《关于车载动态称重算法研究》PDF+DOC
作者:李惠敏,李晓林
单位:中国航天科工集团公司第十七研究所
出版:《计算机仿真》2016年第11期
页数:4页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFJSJZ2016110310
DOC编号:DOCJSJZ2016110319
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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。
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