動(dòng)態(tài)汽車(chē)衡稱(chēng)重系統(tǒng)動(dòng)態(tài)特性分析及數(shù)據(jù)處理的研究.pdf

1、隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)與道路交通運(yùn)輸業(yè)的發(fā)展,公路的交通運(yùn)輸量逐年迅猛增長(zhǎng),隨之車(chē)輛超載現(xiàn)象也日益普遍與嚴(yán)重。據(jù)相關(guān)調(diào)查,我國(guó)公路上行駛的貨車(chē)中75％以上都有超載現(xiàn)象。為了有效解決車(chē)輛超載問(wèn)題,人們開(kāi)始在公路關(guān)卡設(shè)置車(chē)輛稱(chēng)重系統(tǒng),由于靜態(tài)稱(chēng)重系統(tǒng)一般規(guī)模比較大,引人注目,而且會(huì)造成公路交通不暢,所以人們?cè)絹?lái)越多的選擇使用動(dòng)態(tài)稱(chēng)重的方法。
　　 然而,目前我國(guó)對(duì)動(dòng)態(tài)汽車(chē)衡稱(chēng)重系統(tǒng)的研究還存在有很多問(wèn)題,使獲得的稱(chēng)重精度始終得不到提高。首先對(duì)

2、車(chē)輛行駛稱(chēng)重臺(tái)面過(guò)程中的干擾因素缺乏全面系統(tǒng)的分析。其次是人們一直把研究的重點(diǎn)放在系統(tǒng)硬件上,而忽略了軟件實(shí)現(xiàn)高精度的稱(chēng)重算法對(duì)動(dòng)態(tài)汽車(chē)衡稱(chēng)重系統(tǒng)所起的至關(guān)重要的作用。
　　 本文首先對(duì)動(dòng)態(tài)汽車(chē)衡稱(chēng)重系統(tǒng)進(jìn)行了基本的平臺(tái)規(guī)劃,搭建了一個(gè)基本的動(dòng)態(tài)汽車(chē)衡稱(chēng)重系統(tǒng),并對(duì)系統(tǒng)中的各個(gè)模塊進(jìn)行功能規(guī)劃。針對(duì)以往動(dòng)態(tài)稱(chēng)重系統(tǒng)中存在的弊端,本文從車(chē)輛的整體運(yùn)動(dòng)分析、車(chē)輛的軸載運(yùn)動(dòng)分析及車(chē)輛的振動(dòng)分析這三個(gè)方面入手,全面剖析了車(chē)輛在動(dòng)態(tài)稱(chēng)重過(guò)

3、程中的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)及所受到的干擾因素,找出了影響其精度的主要干擾因素并進(jìn)行了干擾噪聲的頻段范圍分析。之后,通過(guò)傳統(tǒng)的信號(hào)處理工具FIR濾波,對(duì)獲得的動(dòng)態(tài)稱(chēng)重信號(hào)進(jìn)行了初步處理并分析了FIR窗函數(shù)濾波之后的結(jié)果,找出了FIR窗函數(shù)濾波的不足。然后用小波變換算法彌補(bǔ)FIR窗函數(shù)濾波的缺陷,對(duì)高頻噪聲進(jìn)行有效濾除,再運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法對(duì)小波分析處理后的信號(hào)進(jìn)行擬合,最終使獲得的車(chē)輛動(dòng)態(tài)稱(chēng)重信號(hào)與車(chē)輛真實(shí)車(chē)重基本吻合,從而提高了動(dòng)態(tài)汽車(chē)衡稱(chēng)重系統(tǒng)