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基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的裝載機(jī)載重量檢測(cè)研究

發(fā)布時(shí)間:2017-08-25 19:31

  本文關(guān)鍵詞:基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的裝載機(jī)載重量檢測(cè)研究


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【摘要】:裝載機(jī)是一種廣泛應(yīng)用于施工作業(yè)的機(jī)械設(shè)備,具有裝、卸施工物料的功能。為提高作業(yè)效率、降低運(yùn)輸成本,現(xiàn)場(chǎng)需要獲得裝載機(jī)裝載的物料質(zhì)量,F(xiàn)有的裝載機(jī)稱重設(shè)備,在設(shè)計(jì)之初就假定裝載機(jī)工作過(guò)程是勻速升舉物料的。本文針對(duì)工業(yè)使用的裝載機(jī),設(shè)計(jì)了非勻速裝載時(shí)的稱重系統(tǒng),不需增加傳感器數(shù)量就能滿足精度需求,還可以不改變裝載機(jī)原有的工作流程,適應(yīng)一定的惡劣環(huán)境。首先,本文通過(guò)分析裝載機(jī)的工作過(guò)程,明確裝載機(jī)鏟斗運(yùn)動(dòng)的原因是液壓缸輸出壓力。分析了裝載機(jī)動(dòng)臂舉升鏟斗過(guò)程的力學(xué)特性,建立了鏟斗運(yùn)動(dòng)過(guò)程中液壓缸輸出壓力與鏟斗運(yùn)動(dòng)過(guò)程參數(shù)的關(guān)系,得到載重質(zhì)量與油壓關(guān)系的非線性、含不確定因素的稱重物理模型。因此本文提出通過(guò)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的載重檢測(cè)算法,獲得液壓缸輸出壓力和載重質(zhì)量的近似關(guān)系,實(shí)現(xiàn)通過(guò)檢測(cè)液壓缸輸出壓力,計(jì)算載重質(zhì)量的功能。并通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)證明,本文所使用的載重檢測(cè)算法能夠近似替代輸出壓力和載重質(zhì)量的關(guān)系。其次,本文設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了嵌入式稱重系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的載重檢測(cè)算法。該系統(tǒng)主要包括:基于集成運(yùn)算放大器LM324、高速模數(shù)轉(zhuǎn)換器AD7888的信號(hào)處理模塊,用于調(diào)理輸入信號(hào):基于STM32的控制運(yùn)算模塊,用于控制各模塊功能及實(shí)現(xiàn)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的載重檢測(cè)算法,測(cè)量載重質(zhì)量;基于液晶模塊、矩陣鍵盤的人機(jī)交互模塊,用于顯示稱重結(jié)果等信息及接收用戶指令輸入:基于AMS1117-3.3、X7805的電源模塊,用于向各模塊供電。最后,通過(guò)基于ZL50CN型裝載機(jī)的測(cè)試實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了本文設(shè)計(jì)的稱重系統(tǒng)能夠適應(yīng)非勻速的稱重過(guò)程,滿足現(xiàn)場(chǎng)精度要求。
【關(guān)鍵詞】:裝載機(jī) 機(jī)器學(xué)習(xí) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 載重測(cè)量
【學(xué)位授予單位】:北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】:TH243;TP18
【目錄】:
  • 致謝5-6
  • 摘要6-7
  • ABSTRACT7-12
  • 1. 引言12-20
  • 1.1 項(xiàng)目研究背景12-13
  • 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-17
  • 1.3 主要研究?jī)?nèi)容17-20
  • 2 載重測(cè)量原理研究及測(cè)量方法實(shí)現(xiàn)方案20-26
  • 2.1 載重測(cè)量原理研究20-23
  • 2.1.1 液壓缸工作原理分析20
  • 2.1.2 升舉載重過(guò)程研究20-23
  • 2.2 稱重物理模型分析及測(cè)量方法實(shí)現(xiàn)方案23-26
  • 2.2.1 稱重物理模型分析23-24
  • 2.2.2 測(cè)量方法及實(shí)現(xiàn)方案24-26
  • 3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的載重檢測(cè)算法研究及應(yīng)用26-50
  • 3.1 深度學(xué)習(xí)算法研究26-36
  • 3.1.1 機(jī)器學(xué)習(xí)26-27
  • 3.1.2 感知器和反向傳遞算法研究27-32
  • 3.1.3 稀疏自編碼器研究32-34
  • 3.1.4 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法34-36
  • 3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算載重質(zhì)量功能驗(yàn)證及參數(shù)分析36-43
  • 3.2.1 基于數(shù)值實(shí)驗(yàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算載重質(zhì)量功能驗(yàn)證36-41
  • 3.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)整定41-43
  • 3.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的載重檢測(cè)算法應(yīng)用43-50
  • 3.3.1 載重檢測(cè)算法的訓(xùn)練44-46
  • 3.3.2 載重檢測(cè)算法的訓(xùn)練的編程應(yīng)用46-50
  • 4 基于STM32的嵌入式稱重系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)50-64
  • 4.1 系統(tǒng)硬件總體設(shè)計(jì)50-51
  • 4.1.1 稱重系統(tǒng)功能分析50-51
  • 4.1.2 稱重系統(tǒng)硬件組成51
  • 4.2 傳感器選型51-54
  • 4.2.1 油壓模塊的選型52
  • 4.2.2 霍爾傳感器的選型52-53
  • 4.2.3 傳感器接線設(shè)計(jì)53-54
  • 4.3 信號(hào)處理模塊設(shè)計(jì)54-57
  • 4.3.1 運(yùn)算放大電路實(shí)現(xiàn)54-56
  • 4.3.2 模數(shù)轉(zhuǎn)換(ADC)電路56-57
  • 4.4 嵌入式控制運(yùn)算模塊設(shè)計(jì)57-60
  • 4.4.1 控制模塊功能分析57-58
  • 4.4.2 STM32電路設(shè)計(jì)58-60
  • 4.5 人機(jī)交互模塊實(shí)現(xiàn)60-62
  • 4.5.1 點(diǎn)陣液晶模塊接口設(shè)計(jì)60-61
  • 4.5.2 矩陣鍵盤61-62
  • 4.6 電源模塊設(shè)計(jì)62-64
  • 5 基于MDK的稱重系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)64-78
  • 5.1 系統(tǒng)軟件總體設(shè)計(jì)64-67
  • 5.1.1 控制程序功能分析及整體流程圖64-65
  • 5.1.2 STM32編程思想65-67
  • 5.2 功能模塊驅(qū)動(dòng)程序編寫67-74
  • 5.2.1 AD7888驅(qū)動(dòng)程序編寫67-69
  • 5.2.2 液晶顯示驅(qū)動(dòng)程序編寫69-72
  • 5.2.3 矩陣鍵盤驅(qū)動(dòng)程序編寫72-74
  • 5.3 稱重系統(tǒng)管理程序編寫74-78
  • 5.3.1 界面管理程序編寫74-77
  • 5.3.2 數(shù)據(jù)處理程序編寫77-78
  • 6 稱重系統(tǒng)的運(yùn)行實(shí)驗(yàn)及數(shù)據(jù)分析78-88
  • 6.1 稱重系統(tǒng)實(shí)物展示78-79
  • 6.2 稱重系統(tǒng)運(yùn)行實(shí)驗(yàn)及誤差分析79-88
  • 6.2.1 稱重系統(tǒng)運(yùn)行實(shí)驗(yàn)79-84
  • 6.2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及誤差分析84-88
  • 7 結(jié)論88-90
  • 7.1 結(jié)論88
  • 7.2 展望88-90
  • 參考文獻(xiàn)90-92
  • 作者簡(jiǎn)歷及攻讀碩士/博士學(xué)位期間取得的研究成果92-96
  • 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集96

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10 曾U喺

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