基于数据关联规则的动态称重传感器布局

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1、第7期基于数据关联规则的动态称重传感器布局·83·更多电子资料请登录赛微电子网www.srvee.com基于数据关联规则的动态称重传感器布局*王翥侯甲童(哈尔滨工业大学(威海)信息科学与工程学院,威海264209)摘要:动态称重是汽车在高速路行驶中获取汽车真实轴重的有效方法。本文介绍了压电传感器的原理以及简化的动态称重模型。在使用压电传感器的基础上,应用时序步进法对多个压电传感器进行布置,并对布置进行局部调整,来达到较为合理的目标。应用数据关联规则的方法,选取两个较好的布置来进行仿真实验,用Gass-newt

2、on法来求动态轴重信号模型,得到更接近真实轴重的值。在不同初始相位下,对一定速度下不同布局的误差进行仿真,并对结果进行比较。结果显示精度均在一定的可以接受的范围之内,并且融合程度与多个传感器的布置优劣程度紧密相关。关键词:动态称重;压电传感器;数据关联规则;Gass-newton中图分类号:TP202   文献标识码:A   国家标准学科分类代码:510.8060Layoutofweigh-in-motionsensorbasedondataassociationrulesWangZhuHouJiatong(

3、SchoolofInformationScienceandEngineering,HarbinInstituteofTechnology(Weihai),Weihai264209,China)Abstract:Weigh-in-motion(WIM)isabetterwaythatcangainthetrueweightofvehiclewhichismovingonthehighwayathighspeed.Inthispaper,theprincipleofpiezoelectricsensorisint

4、roduced,andtheWIMsignalmodelissimplified.Timingsteppingbasedonpiezoelectricsensorsisusedtodistributethemulti-sensorandadjustthedistributionpartly,andcangetmorereasonablegoal.Theapplicationofdataassociationrulesisusedtogettwobetterdistributionsforsimulation,

5、andthentheWIMmodelandtheexpectedvaluewhichisclosertothetrueaxleloadcanbegainedbytheGauss-Newtonmethod.Thesimulationiscarriedoutunderthedifferentspeedserrors,whentheinitialphasesaredifferentaccordingtodifferentlayouts,andtheresultiscompared.Theresultshowstha

6、ttheaccuracyiswithinthereceivablerange,andthecorrelationfunctionisrelatedtothedistribution’sdegreeofadvantagesanddisadvantagesofmulti-sensorclosely.Keywords:WIM;piezoelectricsensor;dataassociationrule;Gauss-Newtonmethod第7期基于数据关联规则的动态称重传感器布局·83·1引言目前对车辆的载重监测

7、有静态称重和动态称重两种方法。静态称重虽然精度高,但其规模较大,引人注目,往往使许多超载车辆易于逃避,同时静态称重还容易造成交通不畅,难以发挥高速公路的优越性,因此常采用动态称重[1]。车辆动态称重的主要方式有两种:整车计量和轴计量。应用整车计量方式,需要比较大的秤台,这大大增加了工程造价和难度,所以这种方式使用得越来越少。目前较为流行的动态汽车称重系统是轴重称量,既分别测出车辆的各个轴的轴重,再由测试系统计算出整车重量。当汽车以一定的速度通过称重台面时,不仅轮胎对台面的作用时间很短,而且作用在台面上的力除真

8、实轴重外,还有许多因素产生的干扰力,如车速、第7期基于数据关联规则的动态称重传感器布局·83·车辆自身谐振、路面激励、轮胎驱动等,这给动态汽车称重系统实现高精度测量造成很大困难[2-5]。本文拟采用一种新的传感器布局方法,来得到更接近真实轴重以求得动态车辆的重量。这种方法即是应用多个压电传感器,尝试新的布局方法,来得到动态称重信号的波形,使测量精度得到改善,来达到较为理想的目的。2动态称重信号模型的

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