基于小波和BP神经网络的车载动态称重算法

发布时间：2018-12-26 17:08

【摘要】：针对车载动态称重系统测量精度较低问题,提出了基于小波和BP神经网络的车载动态称重算法。首先利用小波变换对车载称重信号进行噪声滤波预处理,然后将车辆速度信号、加速度信号和小波预处理之后的车载称重信号作为BP神经网络输入层构建网络模型,使车载动态称重误差控制在2%以内,满足车载动态称重精度要求。研究结果表明,该模型预测精度高、实用性强。
[Abstract]:In order to solve the problem of low measurement precision of vehicle dynamic weighing system, a vehicle dynamic weighing algorithm based on wavelet and BP neural network is proposed. Firstly, the vehicle weighing signal is preprocessed by using wavelet transform, then the vehicle velocity signal, acceleration signal and the vehicle weight signal after wavelet preprocessing are used as the input layer of BP neural network to construct the network model. The vehicle dynamic weighing error is controlled within 2%, which meets the requirement of vehicle dynamic weighing accuracy. The results show that the model has high prediction accuracy and good practicability.
【作者单位】： 太原理工大学信息工程学院;山西职业技术学院电气工程与自动化系;国网山西省电力公司检修公司;
【分类号】：TP183;U492.321

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本文编号：2392428