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      基于雙秤臺電子汽車衡的車輛動態(tài)稱重算法研究

      更新時間:2015-12-18      瀏覽次數(shù):1840

      基于雙秤臺電子汽車衡的車輛動態(tài)稱重算法研究

      針對雙秤臺電子汽車衡的車輛動態(tài)稱重進(jìn)行了算法研究,提出了先使用小波變換對稱重信號濾波預(yù)處理,使用專家系統(tǒng)識別車輛軸型,用車軸的速度計算加速度,zui后依據(jù)雙秤臺傳感器稱重信號速度信加速度信號以及車輛軸型組建BP網(wǎng)絡(luò)模型,利用BP網(wǎng)絡(luò)算法良好的自我學(xué)習(xí)能力,對大量實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,達(dá)到了一定的動態(tài)稱重測量精度,取得了較好的效果.

      一、引言

      雙秤臺電子汽車衡由于其稱量準(zhǔn)確等優(yōu)點(diǎn),目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用于高速公路計重收費(fèi)系統(tǒng),汽車通過秤臺時,其作用在秤臺上的力除了真實(shí)軸重外,還有很多因素產(chǎn)生的干擾,如車速、車輛自身諧振、路面不平、輪胎驅(qū)動加速等。經(jīng)過仔細(xì)研究分析發(fā)現(xiàn),軸重信號的噪聲有高頻部分和低頻部分,利用小波變換算法消除高頻干擾,對信號進(jìn)行降噪預(yù)處理,針對低頻噪聲干擾,利用BP網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行濾波,理論上講,對于同一種的車型利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理動態(tài)稱重數(shù)據(jù),只要采集足夠多足夠全的稱重數(shù)據(jù),通過樣本訓(xùn)練總是可以找到一個合適的網(wǎng)絡(luò)模型,利用該模型計算出車輛的重量。

      針對實(shí)際情況中都是不同軸型的車輛過秤,本文提出引進(jìn)可以識別軸型的專家系統(tǒng),對于不同軸型的車種使用改進(jìn)后的BP網(wǎng)絡(luò)模型濾波,zui終車輛的重量更加接近真實(shí)值。

      二、小波變化濾波預(yù)處理

      1.雙秤臺電子汽車衡

      如圖1所示,雙秤臺動態(tài)電子汽車衡有2個秤臺、8只稱重傳感器,2只傳感器并聯(lián)為一組可采集4路車輛軸重信號并對其進(jìn)行濾波預(yù)處理。

      2.濾波預(yù)處理

      小波變換對于非平穩(wěn)的小區(qū)域噪聲信號具有很好的濾波作用,同時動態(tài)稱重過程中的噪聲頻段分布明確,因此,信號中的尖峰和突變能得到很好的處理,從而實(shí)現(xiàn)非平穩(wěn)信號的消噪。經(jīng)反復(fù)實(shí)驗(yàn)研究發(fā)現(xiàn),軸重信號可分5層高頻濾波,軸重信號小波分解樹示意圖見圖2

      如圖 2所示,第12345層噪聲的高頻部分(CD1,CD2,CD3,CD4,CD5)包含了路面不平發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)動等因素產(chǎn)生的噪聲,可以使用小波變換濾掉以上噪聲干擾.

      5層低頻部分(  CA5)主要包括輪軸通過秤臺時稱重傳感器的線性變化(即真實(shí)軸重信號),速度、驅(qū)動力加速對軸重信號的干擾以及車輛的自身諧振噪聲,小波變換無法很好濾掉,處理時保留.

      完成上述濾波過程后,將小波分解后的各層信息進(jìn)行小波重構(gòu),重構(gòu)信號即為去掉高頻噪聲后的軸重信號.

      三、軸型識別系統(tǒng)

      1.傳感器輸入

      如圖1 所示,秤臺一和秤臺二可判斷系統(tǒng)是否有軸以及是否聯(lián)軸,輪軸識別器可判斷每軸的輪胎數(shù)是單胎還是雙胎,zui后車輛分離器可判斷是否整車通過,系統(tǒng)軟件的工作流程見圖3.

      經(jīng)過傳感器輸入信號和儀表程序分析,可得出車輛的基本軸型,之后經(jīng)過軸型識別的專家系統(tǒng)的分析,可得出車輛車型軸型編碼。

      2.專家系統(tǒng)

      如圖 4所示,一般專家系統(tǒng)由知識庫、數(shù)據(jù)庫、推理機(jī)解釋部分和知識獲取5

      個部分組成。知識庫是專家系統(tǒng)的一個重要組成部分,實(shí)際中每種車型具有固定的聯(lián)軸,而且每種車輛*軸必定單輪非聯(lián)軸。根據(jù)這些信息和程序分析判斷結(jié)果可進(jìn)行知識獲取并作為專家知識庫,將測得的每個軸組信息作為數(shù)據(jù)庫,利用專家知識庫對當(dāng)前獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行推理并給出解釋和車輛軸型編碼。

      四、BP網(wǎng)絡(luò)模型

      1.BP網(wǎng)絡(luò)及其學(xué)習(xí)規(guī)則

      BP網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)生歸功于BP算法的獲得,BP算法屬于∮算法,是一種監(jiān)督式的學(xué)習(xí)算法,BP網(wǎng)絡(luò)工作原理概況來說,就是通過不斷調(diào)整層與層之間的各個權(quán)值,使得誤差函數(shù)zui小, 如圖 5所示的三層網(wǎng)絡(luò)為例進(jìn)行BP算法推導(dǎo)。

      1)信息的正向傳遞

      2)利用梯度下降法求權(quán)值變化與誤差的反向傳播

       

      2.BP網(wǎng)絡(luò)模型

      選取由輸入層、隱含層、輸出層的三層BP網(wǎng)絡(luò)。

      1)輸入層的選取

      對一個網(wǎng)絡(luò)而言,其輸入量的選取將直接決定該網(wǎng)絡(luò)zui終處理數(shù)據(jù)的能力,在選取BP網(wǎng)絡(luò)輸入時,總體原則是輸入量要盡可能地從不同方面反映所處理數(shù)據(jù)的特征。

      從實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn),車輛靜態(tài)軸重不僅和秤臺動態(tài)稱量值緊密相關(guān),而且跟車軸速度以及加速度有關(guān),現(xiàn)場觀察發(fā)現(xiàn),多軸重車司機(jī)經(jīng)常利用速度變化作弊稱重,例如:跳磅(前軸急加速)、拖磅(后軸急減速)過秤等。假設(shè)車軸勻加速,通過測量車軸在 2個秤臺的速度,可以計算車軸的加速度。計算公式如下:

      其中a是車軸加速度;U1是車軸在第1個秤臺的速度;U2是車軸在第2個秤臺的速度;S是兩秤臺的中心距離.

      此外,軸型不同的車輛在車輛自身諧振也有不同規(guī)律,對稱重結(jié)果的影響也不同

      使用專家系統(tǒng)識別車輛軸型后將車型編碼輸入網(wǎng)絡(luò),適用于各種車型,可提高網(wǎng)絡(luò)的精度。

      綜上所述,以車軸在秤臺一的重量速度,車軸在秤臺二的重量速度和車軸在秤臺的加速度以及車輛軸型作為BP網(wǎng)絡(luò)的輸入,輸入節(jié)點(diǎn)個數(shù)為6.

      2)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的確定

      雙秤臺電子汽車衡動態(tài)稱重的目的就是測量車輛的各個軸重,軸重累加得到車輛靜態(tài)車重,所以,網(wǎng)絡(luò)的輸出就是車輛的靜態(tài)軸重。

      通過實(shí)際仿真計算可得到,隱層的節(jié)點(diǎn)數(shù)確定為15個,通過網(wǎng)絡(luò)層數(shù)和輸入層、隱層、輸出層節(jié)點(diǎn)的確定,訓(xùn)練誤差為0.001%,zui終可確定網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)為6*15*1.

      五、實(shí)驗(yàn)

      1.實(shí)驗(yàn)樣本選擇

      實(shí)驗(yàn)車輛選取一輛115型四軸車和一輛159型六軸車。兩種車輛分別以5,10,15,20KM/H左右勻速通過雙秤臺電子汽車衡,以5,10km/h左右加速通過雙秤臺電子汽車衡,以15,20km/h左右減速通過雙秤臺電子汽車衡,每種車輛共采集樣本數(shù)據(jù)100組,共采集200組數(shù)據(jù)。

      其中,每種車輛隨機(jī)抽取90組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本,剩余10組作為測試樣本。

      2.實(shí)驗(yàn)結(jié)果

      180組樣本數(shù)據(jù)的秤臺一軸重、秤臺二軸重、秤臺一速度、秤臺二速度、加速度、車型作為BP網(wǎng)絡(luò)的輸入,輸出為靜態(tài)軸重,將訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)檢驗(yàn)剩余20組數(shù)據(jù),實(shí)驗(yàn)結(jié)果見表1.

      從表1可以看出,兩種車輛的單軸zui大誤差為1.74%,整體總重zui大誤差為0.68%,已達(dá)到GB/T21296-2007《動態(tài)公路車輛自動衡器》規(guī)定的整車總重量的準(zhǔn)確度:2級和單軸載荷的準(zhǔn)確度:D級,顯然,基于BP網(wǎng)絡(luò)的雙秤臺動態(tài)電子汽車衡對于兩種不同軸型的車輛稱重已取得較好的效果。

      六、結(jié)束語

      本文針對雙秤臺動態(tài)電子汽車衡并根據(jù)稱重信號分析情況,采用小波變換對信號預(yù)處理去除高頻噪聲。之后將信號輸入BP網(wǎng)絡(luò),并在BP網(wǎng)絡(luò)模型中加入軸型識別系統(tǒng)和加速度作為輸入節(jié)點(diǎn),利用BP網(wǎng)絡(luò)良好的自我學(xué)習(xí)能力,對兩種不同車輛過磅數(shù)據(jù)訓(xùn)練,將訓(xùn)練后的數(shù)據(jù)檢驗(yàn)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)證明:該方法能保證處理結(jié)果達(dá)到動態(tài)稱重相關(guān)國家標(biāo)準(zhǔn)中的較高精度,而且對不同車型車輛具有普遍的適應(yīng)性。

      以上內(nèi)容來自上海先悅電子汽車衡有限公司,轉(zhuǎn)載請注明出處。

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

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