多信息融合车载式动态称重系统研究

发布时间：2017-04-05 04:07

  本文关键词：多信息融合车载式动态称重系统研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：摘要：随着汽车超载治理及计重收费工作的深入,车辆称重系统得到了广泛的应用。目前公路车辆称重分为静态称重和动态称重,静态称重是在称重平台完成整车重量测量,是最准确的车辆称重法,但这种方法效率较低,容易造成车辆堵塞,同时由于称重台规模庞大,成本较高。因此,研制高性能的动态称重系统是未来的趋势,动态称重是在不停车状态下实时获取汽车载重,与静态称重对比,它不但具有耗时短、时效高,称重时不会造成交通堵塞,而且还能够对货物运输过程的重量进行全程监控,为货物的安全运输提供保障。 目前,对动态称重系统的研究还处于初步阶段,特别是在国内,研发时间还很短,技术还很不成熟,存在着各种问题,如称量精度不够,容易受非目标参量的影响等缺点,针对以上不足,论文设计了基于轮胎胎压等多信息融合车载式动态称重系统,考虑到了在动态称重系统中影响称量精度的一些因素,如温度信号、水平倾角信号、垂直振动信号,从硬件和软件两方面提高称重系统精度和优化系统性能的构想,利用多路信号与汽车载重量的动态映射关系,运用多信息数据融合技术,从而实现车载式动态称重与监控。 为了满足精度要求,需要对动态称重数据进行处理,通过分别对比了各种数据处理方法的优缺点,论文设计的数据融合主要包括对多源数据进行预处理,LMBP算法建立的动态称重系统数学模型,对多源数据进行融合,得出车辆的真实重量。该算法在嵌入式控制器上实现,结果表明,该方法能够满足动态称重精度误差的设计要求。
【关键词】：动态称重 多信息融合 车载式 轮胎胎压 神经网络 嵌入式
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：U495;TH715.1
【目录】：

• 致谢5-6
• 中文摘要6-7
• ABSTRACT7-10
• 1 绪论10-16
• 1.1 汽车动态称重的背景及意义10-12
• 1.2 汽车动态称重系统的规范12-13
• 1.3 国内外研究现状及发展趋势13-14
• 1.4 本课题研究的主要内容14-16
• 2 汽车动态称重系统分析与总体方案设计16-26
• 2.1 汽车载重与受力模型分析16-19
• 2.2 汽车动态称重过程中的测量精度影响分析19-22
• 2.3 汽车动态称重系统设计22-25
• 2.4 本章小结25-26
• 3 硬件系统设计26-40
• 3.1 传感器选择及性能26-31
• 3.1.1 胎压传感器选择27-29
• 3.1.2 温度传感器29
• 3.1.3 加速度传感器29-31
• 3.2 传感器与单片机接口电路设计31-32
• 3.3 无线通信硬件电路设计32-34
• 3.3.1 采集端无线通信模块硬件电路设计33
• 3.3.2 车载端无线通信模块硬件电路设计33-34
• 3.4 嵌入式部分硬件设计34-37
• 3.4.1 显示电路设计35
• 3.4.2 存储电路设计35-37
• 3.5 串行通信电路设计37-39
• 3.5.1 RS-232串行通信接口设计37-38
• 3.5.2 USB接口设计38-39
• 3.6 电源电路与稳压电路设计39
• 3.7 本章小结39-40
• 4 软件系统设计40-50
• 4.1 采集端数据采集模块程序设计40-43
• 4.1.1 数据采集40-43
• 4.1.2 数据采集程序流程图43
• 4.2 采集端无线收发模块程序设计43-45
• 4.2.1 采集端程序流程图43-44
• 4.2.2 低功耗软件设计44-45
• 4.3 车载端无线收发模块程序设计45-46
• 4.4 车载端人机交互模块设计46-48
• 4.5 通信程序模块设计48
• 4.6 显示程序模块设计48-49
• 4.7 本章小结49-50
• 5 多信息融合称重建模与样本获取50-62
• 5.1 动态称重数据处理主要方法50
• 5.2 多信息融合算法过程50-51
• 5.2.1 多信息融合算法介绍50-51
• 5.2.2 多源数据处理过程51
• 5.3 神经网络模型算法原理51-55
• 5.3.1 神经网络简介51-52
• 5.3.2 BP神经网络建模分析52-53
• 5.3.3 LMBP算法原理53-55
• 5.4 样本数据获取55-59
• 5.5 信息融合设计59-61
• 5.5.1 数据预处理59
• 5.5.2 数据融合结构59-60
• 5.5.3 MATLAB及神经网络训练60-61
• 5.6 本章小结61-62
• 6 实验初步研究与结果分析62-70
• 6.1 汽车的选型及标定台选取62-63
• 6.2 算法在处理器上的实现63-67
• 6.3 融合结果分析67-69
• 6.4 本章小结69-70
• 7 论文总结与展望70-72
• 参考文献72-74
• 作者简历74-78
• 学位论文数据集78

【参考文献】

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本文编号：286431