動態(tài)汽車衡稱重系統(tǒng)動態(tài)特性分析及數(shù)據(jù)處理的研究.pdf

1、隨著我國經(jīng)濟與道路交通運輸業(yè)的發(fā)展,公路的交通運輸量逐年迅猛增長,隨之車輛超載現(xiàn)象也日益普遍與嚴重。據(jù)相關調查,我國公路上行駛的貨車中75％以上都有超載現(xiàn)象。為了有效解決車輛超載問題,人們開始在公路關卡設置車輛稱重系統(tǒng),由于靜態(tài)稱重系統(tǒng)一般規(guī)模比較大,引人注目,而且會造成公路交通不暢,所以人們越來越多的選擇使用動態(tài)稱重的方法。
　　 然而,目前我國對動態(tài)汽車衡稱重系統(tǒng)的研究還存在有很多問題,使獲得的稱重精度始終得不到提高。首先對

2、車輛行駛稱重臺面過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放在系統(tǒng)硬件上,而忽略了軟件實現(xiàn)高精度的稱重算法對動態(tài)汽車衡稱重系統(tǒng)所起的至關重要的作用。
　　 本文首先對動態(tài)汽車衡稱重系統(tǒng)進行了基本的平臺規(guī)劃,搭建了一個基本的動態(tài)汽車衡稱重系統(tǒng),并對系統(tǒng)中的各個模塊進行功能規(guī)劃。針對以往動態(tài)稱重系統(tǒng)中存在的弊端,本文從車輛的整體運動分析、車輛的軸載運動分析及車輛的振動分析這三個方面入手,全面剖析了車輛在動態(tài)稱重過

3、程中的運動狀態(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行了干擾噪聲的頻段范圍分析。之后,通過傳統(tǒng)的信號處理工具FIR濾波,對獲得的動態(tài)稱重信號進行了初步處理并分析了FIR窗函數(shù)濾波之后的結果,找出了FIR窗函數(shù)濾波的不足。然后用小波變換算法彌補FIR窗函數(shù)濾波的缺陷,對高頻噪聲進行有效濾除,再運用神經(jīng)網(wǎng)絡BP算法對小波分析處理后的信號進行擬合,最終使獲得的車輛動態(tài)稱重信號與車輛真實車重基本吻合,從而提高了動態(tài)汽車衡稱重系統(tǒng)