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奇幻城官网:数据融合技术在车辆动态称重系统中

时间:2017-05-01 21:36来源:未知 作者:-1 点击:
奇幻城娱乐官网 :中,并完成体系的软硬件设想。通过对融合前后的尝试数据进行比力阐发,可无效地低落 跟着社会经济的成长和经济区域分工的扩大,公路交通量敏捷增加,特别是货

  奇幻城娱乐官网:中,并完成体系的软硬件设想。通过对融合前后的尝试数据进行比力阐发,可无效地低落

  跟着社会经济的成长和经济区域分工的扩大,公路交通量敏捷增加,特别是货运汽车的数量逐年递增,此中一些司机掉臂车辆和公路承载威力和行车平安,私行对车辆进行超载改装,使公路受到严峻粉碎,由此而激发的交通变乱日益增加。因而,为庇护公路无缺通顺,严酷制约超限车辆势在必行。

  动态称重体系是操纵传感器丈量行使中动态轮胎的受力信号,再对这些受力信号的阐发来计较响应静态车辆分量的历程。与保守的汽车静态称重分歧,动态称重不必要汽车泊车待称,只需汽车颠末称重传感器即能够实现称重,因而拥有实时性、荫蔽性和持续性,既实现了称重,又不影响一般的交通,是一个十分有价值的钻研课题。

  车辆称重体系硬件布局框图如图1所示,压力传感器、测速传感器、模仿信号处置电路、A/D转换电路、按键、液晶显示模块、打印机、PC机。电路次要芯片包罗CPU为T2368BI,A/D转换芯片AD7799,RS232电平转换器芯片SP3223EEY以及LCD接口电路和键盘接口电路。

  当汽车通过压力板时,压力传感器将压力信号转换成模仿电信号,再通过仪表放大器送到A/D转换器的模仿输入端,将转换后的数字量进行采样处置,把处置成果作为动态称重分量送到LCD上显示,同时将数据送入打印机打印,或者能够将数据通过RS232电平转换器送入计较机中贮存或进一步进行处置。

  传感器数据融合是指对来自多个传感器的数据进行多级别、多方面、多条理的处置与分析,从而得到更切确、更靠得住的有用消息。与只采用单一传感器的体系比拟,来自多个传感器的消息拥有冗余性、互补性、联系关系性。多传感器数据融合就是要充实操纵多个传感器的资本,通过对各类传感器及其观测消息的正当安排与利用,将各类传感器在空间和时间上的互补与冗余消息按照某种优化原则组合起来。目前,在外洋,多传感器融合体系已被普各处使用于疆场阐发监督、弹道导弹防御、方针跟踪、机械人、主动小车、辅助驾驶、庞大智能制作体系以及核电站监控等范畴。按照传感器收罗消息的多样性,智能仪表的多传感器消息融合采用了3种体例:有关消息融合、互补消息融合和协同消息融合。

  有关消息是指由一组传感器获取的关于统一情况特性的消息。比方在对某一对象进行检测时,可在统一区域中安排多个传感器,这些传感器的输出消息即为关于检测对象的有关消息。

  互补消息就是两个或更多个独立传感器从分歧面临统一对象或情况的形容,相互间又不彼此反复的多个消息。互补消息的融合能够给出关于对象和情况的更片面、更完备的形容:有时能够使多传感器体系感知到那些每个单一传感器无奈得到的对象和情况特性。

  协同消息是指在多传感器体系中,传感器得到的彼此依赖或彼此共同的多源数据消息。

  总之,多传感器数据融合的方针即通过组合得到比任何单个传感器更精确的消息,到达传感器之间最佳和谐的成果,即通过多传感器之间的协和谐机能互补的劣势来提高整个传感器体系的机能。

  在车辆动态称重体系中次要使用了两种数据融合方式,称重板同类传感器的多传感器数据融合和压力传感器、加快度传感器的异类传感器数据融合。(这里采用最优加权均匀进行数据融合)。

  设第i个传感器(i=1,2,,P),Q个丈量周期中获得的第s个命题As(s=1,2,,K),它的单传感器多丈量周期融合后验根基可托度分派函数为

  假定压力传感器和加快度传感器丈量偏差是彼此独立、零均值和恒定方差的高斯漫衍随机变量,则

  车辆动态称重环节是智能压力检测,采用最优加权均匀进行数据融合的智能压力检测体系由4部门形成:传感器模块、信号调度模块、数据融合核心模块和显示电路等。其事情历程为:传感器和信号调度模块完成对输入信号的检测和处置事情,融合核心分析各传感器的消息,并进行响应的数据处置后,最终成果由显示电路显示出来。如图2所示。

  1)传感器部门输出2个电压信号,此中U1为被测压力P的电压输出信号,U2为一个非方针参量的检测电压信号。

  一个抱负的压力传感器,其输出U应为输入压力的一元函数值,即U=f(P)。其反函数为P=f(U)。

  2)融合核心。融合核心采纳的是基于加权均匀的数据处置手艺,利用加权均匀法进行数据融合现实上就是求各传感器输出数据的加权均匀值。若传感器i(i=1、2n)输出为xi,丈量成果均方差为i,权值为Wi,数据融合成果为y=WX=[w1,w2,,wn][x1,x2,,xn]T。权值分派适当,融合结果较好;分派不正当。

  为了验证多传感器数据融合方式的结果,本文进行了一系列称重丈量尝试:传感器蒙受分量初始值为4吨,当前每次加重2吨,顺次加载到22吨。数据融合前和融合后的分量值偏差对好比下表所示。

  由以上尝试数据表白可见:在不异温度变迁和电源颠簸的环境下,颠末数据融合后的数据偏差较着削减,其偏差值小于静态时称重值的1.39%,非线%,由此可见,融合后的值更靠近理论值。所以说基于最优加权分派准绳的多传感器数据融合手艺可以大概无效低落或消弭传感器在事情历程中受多种要素的交叉滋扰影响。

  针对车辆动态称重体系的布局和特点,笔者采用了几种数据融总计较方式,无效地提高车辆动态称重体系抗滋扰威力,包管丈量的靠得住性和精确性。通过多次尝试,文中设想的动态称重体系手艺参数到达:在静态模式时,切确度高于20 kg;动态模式时,车辆以低于20 km/h的速率通过,偏差小于静态时称重值的1.39%非线%(轴载荷和总重)。本动态称重体系次要特征包罗分量轻,便于照顾;可外接计较机辅助设施;拥有消息态两种事情体例;切确丈量动态车辆的分量;主动将所测车辆分量与存储材料比力以确定车辆的净重或车能否超重等数据;全主动化的称重历程;材料主动存储以便检索、统计。

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