小波神经网络在动态汽车衡称量数据处理中的应用

发布时间：2017-09-17 16:29

  本文关键词：小波神经网络在动态汽车衡称量数据处理中的应用

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【摘要】：通过分析称重信号的数据波形图,发现数据当中掺杂着大量噪声信号,这在很大的程度上影响称重结果。通常使用的滤波方法能在一定范围内消除噪声信号,但是在路面不平、车辆振动的情况下,称量结果不稳定。针对这种情况提出了小波神经网络算法对称重数据信号进行去除噪声处理。实验仿真得出,利用小波神经网络算法对称重信号进行处理后,相对于传统的去噪滤波方法,能得到更理想的数据波形,使得称重结果与实际值的误差在±2%内。
【作者单位】： 太原理工大学信息工程学院;
【关键词】： 动态汽车衡 小波神经网络 信号处理 消噪
【分类号】：TP183;TH715.1
【正文快照】： 0引言在当今的现代工业化时代,自动化称重设备已经应用到各个领域,而动态汽车衡也正是因为其高精度、高效性等特点广泛应用于高速公路超限检测和计重收费系统。然而,由于车辆振动和路面不平等因素使得称重传感器的信号输出掺杂了复杂的干扰因素。使得动态汽车衡的精度无法保障

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本文编号：870476