【摘要】：針對車載動態(tài)稱重系統(tǒng)測量精度較低問題,提出了基于小波和BP神經(jīng)網(wǎng)絡的車載動態(tài)稱重算法。首先利用小波變換對車載稱重信號進行噪聲濾波預處理,然后將車輛速度信號、加速度信號和小波預處理之后的車載稱重信號作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡輸入層構建網(wǎng)絡模型,使車載動態(tài)稱重誤差控制在2%以內(nèi),滿足車載動態(tài)稱重精度要求。研究結果表明,該模型預測精度高、實用性強。
[Abstract]:In order to solve the problem of low measurement precision of vehicle dynamic weighing system, a vehicle dynamic weighing algorithm based on wavelet and BP neural network is proposed. Firstly, the vehicle weighing signal is preprocessed by using wavelet transform, then the vehicle velocity signal, acceleration signal and the vehicle weight signal after wavelet preprocessing are used as the input layer of BP neural network to construct the network model. The vehicle dynamic weighing error is controlled within 2%, which meets the requirement of vehicle dynamic weighing accuracy. The results show that the model has high prediction accuracy and good practicability.
【作者單位】： 太原理工大學信息工程學院;山西職業(yè)技術學院電氣工程與自動化系;國網(wǎng)山西省電力公司檢修公司;
【分類號】：TP183;U492.321

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本文編號：2392428