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高低频噪声区分滤除的车辆载重动态测量方法

Carload Dynamic Measurement Method by Eliminating High-Frequency and Low-Frequency Noise Respectively

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在车辆行驶过程中,为了精确测量车辆载重,提出了高低频噪声区分滤除的车辆载重动态测量方法.确定了车辆载重测量方案,分析了信号误差来源.对于发动机转动、环境温度变化引起的高频噪声,提出了具有可调节参数的改进阈值小波滤波,有效减弱了信号中的高频噪声;对于速度、加速度引起的低频噪声,提出使用BP神经网络拟合载重量与速度、加速度函数关系,以消除加速度、速度对载重测量的影响;为了解决BP算法易陷入局部极值问题,提出自适应鱼群算法搜索神经网络最优参数.经实验验证,改进阈值小波滤波可以有效去除高频噪声,提高了信号信噪比;提出的车辆载重测量平均误差为0.85％,最大误差为1.45％,平均误差比原始数据平均误差降低了约6倍.

周晓萍

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聊城大学东昌学院,山东 聊城 252000

车辆动态称重 改进阈值小波去噪 BP神经网络 自适应人工鱼群算法

山东省高等学校科技计划项目

J18KA335

2020

机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子：0.511
ISSN：1001-3997
年,卷(期)：2020.(9)
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