【摘 要】
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称重是治理车辆超限超载的有效手段。目前治超的主要方式以静态称重为主,动态称重为辅。由于静态称重具有效率低、动态称重存在精度低的问题,难以满足治超需求。本文为解决上述问题,针对如何提高车辆动态称重精度进行研究,主要研究内容包括:1、分析了车辆动态称重系统的结构组成,进行了系统的数据采集硬件方案设计,完成了称重传感器、车检器、工控机及采集卡的选型,介绍了动态称重系统的工作原理及过程。2、研究了车辆运动
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称重是治理车辆超限超载的有效手段。目前治超的主要方式以静态称重为主,动态称重为辅。由于静态称重具有效率低、动态称重存在精度低的问题,难以满足治超需求。本文为解决上述问题,针对如何提高车辆动态称重精度进行研究,主要研究内容包括:1、分析了车辆动态称重系统的结构组成,进行了系统的数据采集硬件方案设计,完成了称重传感器、车检器、工控机及采集卡的选型,介绍了动态称重系统的工作原理及过程。2、研究了车辆运动受力状态及称重精度的主要影响因素,建模分析了车辆动态称重理想波形,针对噪声信号的特性,使用小波变换算法对称重信号进行滤波预处理,使得称重信号曲线更加平滑。3、建立了基于BP神经网络的动态称重模型,分析了BP模型输入层、输出层和隐含层神经元个数选择,通过实验对比确定了模型的激活函数、训练函数等参数,完成对模型的训练学习及分析。针对BP称重模型存在的缺陷,利用粒子群算法进行改进,建立了PSO-BP称重模型。在PSO-BP称重模型的基础上进一步利用遗传算法优化,提出了GA-PSO-BP称重模型。结果表明GAPSO-BP模型相比于PSO-BP模型称重平均相对误差从1.33%降低至0.36%,最大误差从4.54%降低到0.82%,所有测试样本称重误差均小于1%。本课题建立的GA-PSO-BP动态称重模型可以将称重误差控制在1%以内,称重结果满足国标《JJG907—2006动态汽车衡检定规程》中规定的1级要求,能够应用于工程实践。
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