新型动态汽车衡称重系统的设计与实现

针对目前现有动态汽车衡称重误差大等问题，提出了一种新型动态汽车衡称重系统的实现方法，该称重系统在基于Intel x86硬件平台和linux操作系统的基础上设计实现的。同时分析了产生称重误差的根本原因。采用了数字信号处理手段来提高动态汽车衡的称重精度。现场测试数据分析表明，该新型动态汽车衡称重系统技术指标优于国家动态衡标准。     

高速动态汽车衡在垃圾填埋场称重计量中的应用

针对传统垃圾称重中存在人工计量问题,通过动态称重与信息化技术研究,经高速动态汽车衡称重系统在垃圾填埋场中的综合应用,有效提高垃圾称重计量管理.     

桥梁动态称重迭代算法的理论与试验研究

桥梁动态称重(bridge weigh-in-motion,BWIM)能够以桥梁作为载体识别过往车辆的轴重。商用BWIM系统通常基于Moses算法,以桥梁的实测影响线对车桥实测动力响应进行轴重识别。然而,该算法的轴重求解方程是病态方程,在特定情况下轴重识别精度偏低。为解决这一问题,该研究提出桥梁动态称重迭代算法,通过Moses算法和实测影响线算法之间的反复迭代,修正病态的轴重求解方程。该研究介绍了桥梁动态称重迭代算法的原理,并进行了相关公式推导;基于怀化舞水五桥引桥的车桥动力试验,对比分析商用BWIM算法和桥梁动态称重迭代算法的轴重识别精度;并深入探讨影响线的选取对轴重识别精度的影响。研究表明,桥梁动态称重迭代算法能够在一定程度上提高轴重识别的精度,其最佳的基准影响线是实测均值影响线。     

基于高斯和粒子滤波的动态称重数据处理

由于动态称重过程中的噪声干扰,导致动态称重信号处理中存在数据处理速度慢与精度低等不足.为了提高动态称重的快速性与准确性,本文将高斯和粒子滤波算法应用于动态称重数据处理.在对动态称重系统建立状态空间模型的基础上,引进高斯和粒子滤波算法,利用高斯和逼近状态的后验密度,提高了对状态分布估计的精确性.实验结果证明,高斯和粒子滤波方法有效地提高了动态称重的速度与精度,比较实验结果说明本文方法优于传统的扩展卡尔曼滤波和粒子滤波效果.     

混合式动态称重数据处理研究

针对定量包装高速度和准确度的要求,建立了动态称重实验系统,针对新型混合式定量动态称重的特点,采用滑动数据滤波方法,提高称重的快速性和准确性.试验数据的分析表明滑动数据滤波方法在混合式定量动态称重中应用是有效可行的,可以使称重准确、高效.     

基于小波分析的汽车衡动态测量数据处理方法

动态称重的关键是动态测量数据的数据处理方法,而数据处理的算法,都有各自的优缺点.本文提出了一种结合两种方法的方案,充分利用了计算机资源,处理过程力求快速简洁,同时又提高了精度.在样机设计中测试证明,该系统测量准确.     

中型材远程计量无人值守系统

文章简要介绍了利用称重、监控设备对济钢中轧厂第二条矫直生产线钢材计量过程进行监控和录像，并对被监视目标的计量数据、动态图像传输到数百米外原中轧钢材秤操作室内，通过对监控图像监视和控制，在同一主机完成新、旧两台秤的钢材称重操作及数据的自动汇总打印，实现了中型材远程计量无人值守且双秤合一，在提高精度、增加产量、降低成本方面取得良好效果。     

CEEMD-GRU模型动态称重算法研究

针对车辆动态称重过程中称重信号受外界干扰导致称重精度不高的问题,提出结合互补集合经验模态(CEEMD)和门控循环单元（GRU)神经网络的称重算法。采用CEEMD对原始称重信号进行分解,得到的残余分量为初步滤除干扰信号的轴重信号;然后将残余分量归一化后作为GRU神经网络输入层构建网络模型,输出车辆轴重。研究结果表明,除去个别因异常数据导致的不良结果,该方法车辆动态称重误差控制在1.2%以内。相比于传统的单一模型,称重精度更高,实用性更强。     

在动态称重中应用基于声卡的数据采集系统

针对定量包装对精度和速度的要求,建立了混合式动态定量称重系统;构建了基于声卡的数据采集系统,介绍了系统软硬件结构,并将数据采集系统应用于动态称重中,实验证明了该方法的可行性.     

广义神经网络在联体秤台中的应用

不规范行驶是目前动态称重设备重量减轻的主要原因,为了解决车辆重量偏差的问题,文章提出了一种全新的联体秤台结构和以小波分析结合广义神经网络的算法。经过实验证明此结构和违规行驶算法的结合,提高了违规行驶的动态称重精度。     

动态定量称量包装系统滤波算法

目的为了提高动态定量称量包装精度,提升数据采集和信号测量的准确性。方法分析定量称量系统的组成以及工作原理,并针对系统中存在的噪声,提出一种基于小波包滤波的称量包装滤波算法。通过塔式分解方法实现快速离散小波包变换,由离散卷积方程得到小波包分解系数,进而完成滤波算法的重组。结果通过仿真和实验结果可知,小波包滤波方法能够很好地滤除动态称量信号中的噪声,提升了有用信号的品质。结论该滤波算法提升了动态定量称量系统的稳定性,提高了称量包装精度。     

基于PLC冗余技术的全自动称量包装精度控制

目的 由于全自动称量包装精度控制容易受到物料冲力等因素的影响,导致精度控制很难保持稳定,降低其抗扰性能.为此,提出基于PLC冗余技术的全自动称量包装精度控制方法.方法 建立称量传感器的数学模型,采用滑动平均滤波和程序判断滤波处理称量原始信号,去除动态振荡和干扰因素,将处理的信号作为输入数据,利用PLC冗余技术制定同步机制,实现数据传输和控制命令的同步传输,在此基础上,使用设计的专家控制器,根据灵活的控制规则库实现全自动称量包装的精度控制.结果 设计的基于PLC冗余技术的全自动称量包装精度控制方法过码质量计量偏差小、通讯数据协同性好.结论 通过滤波处理的控制方法可以有效提高控制系统的抗扰性能.     

自动定量称量包装传感器信号去噪算法

目的为了有效滤除自动称量控制系统中的噪声信号,提升称量系统的稳定性和精确度,提出一种基于BP神经网络粒子滤波的称量信号去噪方法。方法在粒子滤波算法中映入了BP神经网络,利用BP神经网络的非线性映射特点,对权值进行分裂和选择,将观测值看作神经网络的目标信号,通过神经网络中的多次训练增大小权值粒子的权重,从而提高粒子滤波算法的多样性。结果仿真和实验结果表明,BP神经网络粒子滤波方法能有效滤除称量包装系统中的噪声信号,提升传感器信号品质。结论该滤波方法大大提升了称量系统的稳定性,有效提高了称量包装的精度,所述控制方法可以明显提高定量称量控制过程的稳定性、精确性以及鲁棒性。     

包装过程称量信号处理方法研究

目的 为提高包装过程定量称量精度,结合卡尔曼滤波算法和模糊控制原理设计一种称量信号处理方法。方法 定量称量控制系统一般由触摸屏、控制器、称量传感器、变频器等电气设备组成。以传感器信号处理为主要研究对象,提出一种改进卡尔曼滤波算法。采用卡尔曼滤波器实现称量信号中随机噪声的处理。利用模糊控制器来实时监测卡尔曼滤波每次更新后实际方差和理论方差的差值。最后,进行实验研究。结果 实验结果表明,改进卡尔曼滤波的实际性能比较理想,滤波处理前,称量误差最大可以达到2.5%;经滤波处理后,最大称量误差只有0.26%。结论 所述信号处理方法可以有效地降低称量信号噪声,提高称量精度。     

动态高精度伺服称重计量秤及其智能PID控制

为了克服粉粒状物料称重精度易受非线性、随机干扰和留空物料(投料门关闭时尚在半空中的物料)时变等因素影响及称重效率低的问题,提出了多级投料(大投、中投和变流量细投)、RBF神经网络PID细投控制和自适应的留空物料补偿策略结合的方法。设计了计量秤的机械结构和基于S7-200PLC、Siwarex_MS称重模块和伺服电机的控制系统;伺服电机,执行机构和PLC系统(集成秤重模块)构成闭环控制系统实现多级投料,相比于气缸控制的投料结构能大幅提高称重的精度。针对所设计的计量秤分析了称重原理和称重误差产生因素,采用多级投料:大投和中投保证称重的快速性,智能PID控制的细投保证称重精度。实验结果表明:称重25kg化肥,平均精度为±0.114%,最大称重速度为1100次/h。     

基于Workbench的粘箱机推动臂强度分析与优化设计

目的 为提高肥料包装计量精度,设计一种肥料包装机控制系统。方法 建立肥料动态称量系统数学模型。结合模糊控制和内模控制理论的先进控制算法,设计肥料包装计量精度控制系统。采用内模控制使PID控制器参数简化,同时模糊控制的引入实现了控制参数的在线调整。利用肥料质量偏差及其变化率,基于Mamdan二维模糊控制器实现内膜控制参数λ的自动调整。结果 实验结果表明,在模糊内模PID控制下,质量最大相对误差为1%;质量绝对误差的平均值为0.2 kg;控制算法超调量较小、具有很好的动静态性能;系统称量误差大幅度减小。结论 所述控制方法和系统可以提高称量包装设备的效率和精度。     

食品包装高精度计量控制方法

目的 为提高食品包装过程计量组件的称量精度和效率,采用智能控制算法设计一种高精度计量控制系统.方法 在分析动态称量系统工作原理的基础上,建立称量过程数学模型,将控制对象由放料阀门开度转换为电机轴位置.考虑到传统PID控制的缺陷,结合PI Ziegler-Nichols和预测控制设计一种高精度计量控制系统.该控制系统可实现比例和积分系数的在线调整,能够抑制参数变化、负载扰动;预测控制可提高系统收敛速度和跟踪能力.最后进行仿真和实验研究.结果 仿真结果表明,智能控制算法具有比较强的自适应、自整定能力,计量精度可以达到静态称量水平,均高于99.5％.结论 食品包装高精度计量控制系统具有精度高、稳定性好、称量效率高等特点,在实际应用中对称量过程的控制效果相对较好.     

结构物理参数的分频段加权辨识

利用小波分析多分辨率分析原理,建立线性系统多尺度动力平衡方程。将外荷载和线性系统在荷载作用下的响应作正交小波变换,得到各频段的小波系数,由多尺度动力平衡方程建立系统的参数识别方程。在不同频段根据系统的信噪比大小确定不同的加权值,对结构物理参数进行加权最小二乘辨识。该方法能较大地提高结构物理参数的识别精度,并且识别精度随着小波分解层次的增加而增大。     

基于轮计量和系统模型的动态轨道称重系统

本介绍一种船只过坝动态轨道称重系统,该系统用轮计量法获取重量信号,并用一种特殊的模型测量法处理重量信号。中还介绍了系统软、硬件的组成和设计思路,以及系统标定的方法。