作者：林海军,滕召胜,迟海,易钊,邬蓉蓉 单位：中国仪器仪表学会 出版：《仪器仪表学报》2009年第06期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFYQXB2009060230 DOC编号：DOCYQXB2009060239 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 传统的汽车衡误差补偿方法是通过反复调节接线盒中电位器，调整每路称重传感器通道增益实现的，过程繁琐、称重结果准确度低。介绍了汽车衡称重原理，分析了称量误差产生的原因，确定了误差模型，以多路称重传感器信号为输入，提出了基于径向基函数神经网络多传感器信息融合误差补偿方法，建立了融合模型，给出了融合模型的训练算法。这种误差补偿方法建模方便，训练简单，克服了汽车衡在加工、安装过程中产生的内应力、机械形变、尺寸误差和传感器灵敏度分散性、传感器线性度误差等因素对称量结果的影响，准确度高。现场检定表明，采用这种补偿方法的汽车衡称重误差小，优于国家标准《JJG555-1996非自动秤通用检定规程》规定的三级秤指标。

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