关于车载动态称重算法研究

摘要：

在车载动态称重优化的研究中,由于传统称重算法车与称重设备是分离的,造成车载动态称重数据精度较低.为此提出了利用小波变换和径向基神经网络(RBF网络)的车载称重算法.首先利用小波变换对称重信号滤波预处理,然后以称重信号、倾角信号、速度信号、加速度信号和车型组建RBF网络模型,并对其进行大量的实测数据训练,对训练之后的RBF网络模型进行车辆动态加载称重实验验证.实验结果表明,系统称重精度高、实用性强,能够满足当前的车载称重需求.

关键词：车载称重、小波变换、径向基神经网络、倾角信号

所属期刊栏目：33

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2017-01-17（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：140-143