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                  路面的粗糙程度影響地磅稱重

                  點擊數:   錄入時間:2022-07-13 【打印此頁】 【關閉
                      數據融合是一個多層次、多層次的數據處理過程,其主要功能是遙控器自動檢測、關聯、關聯、估計和組裝多源數據;趧討B汽車衡原理,分析了兩個道路稱重傳感器在不同時刻的輸出數據,提出了一種基于貝葉斯估計的數據融合方法理論。實驗驗證表明,該方法動態地磅誤差小。

                      它以高精度克服了由車輛振動、路面粗糙度、傳感器靈敏度、傳感器色散線性遙控器誤差等因素對稱重結果造成的動態汽車衡?ㄜ囀歉劭谶\輸最重要的工具之一。然而,目前我國許多港口企業的智能化水平較低,甚至一些港口企業仍然使用稱重員的現場指導方法進行稱重。這種人工干預效率低、出錯率高、人工成本高、貨物風險高。因此,設計一個高效的地磅系統對于港口公司改善稱重管理尤為重要。本文基于物聯網技術,設計了一種無人值守地磅系統。無人值守地磅系統將物聯網地磅與生產業務系統相結合。

                      物聯網地磅負責收集稱重數據,而生產業務系統負責處理數據和發送命令。該系統實現了稱重的自動化,提高了稱重效率,節省了人力成本,降低了貨物的風險,具有較高的實用價值。通過分析稱重信號的數據波形,不難發現數據中混入了大量的噪聲信號,這在很大程度上影響了稱重結果。常用的濾波方法是在一定范圍內消除噪聲信號,但由于道路不平和車輛振動因素,結果不穩定。本文介紹了一種用于稱重信號處理中去噪的小波神經網絡算法。通過實驗和仿真結果表明,經過小波神經網絡處理的稱重信號與傳統的去噪濾波方法相比,可以達到更理想的波形,無線遙控器得到更準確的稱重結果,稱重結果與實際值的誤差在±2%以內。
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