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轨道车辆动态称重数据处理算法研究
| 论文题名： | 轨道车辆动态称重数据处理算法研究 |
| 关键词： | 轨道车辆;动态称重;数据采集;数据处理 |
| 摘要： | 车辆动态称重，即车辆在非停车运动状态下的称重。与车辆在停车状态下的静态称重相比，车辆动态称重的主要特点是节省时间、效率高。动态称重时，车辆以一定速度通过称重仪，不仅对称重仪的作用时间很短（一般不到一秒），而且作用在称重仪上的力除真实轴重外，还有许多因素产生的干扰力，如：车速，车辆自身振动、路面激励等。在各种干扰力的作用下，真实轴重很难被提取出来，给动态称重实现高精度测量造成很大困难。因此，在外界随机不确定度干扰力作用下如何准确测量真实轴重，就成了动态轴重测试系统的技术难点和关键。对轨道车辆动态称重所存在的干扰进行分析、整理，从动态测试系统的整体角度探讨减小或消除这些干扰力影响的措施，将有助于高精度动态称重技术的进步及测试系统的发展。为了提高轨道车辆动态称重的精度，研究了动态称重数据处理算法，并应用于便携式动态轨道车辆称重系统，提高轨道车辆动态称重精度。 本文在便携式机车车辆动态称重仪的基础上，对传感器输出的信号进行数据采集，实现了双通道的实时数据采集，并根据车速的变化对采样频率进行调节以得到正确的信号样本，分别应用EMD方法及RBF神经网络方法进行动态称重数据处理，并应用到新型便携式动态轨道车辆称重装置。信号处理结果显示两种方法的处理结果都在误差的允许范围内，但EMD方法的精度及稳定性要高于RBF，故对该称重仪采用EMD方法做动态称重系统的软件处理方法。 |
| 作者： | 付研宇 |
| 专业： | 机械电子工程 |
| 导师： | 丁彦闯 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 大连交通大学 |
| 学位年度： | 2009 |
| 正文语种： | 中文 |
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