动态车辆称重系统的算法研究
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作者:
作者单位:

西安工业大学电子信息工程学院 西安 710021

中图分类号:

TN911.7U491


Research on the algorithm of dynamic vehicle weighing system
Author:
Affiliation:

College of Electronic and Information Engineering, Xi’an Technological University, Xi’an 710021, China

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    摘要:

    汽车动态称重系统的算法研究是动态称重系统研究中的难点。为了提高动态称重系统的测量精度,对传感器在车辆非停车状态下所得短历程信号进行分析,利用巴特沃斯低通滤波器滤除噪声信号中的高频分量后;采用LevenbergMarquardt优化算法进行最小二乘法拟合,有效的抑制了低频周期随机干扰,实现了载荷的分离;通过载荷分离计算出车辆重量。实验表明,该算法能够提高动态称重系统的测量精度。

    Abstract:

    Research on the algorithm of dynamic weighing system has become a difficulty in the research of dynamic weighing system.In order to improve the measurement accuracy of dynamic weighing system, the shortrange signal of the sensor is analyzed in the condition of vehicle non stopping, and the high frequency components in the noise signal are filtered out by the Butterworth lowpass filter.The LevenbergMarquardt algorithm is used to fit the least square method, which can effectively suppress the lowfrequency periodic random interference and realize the separation of the load.Further,the weight of the vehicle is calculated by load separation.Experiments show that the algorithm can improve the measurement accuracy of dynamic weighing system.

    参考文献
    [1]贾海庆,辛星,高雪池,等.动态称重系统数据采集及分析[J].公路交通科技,2010,27(6):138142.
    [2]李惠敏,李晓林.关于车载动态称重算法研究[J].计算机仿真,2016,33(11):140143.
    [3]陈楠.车辆动态称重系统数据传输及算法研究[D].呼和浩特:内蒙古大学,2014.
    [4]王伟涛.无线便携式车辆动态称重系统的研究与设计[D].西安:西安工业大学,2013.
    [5]许飞.车辆动态称重预检系统设计及实现[D].西安:西安工业大学,2012.
    [6]赵晓群,张洁.巴特沃斯低通滤波器的实现方法研究[J].大连民族学院学报,2013,15(1):7275.
    [7]杨晓冬,马光,刘倩,等. 一种改进的LevenbergMarquardt辨识算法[J].电子测量与仪器学报,2016,30(8):12631268.
    [8]杨敏.汽车动态称重系统算法研究[D].西安:长安大学,2010.
    [9]沈裴裴.高速动态称重信号干扰因素及模型补偿研究[D].杭州:中国计量学院,2015.
    [10]吴光强,栾文博.汽车传动系相关NVH问题的动力学研究论述[J].机械工程学报,2013,49(24):108116.
    [11]周钦山.信号分析仪中矢量信号分析设计[J].国外电子测量技术,2016,35(5):5761.
    [12]叶焰杰,陈怀海,贺旭东,等.基于MATLAB/Simulink多输入多输出随机振动试验模拟研究[J].国外电子测量技术,2016,35(1):3943.
    [13]田垅,刘宗田.最小二乘法分段直线拟合[J].计算机科学,2012,39(S1):482484.
    [14]肖战胜.基于模糊神经网络的门座起重机动态称重系统研究[D].长沙:中南大学,2009.
    [15]李志民,柳强,张新权,等.基于最小二乘法的球杆系统输入输出建模研究[J].国外电子测量技术,2016,35(1): 6569.
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引用本文

张惠芳,张海宁.动态车辆称重系统的算法研究[J].国外电子测量技术,2017,36(7):52-54

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  • 在线发布日期: 2017-08-02
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