BP神经网络信息融合的汽车载重测量方案

发布时间：2018-03-15 10:15

  本文选题：汽车载重测量　切入点：BP神经网络　出处：《机械设计与制造》2017年12期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对当前汽车载重量测量精度低的问题,;提出了基于BP神经网络信息融合算法的汽车载重测量方案。首先分析了现有的两种载重测量方法,即叠板弹簧形变量测量法和胎压变化量测量法,并分别建立了汽车载重量与叠板弹簧变化量、轮胎气压变化量的数学模型;然后提出了使用BP神经网络算法将这两种测量方法的测量信息进行融合;通过样本数据的训练,确立了BP神经网络三层网络拓扑结构和参数。设计了10组载重试验对此算法进行验证,结果表明基于BP神经网络信息融合的汽车载重测量方法可以有效地测量汽车载重,最大测量误差为0.91%。
[Abstract]:In order to solve the problem of low precision of vehicle load measurement, a vehicle load measurement scheme based on BP neural network information fusion algorithm is proposed. Firstly, two existing load measurement methods are analyzed. That is to measure the variable of plate spring and the change of tire pressure, and establish the mathematical model of the change of truck load, plate spring and tire pressure, respectively. Then the BP neural network algorithm is used to fuse the measurement information of the two methods, and the training of the sample data is carried out. The topological structure and parameters of BP neural network three-layer network are established. Ten groups of load tests are designed to verify the algorithm. The results show that the vehicle load measurement method based on BP neural network information fusion can effectively measure vehicle load. The maximum measurement error is 0.91cm.
【作者单位】： 聊城大学东昌学院;
【基金】：山东省高等学校科技计划项目(J15LN77)
【分类号】：TP183;U492.321

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本文编号：1615583