汽车衡偏载误差补偿与称重融合方法研究

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1、－■ｒ■—０為々於Ａ赛硕±学位论文汽车衡偏载误差补偿与称重融合方法研究学科专业电路与系统学位类型０科学学位□专业学位研究生姓名王震宇导师姓名、职称李仲阳教授论文编号Ｓ１５０００６６■湖南师范大学学位评定委员会办公室二〇—五年五月■分类号密级公开学校化巧１０５４２挙号２０１００２１８２０６６汽车衡偏载误差补偿与称重融合方法研究Ｒ，ｅｓｅａｒｃｈｏｎ化ｅｍｅｔｈｏｄｆｏｒｔｒｕｃｋｓｃａｌｅｓｅｃｃｅｎｔｒｉｃｅｒ

2、ｒｏｒｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎａｎｄｉｔｓｗｅｉｈｉｎｆｕｓｉｏｎｇｇ研究生姑名王震宇李仲阳教授学科专业电路与系统研究方向传感技术与信息融合湖南师范大学学位评定委员会办公室二〇—五年五月摘要汽车衡作为衡器的重要分支，具有称重范围广、测量速度快、便于控制计算等优点，广泛应用于仓储贸易、交通运输、工矿企业等部ｎ。现有汽车衡受到偏载误差与线性度误差的影响，称重结果准确度有待提高同时，汽车衡称重数据获取不易，称重系统处于小样本状；态＂。针对这些缺点，在国家自然科学

3、基金项目大型衡器偏载误差机＂理与多传感器称重融合方法研究的支持下，本文开展汽车衡称重误一；差补偿方法研究利用汽车衡先验知识，构建种基于偏导数约束与Ｌａｒａｎｅ乘子法神经网络（ＰＤ－ＬＭＮＮｇｇ）优化的称重融合方法，提高小样本下神经网络的泛化能力，从而减少汽车衡的称重误差；建立Ｗ单片机ＭＳＰ４３０Ｆ４４９为信息处理核也的汽车衡实验平台，通过实验平台测试，验证了这种方法的有效性。本文主要进行下工作：首先，介绍了汽车衡基本情况及发展趋势、汽车衡的构成及工作原理，指出了现有汽车衡称重误差补偿的

4、不足，阐述本文工作的重点；其次，构建了ＢＰ神经网络的汽车衡称重误差补偿模型，通过传统的利用数据样本训练算法（ＤＩＮＮ），对该模型进行训练，指出了这种方法在小样本情况下的不足；通过研究汽车－衡输入输出函数偏导数，并Ｗ此作为先验知识，构建有约束条件的神经网络，利用Ｌａｇｒａｎｇｅ乘子法构造增广拉格朗日函数作为神经网络的目标函数，弥补了传统神经网络因训练样本不足导致的泛化能力差的问题ＰＤ－ＬＭＮＮ算法的优，通过两种算法对比仿真实验，验证了越性；再次，Ｗ单片机ＭＳＰ４３０Ｆ４４９为信息处理

5、核如、２４ｂｉｔ模／数转换器ＣＳ５５３２为称重数据采集单元，搭建了最大量程为２５０ｋ、分度ｇＩ值为０．２ｋｇ的汽车衡称重实验平台，给出了硬件电路与软件设计流程图最后－ＬＭＮＮ方法的汽，根据非自动巧通用检定规程，对采用ＰＤ；车衡称重实验平台进行了偏载误差、重复性误差、示值误差和鉴别力进行现场测试，给出了测试结果。测试表明，在实验室条件下，该汽车衡称重实验平台的偏载误差、重复性误差ＪＪＧ巧５－１９９６、示值误差和鉴别力指标均达到了国家标准《非自动砰通用检定规程》虹级砰娶求。关键词：

6、汽车衡，称重误差补偿，神经网络，约束条件，先验知识ＩＩＡＢＳＴＲＡＣＴＡｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｂｒａｎｃｈｏｆｗｅｉｇｈｉｎｇａｐｐａｒａｔｕｓ，ｔｈｅｔｒｕｃｋｓｃａｌｅｈａｓｍａｎｙａｄｖａｎｔａｅｓｓｕｃｈａｓｗｉｄｅｗｅｉｇｈｉｎｒａｎｇｅｆａｓｔｓｅｅｄｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔａｎｄｅａｓｉｌｇｇ，ｐｙｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄｂｙｃｏｍｐｕｔｅｒｗｈｉｃｈｉｓｗｉｄｅｌｙａｐｐｌｉｅｄｔｏｓｔｏｒａｇｅ，ｔｒａｄｅ，ｔｒａｎｓｐｏｒ

7、ｔ，，ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏ打，ｉｎｄｕｓｔｒｙａｎｄｍｉ打ｅ．Ｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｔｒｕｃｋｓｃａｌｅｓｗｅｉｇｈｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓｎｅｅｄｓｔｏｉｍｐｒｏｖｅｗｈｉｃｈａｆｅｃｔｅｄｂｙｅｃｃｅｎｔｒｉｃｅ灯ｏｒａｎｄｌｉｎｅａｒｉｔｙｅｒｒｏｒｔｈｅｔｒｕｃｋ，，化ｍｍｓｃａｌｅｓｗｅｉｇｈｉｎｇｄａｔａｄｉｆｉｃｕｌｔＵ）ｏｂｔａｉｎａｎｄｗｅｉｈｉｎｓｓｉ打ｓｍａｌｌｓａｌｅｓｔａｔｅ．Ｉｎｇｇｙｐｏｒｄｅｒｔｏ

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