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《湖南大学》 2009年
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汽车衡多传感器相关性与智能容错方法研究

林海军  
【摘要】:汽车衡作为衡器的重要分支,广泛应用于仓储贸易、交通运输、工矿企业等部门。现有汽车衡采用并联的电路联接方式,在模拟接线盒中将各路称重传感器的输出信号集中累加,获得一个与被测载荷质量成比例的电压信号,经调理、A/D转换后,由单片机处理获得称重结果,送显示、通信,完成被测载荷称重。其缺陷主要有:(1)现有汽车衡偏载误差不易补偿,称重结果受偏载误差影响大。现有汽车衡通过人工反复调节模拟接线盒中偏载误差调整电位器,改变每路称重传感器通道增益,以补偿偏载误差。这种方法由于受各种非线性因素影响,操作繁琐,工作效率低,补偿效果差。(2)现有汽车衡不具备容错功能,任意一路称重传感器发生故障都将导致整个称重系统失效。 本文针对现有汽车衡的不足,在商务部优化机电和高新技术产品进出口结构资金项目“基于多源信息融合的智能化汽车衡”(财企[2007]301号)的支持下,主要开展了如下几方面的研究: 介绍了汽车衡与称重传感器的研究现状及发展趋势、汽车衡的构成与主要部件的工作原理,阐述了汽车衡称重原理,详细分析了汽车衡多路称重传感器串联、并联与混联三种常见电路联接方式的工作机理,比较了三种联接方式的特点,指出了现有汽车衡存在的不足,阐明了论文研究的意义。 研究了汽车衡多传感器相关性,根据多路称重传感器输出信号以及相邻传感器输出信号比值存在的非线性函数关系,利用径向基函数神经网络(RBFNN)分别建立了称重传感器输出关联模型和相邻传感器输出信号比值的关联模型,采用自适应加权融合方法,构建了汽车衡多传感器的全关联模型,完成了故障传感器输出的准确估计。仿真实验表明单传感器故障状态下,基于自适应加权融合的全关联模型能准确估计故障传感器的输出,其估计值比单个关联模型的输出及算术平均值融合输出误差更小。 针对现有汽车衡不具备容错功能与称重传感器故障诊断功能的缺陷,分析了汽车衡称重传感器产生故障的原因及故障类型,在汽车衡多传感器相关性研究基础上,根据传感器故障特征、先验知识和表决融合检测准则,提出了一种称重传感器智能故障诊断方法,建立了故障融合检测模型,实现了故障传感器的寻址与隔离、传感器故障类型识别、传感器故障预测、故障传感器输出估计以及称重融合重构等功能。仿真实验证明这种称重传感器故障诊断方法的准确性与有效性。 针对现有汽车衡偏载误差补偿繁琐与称重误差大的缺陷,详细阐述了汽车衡偏载误差、线性度误差、温度与蠕变误差的机理,构建了基于复合径向基函数神经网络(CRBFNN)的汽车衡称重模型,完成了汽车衡偏载误差、线性度误差、温度与蠕变误差的自动补偿,实现了无故障、单传感器故障与多传感器故障状态下汽车衡准确称重。通过仿真实验验证了这种CRBFNN汽车衡称重模型和误差补偿方法的正确性与有效性。 研制了一台智能化汽车衡样机,其主要由秤体、称重传感器、信号采集与处理系统、模型训练上位机系统、用户管理上位机系统等组成。设计了一种基于DSP+MCU双CPU架构的称重信号采集与处理系统,完成了汽车衡的智能容错功能;研制了一种基于虚拟仪器开发平台LabVIEW的汽车衡相关模型训练软件,完成了各模型的离线训练,获得最优参数,并下载至下位机;开发了一种基于C#.NET Framework和SQL数据库的智能化汽车衡用户管理系统软件,实现了称重数据的有效管理。这种智能化汽车衡智能化程度高、称量准确、操作方便。 介绍了汽车衡检定方法,完成了智能化汽车衡偏载误差、线性度误差、重复性误差、鉴别力和零点误差等性能指标的现场检定和智能化汽车衡容错性能检定,分析了检定结果的误差来源,建立了检定结果的不确定度模型,估计了智能化汽车衡正常使用时称重结果的不确定度。 研制的智能化汽车衡经柳州市计量技术测试研究所现场检定和国家有关部门鉴定表明,无故障时,汽车衡各项性能指标均优于国家标准《JJG539-97数字指示秤检定规程》规定的三级秤要求;任意一路称重传感器发生故障时,汽车衡的整体误差≤0.7%,优于整体误差≤1%的设计要求;任意两路称重传感器发生故障时,汽车衡的整体误差≤0.8%,优于整体误差≤3%的设计要求。这种智能化汽车衡已开始小批量生产。
【学位授予单位】:湖南大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:TH715.1

【引证文献】
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