基于EMD-RBF网络的车辆动态称重信号处理方法

摘要：

针对动态称重数据处理的复杂性,以常见的两轴车辆为研究对象,对汽车轴完全驶上称重台的信号进行经验模分解(EMD)求得剩余分量的平均值,并以前轴、后轴的剩余分量的平均值、平均速度、上台信号上升斜率、下台信号下降斜率为径向基函数(RBF)网络的输入,利用RBF网络对系统进行非线性建模.以静态测量结果为相对真值进行仿真,其出现的最大相对误差为1.4%,而简单平均值的测试误差达到2.1%,结果表明:该方法比直接输入台上信号的平均值具有更高的测试精度.

关键词：汽车动态称重、经验模分解、径向基函数刚络、轴重

所属期刊栏目：26

分类号：TP274.5(自动化技术及设备)

在线出版日期：2007-05-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：80-83