论文摘要
近年来,随着我国市场经济的快速发展,交通运输业也日渐繁荣。各种运输车辆盲目追求利益最大化,致使车辆超限超载现象十分严重,造成公路基础设施被严重损坏,诱发大量交通安全事故,扰乱了交通运输市场秩序,严重威胁着国家和人民的生命财产安全。为严格治理超限超载车辆,汽车动态称重系统于近几年来得到了广泛的应用。目前汽车动态称重系统的称量方式主要有静态称量和动态称量两种。静态称量是指在称量期间,载荷相当于衡器承载器没有相对运动的称量。这种方法具有良好的复现性,是最为精确的称量方法,但测量效率较低,容易造成交通阻塞。动态称量是指在称量期间,载荷相当于衡器承载器存在相对运动的称量。该方法缩短了测量时间,提高了测量效率,但增加了许多无法预测的影响因素,增加了重复性误差。在实际测试中发现,车辆的速度及加速度对动态称重系统的影响很大,被测车辆以不同的速度及加速度通过秤台,称量结果的误差大小也不尽相同。为了尽可能的减小各种干扰带来的称重误差,保证测量精度满足国家标准,便需要对被测车辆的速度、加速度及称重数据进行误差分析,并研究出减小称重误差的有效的数据处理方法。本文中分析了汽车动态称重系统的结构及工作原理,详细阐述了汽车动态称重系统的工作过程,又详细列出影响汽车称重结果精度的各种干扰信号,主要包括高频噪声信号和低频干扰信号,而汽车的行驶速度及加速度等低频干扰信号是影响称重结果的重要因素。第二章中通过对汽车振动进行建模及对汽车行驶过程进行受力分析,详细分析了汽车的速度及加速度对动态称重结果的影响。为采集汽车的速度及加速度信号,进一步验证汽车速度及加速度对动态称重结果的影响,在第三章中介绍了一种汽车行驶状态无线监测装置,利用该装置对行驶车辆的速度及加速度数据进行现场采集。本章详细介绍了汽车行驶状态无线监测装置的构架及工作原理,并对所用旋转编码器的结构和精度进行了详细分析。随后从硬件设计和软件设计两部分对该装置进行了详细介绍。在第四章对汽车称重信号和汽车速度及加速度信号进行了现场采集,并进行综合分析。首先详细介绍了几种数据预处理方法,选取了滑动平均滤波方法对采集信号进行滤波处理,随后对采集信号进行了有效采样,并分别对汽车在5km/h、10km/h、15km/h、20km/h、25km/h行驶速度下的称重误差进行详细分析,得出分析结论。为减小由于汽车的速度及加速度等不确定干扰因素对称重结果的影响,最后本文详细介绍了基于卡尔曼滤波法的汽车动态称重数据处理过程。其中详细介绍了卡尔曼滤波的系统建模过程及算法流程,并对采样信号进行卡尔曼滤波处理,通过实验证明,应用卡尔曼滤波方法能够提高称重结果的测量精度。