凌杰[1]2001年在《公路动态称重系统的设计理论研究》文中研究说明随着公路运输工业生产和商业贸易的不断发展，产生了对公路车辆进行动态称重（Weigh-in-Motion简称为WIM）越来越严格的要求。动态称重是大宗散装货物快速自动称重计量的有效的手段，也是加强公路超限运输、强制实施超限法规等管理现代化、科学化的技术条件。就公路动态称重系统而言，动态称量精度、汽车的通过速度是其性能指标中最重要的，它标志着公路动态称重系统的技术水平的高低；而目前的动态称重系统由于只对动态称重信号作简单的数字滤波处理，而缺乏更深一层的信号处理技术。所以，这就需要较长的称重承载板，而且限制了较低的车辆通过速度以保证动态称重信号经过一定时间的衰减，稳定到一定程度才开始计量转换处理。为在保证精度的前提下，减小称重系统的结构尺寸，进一步提高车辆的通过速度，本文在以下几个方面进行了WIM系统设计理论的基础性研究，并提出了一些开创性的解决方法。全文共分七章。 第一章为绪论，提出了有待研究的问题，叙述了关于公路动态称重系统的研究概况，并建构论文的框架。 第二章：综合对WIM系统称重精度影响因素以及数据处理方法，提出了全新的WIM系统设计的基本原则，并进行称重计算模型的推导以及计算方法的设计。该方法可以大幅度降低WIM系统的生产、使用成本，同时充分利用称重信号蕴含的信息。为提高车辆的通过速度提供了保证。 第叁章：提出了WIM系统动态性能的测试方法，并设计了动态性能检测试验。为保证上述设计准则中主要参数的准确性，提供了实验方法。 第四章：分析了WIM系统检测信号的特点，根据优化理论，提出了抑制短历程信号中低频周期干扰的开创性方法，并通过仿真计算验证了该方法抑制低频干扰的性能。为在保证称重精度的情况下，提高车辆的通过速度创造了巨大的空间。 第五章：阐述了小波变换在信号预处理多采样率滤波器组设计中的应用，以此为基础，对时变WIM系统的称重信号进行分频处理，以便于后继处理。新兴的小波分析理论，为非平稳称重信号的预处理提供了理论基础，同时大大 公路动态称重系统的设计理论研究 摘 要 减少了分频滤波器的设计工作量。 第六章：利用上述各章提出的设计理论进行试验研究，以及试验数据的处 理分析，验证了本文提出的设计理论的正确性。 第七章：总结全文要点与结论。
蒋正言[2]2005年在《高速公路动态称重系统的研究》文中研究说明作为一种超限检测和动态车辆重量计量设备,高速公路动态称重系统的使用不但有利于公路交通部门了解当前公路上行驶车辆的车型组成、轴载谱和超载程度,分析超载车辆对路面损坏的影响程度,而且还有利于制定管理措施和管理法规,同时也可以为公路运营部门按车重收费提供有效的技术手段。一直以来,由于高速行驶中车辆的振动等原因导致动态车辆称重系统的准确性、便携性和低成本很难得到同时的提升。为了满足近年来对高精度、低成本、便携式动态车辆称重的要求,在液压称重平台的基础上,通过对先验知识的分析,改进称重和消噪计算方法以满足目前对高速动态称重系统的要求。首先,在对车辆的运动受力进行全面分析之后,设计了动态车辆的称重计算方法;利用小波变换将动态轴重信号进行分频处理,在对先验知识进行分析的基础之上,通过最小二乘法拟合出动态轴重信号中主要的噪声分量以便于在时域中进行消除,最后通过仿真以验证该方法的有效性。另外,还在利用自相关分析方法计算车辆的通过速度,利用位移积分法以消除动态周期振动载荷方面进行了一些尝试。其次,对动态车辆称重系统进行了硬件电路和软件结构的详细设计。由于该系统中前向通道的信号非常小,因此,在设计中,对硬件系统的前向通道电路原理设计和PCB布局进行了详细的阐述。在下位机软件的设计过程中,着重对程序流程和定时数据采样进行了详细分析和介绍。
刘全强[3]2017年在《高速公路动态称重系统构建与数据处理研究》文中研究指明随着我国改革开放的不断深入,高速公路的在建设里程和实际的通车里程不断增加,使得经济发展对于公路交通的依赖日益增强。然而,高速公路运营数量增多的同时,一些运输企业或个人为了能够获取更大经济效益,在运输中进行超载运输。这不仅给运输车辆和人员带来危险,也给高速公路本身带来严重的影响。因此,对于高速公路的超载治理也引起相关的管理部门的重视。当前,动态称重技术是高速公路管理部门进行超重治理的重要技术,也是很多研究机构和学者关注的热点研究内容,其成为了高速公路管理部门进行超载管理的有效措施。通过应用动态称重技术能够提高管理部门对于高速公路的管理水平,减少高速公路的维护成本的投入,减少因车辆超载问题引起的人、车、路的损失。本文以研究高速公路动态称重系统构建与数据处理研究为目标,通过研究相关背景、国内外研究的现状等问题,从中找出本次的研究目标与内容。进而以高速公路收费站管理为目标研究了高速公路动态称重系统的设计原则,分析其组成与基本工作原理,研究车道布局与工作流程等问题。研究与分析高速公路动态称重系统误差来源问题;从而有针对性地进行称重传感器的选择;同时,进行称重数据采集、传输方案的设计以及抗干扰设计的研究;分析动态称重信号的小波变换、动态称重信号预处理方法,研究了基于RBF神经网络的动态称重处理涉及到的径向基函数网络模型、RBF神经网络的学习算法等;同时进行了称重数据采集,进行了RBF神经网络在动态称重算法流程、程序设计以及实际数据测试,进而得出RBF神经网络在动态称重的结论。通过上述研究,RBF神经网络算法在高速公路动态称重中应用具有较高的精度和可靠性,其具体应用与研究有非常好的应用前景。
何红丽[4]2007年在《汽车动态称重系统的研究与设计》文中认为随着交通检查、超限治理和计重收费工作的不断深入，汽车动态称重系统得到了越来越广泛的应用。就公路汽车动态称重系统而言，动态称量精度、汽车通过的速度是其最重要的性能指标，它标志着公路动态称重系统的技术水平的高低。目前国内在研发动态称重系统时，由于缺乏对影响汽车动态称重的各种因素作系统分析，未对检测信号作深层次的处理，使得动态称重精度与汽车速度之间的矛盾难以协调。往往测量精度高，允许的通行速度就比较低；通行速度高时，测量精度就达不到要求。因此对动态称重系统的开发工作主要解决的问题是测量精度和车辆通行速度之间的矛盾。目前汽车动态称重系统主要有检测轴载荷和轮载荷两种称重方法，本文使用轴载荷称重的方法进行动态称重的研究。为了达到设计要求，首先分析了汽车动态称重系统中影响测量精度的各种因素，得出了除影响静态称重的各种因素外还主要包括汽车速度、汽车的振动、地面的不平整等一系列因素，然后提出了从硬件和软件两方面提高动态精度的有效措施和动态称重系统的设计思想。动态称重系统的硬件部分的设计，包括实验称重平台的设计以及称重硬件电路的设计。电路部分主要包括传感器信号的调理电路、AD转换接口电路设计、测速电路、显示电路以及与PC机通信接口电路等。为了提高测量精度，需要对动态称重系统的数据做进一步的处理，本文通过详细分析动态称重系统的各种数据处理方法的优缺点及小车实验数据，提出了使用BP神经网络算法来建立动态称重系统的数学模型，对车辆的车重测量值和车辆通行速度进行数据融合，从而得出车辆的真实重量。该算法在单片机上的实现结果表明，本文提出的神经网络算法有效可行，动态称重误差完全满足ASTM-E1318标准的Ⅳ类要求，有效的解决了动态称重中的速度和精度的矛盾。
刘莉[5]2007年在《基于轮载有限元检测法的动态称重方法研究》文中研究指明本文通过研究和总结当前国内外车辆动态称重的现状,分析当前车辆动态称重技术的成果与不足,提出了基于轮载有限元检测法的动态称重方法。由于动态称重是通过检测行驶车辆轮胎对地压力来估算车辆静态载荷的,系统检测装置的不同将直接决定系统的称重算法,同时也在很大程度上影响着系统的误差与精度,因此,构建一个简单合理的检测机构是本课题要研究的重点与难点。通过对运动车辆模型、车辆振动理论及车辆动力荷载等车辆动态理论的分析,依据动量定理和有限元理论结构离散化的思想,本文提出了轮载有限元检测法。轮载有限元检测是将多个测力单元按适当的矩阵分布,同一时刻分别测量各自所承担的压力,并计算相应的轮载分量,然后综合推算静态整车重量。为此,设计了主要由圆柱式力传感器和电容式位移传感器组合而成的轮载有限元传感器。根据传感器采集到的压力与位移信号,利用动量定理求解荷载分量所对应的车辆重量。力传感器的信号调理电路采用了恒电流源供电的全桥差动电路,有效地抑制了由于温度变化和电流不稳定所造成非线性误差。位移传感器的测量电路采用了运算放大器式电路,以保证输出电压与输入位移(间距变化)呈线性关系。Pro/E动力学仿真实验结果表明,轮载有限元传感器具有良好的动态性能,满足车辆动态称重要求。基于轮载有限元检测法的车辆动态称重系统具有秤体结构小、过载能力强,动态性能好的特点。
王玲[6]2008年在《车辆动态称重系统数据采集与处理的研究》文中研究指明高速公路动态称重系统的研究对于保护公路的正常使用有着重要的经济意义和社会价值。随着公路运输工业生产和商业贸易的不断发展,对公路车辆进行动态称重的要求越来越严格。动态称重是加强超限运输、强制实施超限法规等管理现代化、科学化的技术条件。动态称重精度是一个至关重要的指标,数据的采集与处理是一个非常重要的环节,故本文研究了车辆动态称重的数据的采集与处理。本文首先根据动态称重的普遍特点,建立了动态称重系统的数学模型,其中主要对振动产生的原因、振动的载荷形式以及车辆动态轴重信号的频率分布等问题进行了详细的分析,得出影响动态称重精度的因素。其次,本文根据影响动态称重精度的因素,选择轴载、速度、加速度等作为所要采集的数据,对称重系统进行整体的设计,其中包括：设计整体的动态称重方案,对各个称重模块进行了布置；设计数据采集系统；根据传感器的性能及称重精度的需要,.选择合适称重传感器；设计数据预处理模块。再次,本文以实际例子比较了较新的数据处理方法：二分梯形法、参数估计法和人工神经网络算法。由于叁层BP神经网络在计算精度上明显优于其它算法,选择叁层BP网络作为处理数据的方法,并使用MATLAB软件对所做数据进行进一步仿真。为提高计算精度和运行速度,在叁层BP网络算法中添加自适应学习速率方法和附加动量法进行进一步改进,对计算结果进行比较,证明算法改进后精度和速度均明显提高。最后,对称重系统的管理软件进行设计,建立了数据采集模块、数据处理模块、建立数据库模块和查询数据库模块,实现数据显示、软控制平台、报警显示的功能。并且对SQL数据库管理进行设计,建立友好人机界面。
韦俊[7]2016年在《基于多传感器公路车辆动态称重系统设计与研究》文中认为随着我国国民经济快速发展。我国公路通车里程已经跃居世界前列。在公路交通事业快速发展的同时,车辆超载现象也愈发的严重,车辆超载不只威胁行车安全还对交通基础设施造成严重的破坏。为了打击公路车辆超载活动,公路管理和交通执法部门迫切需要一种能实时监控道路行驶车辆轴重的设备。因此本文对基于多传感器的动态称重系统进行了相关研究为有关部门进行公路监控和执法提供依据。本课题得到广西壮族自治区科技攻关项目的资助。论文主要工作如下:1.论文深入查阅中外文献和动态称重技术研究现状的基础上,归纳和分析了现有动态称重技术在实际运用中的存在的问题。根据本课题实验的研究条件确定采用多传感器测量轴重的系统设计方案并选择PVDF压电薄膜轴传感器作为动态称重系统的传感器。2.根据PVDF的充放电模型,确定测量电路的种类和具体的选型。在测试称重系统动态特性方面,本文对车辆轮胎力信号模型的时频域分析,接着利用labview系统仿真模块对轮胎力经过测试系统时进行仿真,分析测量电路输入阻抗对动态称重系统的影响。采用模态锤激励的方法对硬件系统频域特性进行测试。3.设计了基于labview软件和NI数据采集卡的动态称重系统。在完成系统搭建之后,利用多传感器动态称重理论对传感器的布置进行设计。通过现场道路实验分别建立各个传感器的轴重计算模型,最后对建立的模型进行验证。4.通过多传感器加权融合的方法对四个称重传感器测量数据进行融合处理。采用置信度对轴重测量结果进行评估,结果表明融合后的轴重测量结果在[-10%,10%]范围内的置信度高于融合前各个传感器的置信度,接近ASTM-E1318的标准。
苏良昱[8]2007年在《基于BP神经网络的公路动态称重系统及其DSP实现》文中研究指明交通运输业的发展无疑对国民经济建设起到了积极的推动作用，但是号称公路隐形杀手的营运车辆超载现象屡禁不止，其危害是多方面的：加速损坏公路路面，增加公路养护成本；使国家税费大量流失；造成交通事故频繁发生；严重的环境污染；加速车辆的损坏。因此加强公路运输的管理、保障行车安全等问题也显得日趋重要。公路动态称重，即汽车在非停车的运动状态下的称重，与停车状态下的静态称重相比，其主要特点是节省时间，效率高，使得称重时不至于造成对正常交通的干扰。公路动态称重是加强公路超限运输、强制实施超限法规等管理现代化、科学化的技术条件。公路动态称重系统的研究对于保护公路的正常使用有着重要的经济意义和社会价值。就公路动态称重系统而言，动态称重的精度是最重要的性能指标，它标志着公路动态称重系统的技术水平的高低。目前的动态称重系统由于仅对采集的信号作简单的处理，缺乏对干扰因素以及之间的关系做深一层的处理，所以系统的精度难以得到很大的提高。鉴于影响动态称重的干扰因素很多，而且这些因素之间不存在确切的函数关系，用传统的数学方法很难分析这些干扰因素之间的关系。而人工神经网络在处理非线性的、复杂的问题方面有其独特的优势。归纳起来本文分为叁部分描述整个系统的设计，第一部分在理论基础方面，从提高称重精度的思想出发，介绍了人工神经网络，重点介绍了BP网络的基本思想、计算过程、执行步骤、存在的问题以及针对存在的问题提出的改进方法。本文设计了单隐层的BP网络，在充分考察不同车型不同车速汽车动态称重信号特点的基础上，将信号的均值、最大值、汽车经过秤台的速度和车型参数作为网络输入。第二部分讲述了硬件设计的原理及其实现。在这一部分先分析了选用DSP的原因及其优点。在本设计中单片机和DSP是核心。由于需要进行显示和与上位机通讯，所以采用了单片机，它具有使用简单价格低廉通用性好等特点。这样就有效的分担了DSP的负担，而且编程容易。所以本文花很大篇幅介绍了单片机和DSP的结构特点及周边硬件电路设计。为了将模拟量变成DSP和单片机可以识别的数字量，所以必须有A／D转换电路。为了保证精度故而选用24位模数变换器AD7714。为了将测量的数据显示，所以在设计中做了数码显示器。在设计中还做了通讯电路，这样可以实现与上位机的通讯，有利于数据的存储和查询。第叁部分讨论了软件设计方面的问题。由于BP网络学习算法复杂，运算量大，一般由PC机来完成，这无疑大大限制了它在动态称重中的应用。本文针对BP网络学习算法的特点，选取了TI的浮点芯片TMS320C6711，成功实现了基于DSP的BP网络学习算法，为神经网络在动态称重中的应用做了一些有意义的研究工作。
代伟[9]2008年在《高速公路动态称重系统关键问题的研究》文中研究说明随着经济的发展和经济区域分工的扩大,公路货运汽车超重现象越来越严重。实验得到的“四次方法则”告诉我们:汽车的载荷增大2倍,公里路面的损坏将增大原来的16倍。这就使得高速公路等在设计、修建的过程中要对通过车辆的载重有所了解,而且有必要按照汽车的载重来收取过路费用。由此就产生了高速公路动态称重系统——WIM (Weigh-In-Motion)系统,而且对其称重精度的要求也越来越严格。如何在保证称重精度的前提下,减小称重系统的结构尺寸,进一步提高车辆的通过速度,是动态称重系统设计中急切需要解决的问题。本文所作的工作是对公路动态称重系统的受力分析,得到了动态称重的数学模型,并以此数学模型为基础对系统中的各种噪声进行分析,根据不同频域中噪声信号的特点,提出了汽车动态称重的算法:首先利用小波分析对信号做分频处理,然后在各个不同频域中有针对性地识别和剔除噪声,特别是用非线性数据拟合的方法识别和剔除了低频信号中由于汽车轮胎对传感器弹簧冲击造成的低频周期干扰,然后重构信号,通过称重信号采集与控制单片机系统对实际测量的信号进行数据处理后,去除了相关噪声信号。同时,本文在理论研究和算法分析的基础上进行了WIM系统的硬件设计,并进行了室内模拟试验研究。研究结果表明,小波分析方法的应用,在较高的车辆通行速度下,提高了WIM系统的称重精度,效果明显。
李冰莹[10]2008年在《汽车轴重动态测量系统设计》文中进行了进一步梳理本文对国内外车辆动态称重的现状进行了较广泛的调研,较系统地探讨了基于动态轴重测量的动态称重方法。完成了承重板的设计和传感器的选型,搭建了简洁、合理、易安装的动态称重装置——阵列分布式轮重测量台,并对搭建后的系统进行了静态标定。设计了多次单轮重模拟测量实验,研究了动态称重信号的处理算法、获得了有效的车轮载荷—时间曲线、构建了测量系统的数学模型;针对传感器系统动态响应特性不理想的情况,设计了动态补偿方案,推导了动态补偿算法,并验证了补偿算法的有效性;通过对实验结果进行分析比较,得出了速度越大动态称重的相对误差越大的结论;总结了被称重车辆轮胎中心通过测量台位置的改变对称重结果的影响,给出了几种位置范围内的称重结果情况。结合实际工程应用实时性的要求,设计了动态轴重测量系统的整体硬件实现方案;设计了电阻应变式称重传感器的信号调理电路(包括放大电路和滤波电路)、基于LTC1867的AD转换电路以及TMS320VC5416和计算机之间的串口通信电路等。配合硬件电路,设计了数据采集程序、算法处理程序和串口通信程序。并在实验室内对硬件电路和软件程序进行了测试,测试结果表明硬件电路和软件程序基本能够满足系统的功能要求。
参考文献：
[1]. 公路动态称重系统的设计理论研究[D]. 凌杰. 长安大学. 2001
[2]. 高速公路动态称重系统的研究[D]. 蒋正言. 江南大学. 2005
[3]. 高速公路动态称重系统构建与数据处理研究[D]. 刘全强. 长安大学. 2017
[4]. 汽车动态称重系统的研究与设计[D]. 何红丽. 郑州大学. 2007
[5]. 基于轮载有限元检测法的动态称重方法研究[D]. 刘莉. 长沙理工大学. 2007
[6]. 车辆动态称重系统数据采集与处理的研究[D]. 王玲. 东北大学. 2008
[7]. 基于多传感器公路车辆动态称重系统设计与研究[D]. 韦俊. 广西大学. 2016
[8]. 基于BP神经网络的公路动态称重系统及其DSP实现[D]. 苏良昱. 太原理工大学. 2007
[9]. 高速公路动态称重系统关键问题的研究[D]. 代伟. 长安大学. 2008
[10]. 汽车轴重动态测量系统设计[D]. 李冰莹. 南京理工大学. 2008