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称重传感器速度补偿数据处理问题研究
时间: 2021-04-26 14:20:42 浏览次数:
在动态称重中,称重传感器的受力状态非常复杂,影响称重精度的因素很多,其中速度和加速度的变化对对称称重传感器的精度影响大。这里重点研究了如何解决速度对称重量传感器的影响。
根据微积分小二乘法的基本原理,基于严格的统计学理论,采用科学可靠的多元线性回归曲线拟合方法,通过反复试验和大量试验数据的对比分析,确定了速度与称重传感器及其经验系数之间的函数关系。将其应用于高速预检称重系统中,根据实际测量过程中速度的变化,对对称称重结果进行了修正,明显提高了高速称重数据的准确性,取得了满意的效果。
在高速称重中,速度对对称称重的结果有很大的影响,速度与称重元件之间有什么样的函数关系?通过反复实验,我们对试验数据做了大量的对比分析,以确定函数关系中的系数。这个过程实际上是求得物理量之间关系的经验公式。几何上,为每个模型选择一条曲线,使其与实验数据更好地吻合。常用的数据处理方法,如图解法、逐差法、平均法等都是粗略方法。最
小二乘拟合法是微积分中较为理想的一种处理方法。该方法基于严格的统计理论,是一种科学可靠的曲线拟合方法。
高速称重系统的技术难点在于如何解决高速动态称重的精度问题。在动态称重中,特别是在高速行驶过程中,称重传感器的应力状态和影响因素非常复杂。为了解决动态称重的精度和稳定性问题,系统在大量数值经验的基础上集成了多种算法,建立了动态称重的数学模型,并对系统中的噪声进行了分析。根据振动、湍流和转速变化产生噪声的特点,采用非线性数据拟合方法识别和消除低频信号中的噪声,从而获得稳定、准确的称重传感器数据;利用数据平滑理论,对采集到的权值信号进行平滑和数字滤波,并对采集到的数据进行多次线性校正,以提高测压元件的精度;建立多元线性和非线性回归分析模块,利用扩展算法对系统误差进行修正,解决动态称重中车辆速度和加速度对对称式称重传感器精度的影响。测试和实际应用表明,该系统具有良好的动态称重性能。
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