關(guān)于車(chē)載動(dòng)態(tài)稱(chēng)重算法研究
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【摘要】:在車(chē)載動(dòng)態(tài)稱(chēng)重優(yōu)化的研究中,由于傳統(tǒng)稱(chēng)重算法車(chē)與稱(chēng)重設(shè)備是分離的,造成車(chē)載動(dòng)態(tài)稱(chēng)重?cái)?shù)據(jù)精度較低。為此提出了利用小波變換和徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RBF網(wǎng)絡(luò))的車(chē)載稱(chēng)重算法。首先利用小波變換對(duì)稱(chēng)重信號(hào)濾波預(yù)處理,然后以稱(chēng)重信號(hào)、傾角信號(hào)、速度信號(hào)、加速度信號(hào)和車(chē)型組建RBF網(wǎng)絡(luò)模型,并對(duì)其進(jìn)行大量的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)訓(xùn)練,對(duì)訓(xùn)練之后的RBF網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行車(chē)輛動(dòng)態(tài)加載稱(chēng)重實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,系統(tǒng)稱(chēng)重精度高、實(shí)用性強(qiáng),能夠滿(mǎn)足當(dāng)前的車(chē)載稱(chēng)重需求。
【作者單位】: 太原理工大學(xué)信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】: 車(chē)載稱(chēng)重 小波變換 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 傾角信號(hào)
【分類(lèi)號(hào)】:U492.321;TP183
【正文快照】: 1引言中國(guó)的公路網(wǎng)日益完善,一部分貨車(chē)司機(jī)為了躲避收費(fèi)站而選擇繞行縣道或鄉(xiāng)道,對(duì)道路造成很大的破壞,而現(xiàn)行的絕大部分靜態(tài)稱(chēng)重和動(dòng)態(tài)稱(chēng)重系統(tǒng)都是稱(chēng)重設(shè)備與車(chē)輛分離的,有其一定的局限性。在充分研究現(xiàn)有的車(chē)輛稱(chēng)重設(shè)備和考慮實(shí)際需求的基礎(chǔ)上[1],提出基于STM32的一套車(chē)載
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本文編號(hào):424603
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