稱重傳感器速度補(bǔ)償數(shù)據(jù)處理問題研究
2014-11-11 09:15:55??????點(diǎn)擊：
在動態(tài)稱重中，稱重傳感器的受力狀態(tài)很復(fù)雜，影響稱量準(zhǔn)確度的因素很多，其中速度和加速度的變化對稱重傳感器準(zhǔn)確度的影響是最大的。在此，著重介紹如解決速度對稱重傳感 器的影響問題。
根據(jù)微積分最小二乘法的基本原理，以嚴(yán)格的統(tǒng)計理論為基礎(chǔ)，采用科學(xué)而可靠的多元線性回歸曲線擬合方法，通過反復(fù)試驗(yàn)和對大量試驗(yàn)數(shù)據(jù)的對比分析，確定了速度和稱重傳感器之間的函數(shù)關(guān)系及其各項(xiàng)經(jīng)驗(yàn)系數(shù)，應(yīng)用于高速預(yù)檢稱重系統(tǒng)中，在實(shí)際測量時根據(jù)速度的變化對稱重結(jié)果進(jìn)行修正，明顯提高了高速稱重數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，獲得了比較滿意的效果。
高速稱重，速度對稱重結(jié)果的影響比較大，而速度和稱重傳感器之間到底有什么樣的函數(shù)關(guān)系？我們通過反復(fù)試驗(yàn)，對試驗(yàn)數(shù)據(jù)做了大量的對比分析，確定函數(shù)關(guān)系中的各項(xiàng)系數(shù)，這一過程其實(shí)就是求取有關(guān)物理量之間關(guān)系的經(jīng)驗(yàn)公式。從幾何上看，就是針對每一種車型，選擇一條曲線，使之與所獲得的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)更好地吻合。普通的數(shù)據(jù)處理方法，如：圖解法，逐差法和平均法是一種粗略的方法。而微積分上的“最小二乘擬合法”是一種比較理想的處理方法。這個方法以嚴(yán)格的統(tǒng)計理論為基礎(chǔ)，是一種科學(xué)而可靠的曲線擬合方法。
高速稱重系統(tǒng)的技術(shù)難度在于是如何解決高速動態(tài)稱重準(zhǔn)確度問題，動態(tài)稱重尤其是在高速行駛過程中，稱重傳感器受力狀態(tài)和影響因素是非常復(fù)雜，為了解決動態(tài)稱重的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性問題，該系統(tǒng)在大量數(shù)值經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，集多種算法于一體，通過對動態(tài)稱重系統(tǒng)的受力分析，建立動態(tài)稱重的數(shù)學(xué)模型，對系統(tǒng)中的噪聲進(jìn)行分析，根據(jù)振動、顛簸、速度的變化等所產(chǎn)生的噪聲的特點(diǎn)，用非線性數(shù)據(jù)擬合的方法識別和剔除低頻信號中的噪聲，從而得到穩(wěn)定準(zhǔn)確的稱重傳感器數(shù)據(jù)；應(yīng)用數(shù)據(jù)平滑理論，對采集的重量信號進(jìn)行平滑處理和數(shù)字濾波，對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行多次線性修正，提高稱重傳感器準(zhǔn)確度；建立多元化線性及非線性回歸解析模塊，采用擴(kuò)充算法對系統(tǒng)誤差加以修正，解決動態(tài)稱量中車輛的速度、加速度對稱重傳感器準(zhǔn)確度的影響，試驗(yàn)和實(shí)際應(yīng)用表明該項(xiàng)目系統(tǒng)具有良好的動態(tài)稱量性能。
根據(jù)微積分最小二乘法的基本原理，以嚴(yán)格的統(tǒng)計理論為基礎(chǔ)，采用科學(xué)而可靠的多元線性回歸曲線擬合方法，通過反復(fù)試驗(yàn)和對大量試驗(yàn)數(shù)據(jù)的對比分析，確定了速度和稱重傳感器之間的函數(shù)關(guān)系及其各項(xiàng)經(jīng)驗(yàn)系數(shù)，應(yīng)用于高速預(yù)檢稱重系統(tǒng)中，在實(shí)際測量時根據(jù)速度的變化對稱重結(jié)果進(jìn)行修正，明顯提高了高速稱重數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，獲得了比較滿意的效果。
高速稱重，速度對稱重結(jié)果的影響比較大，而速度和稱重傳感器之間到底有什么樣的函數(shù)關(guān)系？我們通過反復(fù)試驗(yàn)，對試驗(yàn)數(shù)據(jù)做了大量的對比分析，確定函數(shù)關(guān)系中的各項(xiàng)系數(shù)，這一過程其實(shí)就是求取有關(guān)物理量之間關(guān)系的經(jīng)驗(yàn)公式。從幾何上看，就是針對每一種車型，選擇一條曲線，使之與所獲得的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)更好地吻合。普通的數(shù)據(jù)處理方法，如：圖解法，逐差法和平均法是一種粗略的方法。而微積分上的“最小二乘擬合法”是一種比較理想的處理方法。這個方法以嚴(yán)格的統(tǒng)計理論為基礎(chǔ)，是一種科學(xué)而可靠的曲線擬合方法。
高速稱重系統(tǒng)的技術(shù)難度在于是如何解決高速動態(tài)稱重準(zhǔn)確度問題，動態(tài)稱重尤其是在高速行駛過程中，稱重傳感器受力狀態(tài)和影響因素是非常復(fù)雜，為了解決動態(tài)稱重的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性問題，該系統(tǒng)在大量數(shù)值經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，集多種算法于一體，通過對動態(tài)稱重系統(tǒng)的受力分析，建立動態(tài)稱重的數(shù)學(xué)模型，對系統(tǒng)中的噪聲進(jìn)行分析，根據(jù)振動、顛簸、速度的變化等所產(chǎn)生的噪聲的特點(diǎn)，用非線性數(shù)據(jù)擬合的方法識別和剔除低頻信號中的噪聲，從而得到穩(wěn)定準(zhǔn)確的稱重傳感器數(shù)據(jù)；應(yīng)用數(shù)據(jù)平滑理論，對采集的重量信號進(jìn)行平滑處理和數(shù)字濾波，對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行多次線性修正，提高稱重傳感器準(zhǔn)確度；建立多元化線性及非線性回歸解析模塊，采用擴(kuò)充算法對系統(tǒng)誤差加以修正，解決動態(tài)稱量中車輛的速度、加速度對稱重傳感器準(zhǔn)確度的影響，試驗(yàn)和實(shí)際應(yīng)用表明該項(xiàng)目系統(tǒng)具有良好的動態(tài)稱量性能。
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