高精度集成化车辆动态称重仪结构设计与实验验证

以提高车辆动态称重精度为目的。从两方面提出了改善措施:在分析车辆通过秤态势的受力情况的基础上,设计了一种高精度的集成化动态称重仪结构和高精度称重质量的计算方法;针对诸多因素对行驶称重系统的输出值产生影响,提出了结合神经网络的计算模型,从而提高了动态称重精度;经试验验证得到了本行驶称重系统可用于交通数据采集和辅助实施超载检查。     

高速公路动态称重系统的设计与实现

基于ARM微处理器和μC/OS-Ⅱ实时操作系统设计了一种高速公路动态称重系统,能够快速、准确地对行驶中车辆进行实时计算称重,存储和显示车辆重量信息.描述了称重系统的结构设计框图、基于LPC2368 ARM处理器的硬件电路设计原理和系统软件模块GM8125驱动程序和FLASH驱动程序的设计方法.对动态称重算法原理进行了特别详细的描述.采用软件滤波算法消除干扰信息,保证了数据处理精确度.测试结果表明,系统工作稳定,称重精确可靠.     

基于数据融合的动态称重传感器布局研究

动态称重是汽车在高速路行驶中获取汽车真实重量的有效方法,文中介绍了压电传感器的原理以及简化的动态称重模型.在使用压电传感器的基础上应用数据融合的方法,对传感器进行合理布置,用Gass-newton法来求动态轴重信号模型,得到更接近真实轴重的值.在不同初始相位下,对不同速度时的误差进行仿真,结果显示该方法精度较高.     

BP网络在矿车动态轨道衡数据处理中的应用

当矿车以一定速度通过轨道衡系统时,其动态称重信号由于受外界各种干扰因素的影响,给数据精度处理带来了较大的难度。针对轨道衡动态称重系统中数据处理的复杂性,提出了利用BP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处理,提高轨道衡动态称重的测量精度。     

集成化便携式车辆行驶称重系统的设计

设计了基于应变式集成化称重传感器的车辆行驶称重系统,其中包括集成化称重板的结构设计、利用有限元分析软件称重仪贴片位置设计、进行集成化称重系统的动态特性分析、以及进行信号采集放大与模数转换的硬件设备等介绍,同时也介绍了测试软件.该称重系统在公路车辆限速行驶状态下,能测出行驶车辆的静态质量、行驶速度以及轴距等车辆静态参数.最终经试验验证得到了本行驶称重系统可用于交通数据采集和辅助实施超载检查.     

用神经网络算法降低车辆动态称重误差

为了提高车辆动态称重测量系统的精度,在对误差分析的基础上,本文引入了神经网络算法。通过确定神经网络的输入输出变量,建立了神经网络模型。然后在MATLAB软件上进行网络训练,建立函数关系,最终通过实验验证用神经网络算法提高车辆动态称重精度是确实可行的。     

[智能感知]基于粒子群优化支持向量机算法的行驶工况识别及应用

实车采集4种典型行驶工况数据,采用随机数法提取并扩充行驶工况识别训练及测试样本,利用多元统计理论对数据进行处理,基于粒子群优化的支持向量机(PSO-SVM)算法来进行行驶工况识别,分析了识别周期及更新周期对行驶工况在线识别精度的影响。将行驶工况识别技术应用在插电式混合动力汽车的能量管理策略中。仿真结果表明,相对于未采用行驶工况识别技术以及采用传统SVM算法进行工况识别的能量管理策略,基于PSO-SVM算法工况识别的能量管理策略使整车燃油经济性分别提高9.836%和4.348%,并且电池荷电状态(SOC)变化相对平稳,有利于提高系统效率和延长电池寿命。     

结合汽车车载式称重的轮胎气压在线监测装置的研究

提出了一种多功能轮胎气压在线监测装置,将实现对行驶中的汽车的各个轮胎进行实时监测,对过压、过热、欠压等状况进行报警,并提出利用神经网络算法得出加载或卸载前后胎压变化值与载重量的映射关系,从而实现直接在驾驶室内完成汽车装载和卸载时自身载重的实时称量。本文详细地论述了其硬件结构、软件设计以及实现汽车车载式称重的方法。     

基于双重扩展自适应卡尔曼滤波的汽车状态和参数估计

准确实时地获取行驶过程中的状态信息是汽车动态控制系统研究的关键,为此提出了一种新的汽车状态估计器。建立了包含不准确模型参数和未知时变统计特性噪声的非线性汽车动力学模型,针对该非线性系统提出一种双重扩展自适应卡尔曼滤波算法（DEAKF）。该算法采用两个卡尔曼滤波器并行运算,状态估计和参数估计互相更新,同时将带遗忘因子的噪声统计估值器嵌入到状态校正过程和参数校正过程之间,以解决系统的噪声时变问题。基于ADAMS的虚拟试验和实车试验结果表明,该算法的状态估计精度高于EKF方法和DEKF方法的状态估计精度,同时具有良好的模型参数校正能力,对汽车动态控制系统中估计器的设计具有理论指导意义。
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结合汽车车载式称重的轮胎气压在线监澳装置的研究

提出了一种多功能轮胎气压在线监测装置，将实现对行驶中的汽车的各个轮胎进行实时监测，对过压、过热、欠压等状况进行报警，并提出利用神经网络算法得出加载或卸载前后胎压变化值与载重量的映射关系，从而实现直接在驾驶室内完成汽车装载和卸载时自身载重的实时称量。本文详细地论述了其硬件结构、软件设计以及实现汽车车载式称重的方法。