【摘要】：電子不停車收費系統(tǒng)(Electronic Toll Collection System，簡稱ETC)，是目前世界上最先進的路橋收費方式，無需停車即可順利扣費。ETC具有通行效率高、快捷方便的優(yōu)點，有效緩解了收費站擁堵的交通狀況。 計重收費作為遏制貨運車輛超限超載和規(guī)范運輸市場秩序的有效手段，目前已在全國很多省份普遍實施。傳統(tǒng)的計重收費采用整車靜態(tài)稱重的方法，這在一定程度上影響了交通流的順暢。為了提高計重收費的通行效率，本文對計重收費條件下的不停車收費進行了探討。動態(tài)稱重是計重收費條件下不停車收費采用的車輛稱重方法，與靜態(tài)稱重相比，動態(tài)稱重具有節(jié)約空間、通行效率高的優(yōu)點。本文的主要研究工作如下： 1、深入研究了計重設(shè)備前置式和后置式兩種車道布局模式的系統(tǒng)工作邏輯。 2、對壓電傳感器信號進行基于小波多分辨分析的去噪處理。壓電信號中除包含變化緩慢的軸重信號外，還包含各種噪聲信號。與軸重信號相比，噪聲信號頻率較高，可以利用小波多分辨分析濾除高頻干擾信號。具體方法是：首先對壓電傳感器產(chǎn)生的稱重信號進行多尺度小波變換，獲得小波變換系數(shù)，然后選擇合理的閾值，對包含噪聲的高頻小波系數(shù)進行處理，最后對信號進行重構(gòu)，達到消噪的目的。 3、對壓電信號波形進行奇異性分析。針對不規(guī)則行車行為，本文采用基于小波變換的奇異性分析和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類判別的方法進行識別。具體方法是：首先對壓電信號進行多尺度小波變換，提取高頻小波系數(shù)矩陣，在此基礎(chǔ)上，采用相重構(gòu)技術(shù)構(gòu)造特征矩陣，，然后對特征矩陣進行矩陣分解，得到矩陣奇異值，最后將壓電傳感器AD值、稱重現(xiàn)場的實測溫度值、矩陣奇異值作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，對車輛真實軸重進行有效識別。
[Abstract]:(Electronic Toll Collection System, is the most advanced road and bridge toll collection method in the world at present. ETC has the advantages of high traffic efficiency, fast and convenient, and effectively alleviates the traffic condition of toll station. As an effective means to curb the overloading of freight vehicles and standardize the order of transportation market, weight-calculating charge has been widely implemented in many provinces of China. The traditional method of weighing the whole vehicle by static weighing affects the smooth flow of traffic to a certain extent. In order to improve the efficiency of weighing charge, this paper discusses the non-stop charge under the condition of weighing charge. Dynamic weighing is a vehicle weighing method which is not used for charging under the condition of weighing and charging. Compared with static weighing, dynamic weighing has the advantages of saving space and high traffic efficiency. The main research work of this paper is as follows: 1. The system logic of front and rear lane layout of weighing equipment is studied in depth. 2. The piezoelectric sensor signal is based on wavelet multi-wavelet Denoising processing of resolution analysis. In addition to the slowly changing shafting load signal, the voltage signal also contains various noise signals. Compared with the axle load signal, the noise signal frequency is higher, and the high frequency interference signal can be filtered by wavelet multi-resolution analysis. The specific methods are as follows: first, the weighing signal produced by piezoelectric sensor is transformed by multi-scale wavelet transform, then the wavelet transform coefficient is obtained, then the reasonable threshold is selected to process the high-frequency wavelet coefficient including noise, and finally the signal is reconstructed. To achieve the purpose of noise elimination. 3, the singularity analysis of the waveform of EV signal is carried out. In view of irregular driving behavior, the singularity analysis based on wavelet transform and BP neural network classification and discrimination method are adopted in this paper. The specific methods are as follows: firstly, the piezoelectric signal is transformed by multi-scale wavelet transform, and the high frequency wavelet coefficient matrix is extracted. On this basis, the phase reconstruction technique is used to construct the characteristic matrix, and then the matrix is decomposed to obtain the singular value of the matrix. Finally, the AD value of piezoelectric sensor, the measured temperature value of weighing site and the singular value of matrix are used as the input of BP neural network to effectively identify the real axle load of vehicle.
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：U495

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本文編號：2277084