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称重传感器速度补偿数据处理问题研究

2019/3/13 17:52:03 来源: 作者: 点击次数:

      在动态称重中,称重传感器的受力状态很复杂,影响称量准确度的因素很多,其中速度和加速度的变化对称重传感器准确度的影响是最大的。在此,着重介绍如解决速度对称重传感器的影响问题。


       根据微积分最小二乘法的基本原理,以严格的统计理论为基础,采用科学而可靠的多元线性回归曲线拟合方法,通过反复试验和对大量试验数据的对比分析,确定了速度和称重传感器之间的函数关系及其各项经验系数,应用于高速预检称重系统中,在实际测量时根据速度的变化对称重结果进行修正,明显提高了高速称重数据的准确性,获得了比较满意的效果。


       高速称重,速度对称重结果的影响比较大,而速度和称重传感器之间到底有什么样的函数关系?我们通过反复试验,对试验数据做了大量的对比分析,确定函数关系中的各项系数,这一过程其实就是求取有关物理量之间关系的经验公式。从几何上看,就是针对每一种车型,选择一条曲线,使之与所获得的实验数据更好地吻合。普通的数据处理方法,如:图解法,逐差法和平均法是一种粗略的方法。而微积分上的“最小二乘拟合法”是一种比较理想的处理方法。这个方法以严格的统计理论为基础,是一种科学而可靠的曲线拟合方法。


       高速称重系统的技术难度在于是如何解决高速动态称重准确度问题,动态称重尤其是在高速行驶过程中,称重传感器受力状态和影响因素是非常复杂,为了解决动态称重的准确性和稳定性问题,该系统在大量数值经验的基础上,集多种算法于一体,通过对动态称重系统的受力分析,建立动态称重的数学模型,对系统中的噪声进行分析,根据振动、颠簸、速度的变化等所产生的噪声的特点,用非线性数据拟合的方法识别和剔除低频信号中的噪声,从而得到稳定准确的称重传感器数据;应用数据平滑理论,对采集的重量信号进行平滑处理和数字滤波,对采集的数据进行多次线性修正,提高称重传感器准确度;建立多元化线性及非线性回归解析模块,采用扩充算法对系统误差加以修正,解决动态称量中车辆的速度、加速度对称重传感器准确度的影响,试验和实际应用表明该项目系统具有良好的动态称量性能。