车载式车辆荷载质量动态称重系统研发

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1、分类号:U27;U4610710-2015122041硕士学位论文车载式车辆荷载质量动态称重系统研发宋文凤导师姓名职称王建锋副教授申请学位类别工学硕士专业学科名称车辆工程论文提交日期2018年4月17日论文答辩日期2018年6月3日学位授予单位长安大学ResearchonOn-boardWeighingSystemADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：SongWenfengSupervisor：Pro.WangJianfengChang’anUniversity,Xi’an,China摘要随

2、着我国道路基础设施建设的推进，公路运输承担着越来越多的货运任务。在经济利益的驱使下，随之而来的超载也越加严重，对超载行为实行有效监管迫在眉睫。目前公路车辆称重系统主要有两种：静态称重及分离式动态称重。静态称重虽然称重精度高，但称重耗时较长，效率低下；分离式动态称重系统可以在车辆行驶过程中测量载重，一定程度上提高了称重效率，但对无法铺设地下称重设备的偏远地区难以实施超载管制。因此，将称重平台与车辆本身结合于一体的车载式动态称重系统是未来动态称重系统的研究方向。当前对车载式动态称重系统的研究还在起步阶段，国内对车载式动态称重技术的研究尤其存在不少问题，除了称重

3、精度较低外，对动态称重过程中影响称重精度的因素处理方法也不够成熟。因此本论文提出并研发了一种车载式车辆荷载质量动态称重系统，将影响车辆动态称重精度的一些因素，包括纵向加速度以及垂直加速度同时考虑在内，分别从系统硬件结构及称重数据信号处理算法方面提高系统的称重精度，利用车辆载荷与钢板弹簧之间关系，通过测量车架与车轴之间的相对位移间接得到车辆的荷载质量。为了使设计的车载式车辆荷载质量动态称重系统的称重精度满足法规要求，需要对采集到的动态称重数据进行处理。本论文首先利用加权滑动平均滤波法对采集到的钢板弹簧位移信号进行预处理，然后采用BP神经网络算法对影响动态称重

4、精度的纵向加速度与垂直加速度信号进行处理，最后采用最小二乘法建立车辆载荷与车架-车轴之间相对位移（钢板弹簧位移）的拟合函数，最终得到车辆的整车载荷。最后通过在实验小车上测试系统的可靠性。实验结果表明，本文提出的车载式车辆载荷质量动态称重系统的精度满足动态称重精度要求。关键词：动态称重，车载式，车辆载荷，最小二乘，BP神经网络，实时监测IAbstractWiththerapiddevelopmentofroadinfrastructureconstruction,roadtransporthasplayedanimportantroleindeliverin

5、ggoods.Drivenbyeconomicinterests,overloadinghasbecomemoreserious.Effectivesupervisionofoverloadbehaviorisimminent.Therearetwomainkindsofweighingsystems:staticweighingandweigh-in-motion(WIM).Althoughstaticweighingmethodhasreachedhighweighingaccuracy,itistime-consumingandineffective

6、.WIMsystemcanmeasurevehicleloadwhilethevehicleismoving,whichimprovestheweighingefficiencytosomeextent.However,itisnotonlydifficulttosuperviseoverloadinremoteareaswhereundergroundweighingplatformscannotbelaidbutalsocan’tachievereal-timemonitoring.Therefore,thevehicle-mounteddynamic

7、weighingsystemthatcombinestheweighingplatformwiththevehicleitselfisfutureresearchtrend.Currently,researchonvehicle-mounteddynamicweighingsystemisstillinitsinfancy.Domesticstudyonvehicle-mounteddynamicweighingtechnologyisespeciallyexistsmanyproblems.Inadditiontolackofweighingaccura

8、cy,thefactorsthataffecttheweighin