关于车载动态称重算法研究

发布时间：2017-06-05 21:06

  本文关键词：关于车载动态称重算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在车载动态称重优化的研究中,由于传统称重算法车与称重设备是分离的,造成车载动态称重数据精度较低。为此提出了利用小波变换和径向基神经网络(RBF网络)的车载称重算法。首先利用小波变换对称重信号滤波预处理,然后以称重信号、倾角信号、速度信号、加速度信号和车型组建RBF网络模型,并对其进行大量的实测数据训练,对训练之后的RBF网络模型进行车辆动态加载称重实验验证。实验结果表明,系统称重精度高、实用性强,能够满足当前的车载称重需求。
【作者单位】： 太原理工大学信息工程学院;
【关键词】： 车载称重 小波变换 径向基神经网络 倾角信号
【分类号】：U492.321;TP183
【正文快照】： 1引言中国的公路网日益完善,一部分货车司机为了躲避收费站而选择绕行县道或乡道,对道路造成很大的破坏,而现行的绝大部分静态称重和动态称重系统都是称重设备与车辆分离的,有其一定的局限性。在充分研究现有的车辆称重设备和考虑实际需求的基础上[1],提出基于STM32的一套车载

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本文编号：424603