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地磅作為衡器的重要分支,廣泛應用于倉儲貿易、交通運輸、工礦企業(yè)等部門?，F(xiàn)有汽車衡采用并聯(lián)的電路聯(lián)接方式,在模擬接線盒中將各路稱重傳感器的輸出信號集中累加,獲得一個與被測載荷質量成比例的電壓信號,經調理、A/D轉換后,由單片機處理獲得稱重結果,送顯示、通信,完成被測載荷稱重。其缺陷主要有:(1)現(xiàn)有地磅偏載誤差不易補償,稱重結果受偏載誤差影響大?，F(xiàn)有地磅通過人工反復調節(jié)模擬接線盒中偏載誤差調整電位器,改變每路稱重傳感器通道增益,以補償偏載誤差。這種方法由于受各種非線性因素影響,操作繁瑣,工作效率低,補償效果差。(2)現(xiàn)有地磅不具備容錯功能,任意一路稱重傳感器發(fā)生故障都將導致整個稱重系統(tǒng)失效。本文針對現(xiàn)有地磅的不足,在商務部優(yōu)化機電和高新技術產品進出口結構資金項目“基于多源信息融合的智能化汽車衡”(財企[2007]301號)的支持下,主要開展了如下幾方面的研究:介紹了汽車衡與稱重傳感器的研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢、地磅的構成與主要部件的工作原理,闡述了地磅稱重原理,詳細分析了地磅多路稱重傳感器串聯(lián)、并聯(lián)與混聯(lián)三種常見電路聯(lián)接方式的工作機理,比較了三種聯(lián)接方式的特點,指出了現(xiàn)有地磅存在的不足,闡明了論文研究的意義。研究了地磅多傳感器相關性,根據(jù)多路稱重傳感器輸出信號以及相鄰傳感器輸出信號比值存在的非線性函數(shù)關系,利用徑向基函數(shù)神經網絡(RBFNN)分別建立了稱重傳感器輸出關聯(lián)模型和相鄰傳感器輸出信號比值的關聯(lián)模型,采用自適應加權融合方法,構建了地磅多傳感器的全關聯(lián)模型,完成了故障傳感器輸出的準確估計。仿真實驗表明單傳感器故障狀態(tài)下,基于自適應加權融合的全關聯(lián)模型能準確估計故障傳感器的輸出,其估計值比單個關聯(lián)模型的輸出及算術平均值融合輸出誤差更小。針對現(xiàn)有地磅不具備容錯功能與稱重傳感器故障診斷功能的缺陷,分析了地磅稱重傳感器產生故障的原因及故障類型,在汽車衡多傳感器相關性研究基礎上,根據(jù)傳感器故障特征、先驗知識和表決融合檢測準則,提出了一種稱重傳感器智能故障診斷方法,建立了故障融合檢測模型,實現(xiàn)了故障傳感器的尋址與隔離、傳感器故障類型識別、傳感器故障預測、故障傳感器輸出估計以及稱重融合重構等功能。仿真實驗證明這種稱重傳感器故障診斷方法的準確性與有效性。針對現(xiàn)有地磅偏載誤差補償繁瑣與稱重誤差大的缺陷,詳細闡述了地磅偏載誤差、線性度誤差、溫度與蠕變誤差的機理,構建了基于復合徑向基函數(shù)神經網絡(CRBFNN)的汽車衡稱重模型,完成了汽車衡偏載誤差、線性度誤差、溫度與蠕變誤差的自動補償,實現(xiàn)了無故障、單傳感器故障與多傳感器故障狀態(tài)下地磅準確稱重。通過仿真實驗驗證了這種CRBFNN汽車衡稱重模型和誤差補償方法的正確性與有效性。研制了一臺智能化汽車衡樣機,其主要由秤體、稱重傳感器、信號采集與處理系統(tǒng)、模型訓練上位機系統(tǒng)、用戶管理上位機系統(tǒng)等組成。設計了一種基于DSP+MCU雙CPU架構的稱重信號采集與處理系統(tǒng),完成了地磅的智能容錯功能;研制了一種基于虛擬儀器開發(fā)平臺LabVIEW的地磅相關模型訓練軟件,完成了各模型的離線訓練,獲得最優(yōu)參數(shù),并下載至下位機;開發(fā)了一種基于C#.NET Framework和SQL數(shù)據(jù)庫的智能化地磅用戶管理系統(tǒng)軟件,實現(xiàn)了稱重數(shù)據(jù)的有效管理。這種智能化地磅智能化程度高、稱量準確、操作方便。介紹了地磅檢定方法,完成了智能化地磅偏載誤差、線性度誤差、重復性誤差、鑒別力和零點誤差等性能指標的現(xiàn)場檢定和智能化地磅容錯性能檢定,分析了檢定結果的誤差來源,建立了檢定結果的不確定度模型,估計了智能化地磅正常使用時稱重結果的不確定度。研制的智能化地磅經柳州市計量技術測試研究所現(xiàn)場檢定和國家有關部門鑒定表明,無故障時,地磅各項性能指標均優(yōu)于國家標準《JJG539-97數(shù)字指示秤檢定規(guī)程》規(guī)定的三級秤要求;任意一路稱重傳感器發(fā)生故障時,地磅的整體誤差≤0.7%,優(yōu)于整體誤差≤1%的設計要求;任意兩路稱重傳感器發(fā)生故障時,地磅的整體誤差≤0.8%,優(yōu)于整體誤差≤3%的設計要求。這種智能化地磅已開始小批量生產。
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