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多信息融合车载式动态称重系统研究
| 论文题名： | 多信息融合车载式动态称重系统研究 |
| 关键词： | 多信息融合;车载称重系统;轮胎胎压;神经网络;数据融合 |
| 摘要： | 随着汽车超载治理及计重收费工作的深入，车辆称重系统得到了广泛的应用。目前公路车辆称重分为静态称重和动态称重，静态称重是在称重平台完成整车重量测量，是最准确的车辆称重法，但这种方法效率较低，容易造成车辆堵塞，同时由于称重台规模庞大，成本较高。因此，研制高性能的动态称重系统是未来的趋势，动态称重是在不停车状态下实时获取汽车载重，与静态称重对比，它不但具有耗时短、时效高，称重时不会造成交通堵塞，而且还能够对货物运输过程的重量进行全程监控，为货物的安全运输提供保障。 目前，对动态称重系统的研究还处于初步阶段，特别是在国内，研发时间还很短，技术还很不成熟，存在着各种问题，如称量精度不够，容易受非目标参量的影响等缺点，针对以上不足，论文设计了基于轮胎胎压等多信息融合车载式动态称重系统，考虑到了在动态称重系统中影响称量精度的一些因素，如温度信号、水平倾角信号、垂直振动信号，从硬件和软件两方面提高称重系统精度和优化系统性能的构想，利用多路信号与汽车载重量的动态映射关系，运用多信息数据融合技术，从而实现车载式动态称重与监控。 为了满足精度要求，需要对动态称重数据进行处理，通过分别对比了各种数据处理方法的优缺点，论文设计的数据融合主要包括对多源数据进行预处理，LMBP算法建立的动态称重系统数学模型，对多源数据进行融合，得出车辆的真实重量。该算法在嵌入式控制器上实现，结果表明，该方法能够满足动态称重精度误差的设计要求。 |
| 作者： | 戴欣 |
| 专业： | 检测技术与自动化装置 |
| 导师： | 邓湘 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 北京交通大学 |
| 学位年度： | 2014 |
| 正文语种： | 中文 |
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