基于BP神经网络的汽车车载称重系统研究

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为解决汽车超载运行和相应的运输业管理问题, 本文中提出了-套基于B P神经网络的车载称重系 统.通过检测车桥随载荷量变化而产生的微小变形, 设计了 2 阶低通滤波和数字滤波算法, 以提取有效载荷信息, 利用BP神经网络建立载荷模型, 并根据在某轻型厢式货车上进行的试装和加载试验得到的样本数据, 在Matlab神 经网络工具箱中, 采用Levenberg-Marquardt学习算法完成了神经网络的学习、 检验和预测.结果表明 预测载荷误 差在5%以内, 满足工程要求, 方案可行.
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