输出可判断周围空间内车辆的存在与否,并对该信号进行试验研究,试验结果表明：车辆与人的信号输出有很大的差异,从而可以区分人和车辆。当车辆沿不同距离通过传感器时,传感器输出变化规律不同,故该信号采集与探测能探测车辆。     

基于光纤光栅传感技术的装配式梁桥重载车识别技术

依托浙江象山县的象西线和沿海南线上的16 座桥的基于光纤光栅传感技术的一体化实时监测系统,在不增 加桥头称重系统等额外投资的前提下实现了对通行的重载车及其重量的识别。利用光纤光栅应变传感器采集到的高速应变 数据,通过分析能够识别重载车辆的车重及其时间、空间分布,有助于对重载车辆经过下桥梁的运行状况进行监测及评估,重 车统计记录数据也有助于制定相关桥梁养护管理措施。     

基于小波变换的动态称重信号处理方法

针对目前动态汽车衡因货车拖磅称重而导致称重信号异常及称重不准确问题,提出采用小波变换极大值信号重构算法对拖磅称重信号进行处理:首先将拖磅称重信号逐层分解到不同频域和时域,在保持频率不变的条件下,对称重信号逐级求极大值点,得出信号逐级变化趋势;然后将多级称重信号按原离散逼近系数重构成新的称重信号,进而得到车辆称重信息。现场实测表明,采用小波变换极大值信号重构算法处理后的货车拖磅称重数据与正常过磅时称重数据的误差小于1%。