Research on Algorithm of Piezo-Film Vehicle Weigh-in-Motion System*

HUANG Bifei，F(xiàn)ENG Zhimin*，ZHANG Gang，LI Hongwei（.Maritime College，Ningbo Universty，Ningbo Zhejiang 35，China；.Ningbo Shangong Center of Structural Monitoring and Control Engineering Co，Ltd，Ningbo Zhejiang 3500，China）

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Research on Algorithm of Piezo-Film Vehicle Weigh-in-Motion System*

HUANG Bifei1，F(xiàn)ENG Zhimin1*，ZHANG Gang1，LI Hongwei2
（1.Maritime College，Ningbo Universty，Ningbo Zhejiang 315211，China；2.Ningbo Shangong Center of Structural Monitoring and Control Engineering Co，Ltd，Ningbo Zhejiang 315100，China）

A vehicle weigh-in-motion system based on piezo-film sensors is used，which has been tested by three kinds of vehicles at different ambient temperature and speed.The singular spectrum algorithm is adopted to reduce the noise in testing axle-load signal.A novel reconstructed order selecting method is presented，which simplifies the judgment criteria for singular spectrum algorithm.The impact of ambient temperature and speed on weighing result is analyzed in detail.The axle-load signal area is compensated in the improved weighting algorithm.The test plat?form of piezo-film vehicle weigh-in-motion system based on double sensors is established.The test shows that the av?erage vehicle-weight error measured by double sensors is 22.4%lower than the single sensor.The proposed weighin-motion system meets the practical application requirement at speed within 50 km/h and the average error less than 5%，justifying the validity of the proposed SSA algorithm.

piezo-film；weigh-in-motion；ssa algorithm；double sensors；vehicle-weight calculation

隨著我國(guó)公路交通運(yùn)輸業(yè)的快速發(fā)展，運(yùn)輸車(chē)輛超限超載現(xiàn)象愈加普遍，這嚴(yán)重影響了公路橋梁的壽命，也給交通安全帶來(lái)了巨大危害。車(chē)輛動(dòng)態(tài)稱(chēng)重系統(tǒng)的發(fā)展不僅可有效治理車(chē)輛超限超載，并且隨著動(dòng)態(tài)稱(chēng)重技術(shù)的不斷提高，將逐步取代傳統(tǒng)的人工及靜態(tài)稱(chēng)重收費(fèi)模式。目前，稱(chēng)重精度差仍是制約動(dòng)態(tài)稱(chēng)重系統(tǒng)發(fā)展的主要因素。稱(chēng)重精度的影響因素是測(cè)得的軸重信號(hào)中混有許多干擾信號(hào)，包括車(chē)速、車(chē)輛振動(dòng)、輪胎驅(qū)動(dòng)力、路面激勵(lì)以及系統(tǒng)自身產(chǎn)生的測(cè)量干擾等［1］，如何利用算法從干擾信號(hào)中提取真實(shí)的軸重信號(hào)，并對(duì)稱(chēng)重?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行處理以求得車(chē)重值，這是動(dòng)態(tài)稱(chēng)重研究的核心問(wèn)題之一。徐志玲［2］提出了一種改進(jìn)的算術(shù)平均測(cè)量法，即以信號(hào)中相對(duì)平穩(wěn)信號(hào)區(qū)間的平均值計(jì)算車(chē)重，以減少上、下臺(tái)沖擊對(duì)稱(chēng)重結(jié)果的影響，但該方法并不適合于軸重稱(chēng)及高速稱(chēng)重。潘昊［3］采用改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法處理采集信號(hào)，誤差控制在5%以?xún)?nèi)，但要獲得大量樣本是十分困難的。周志峰［4］采用相關(guān)系數(shù)法判斷虛假模態(tài)，端點(diǎn)延拓法抑制端點(diǎn)效應(yīng)，適合車(chē)速小于20 km/h時(shí)，最大軸重誤差為4.34%。潘若禹［5］采用SSA算法較傳統(tǒng)算法能有效提高車(chē)輛稱(chēng)重精度，但其在重構(gòu)階次的選擇上計(jì)算量較大。

因SSA算法不受波形信號(hào)正弦性的假定約束，其對(duì)信號(hào)的識(shí)別和描述采用時(shí)域性的頻域特征分析方法，可更好的對(duì)時(shí)序信號(hào)進(jìn)行去噪和特征提取處理［6］。以SSA算法對(duì)采集的信號(hào)進(jìn)行降噪處理，并在重構(gòu)階次的選擇上，以相鄰奇異值的變化率k作為判斷指標(biāo)，采用兩條壓電薄膜傳感器作為稱(chēng)重傳感器，對(duì)原有車(chē)重計(jì)算方法進(jìn)行改進(jìn)，并考慮環(huán)境溫度及車(chē)速的影響，對(duì)軸重信號(hào)面積進(jìn)行補(bǔ)償，進(jìn)一步提高稱(chēng)重精度。

1　測(cè)試平臺(tái)及系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

為實(shí)現(xiàn)高精度、高效率的車(chē)輛動(dòng)態(tài)稱(chēng)重，根據(jù)系統(tǒng)功能搭建測(cè)試平臺(tái)，主要包括傳感器模塊、數(shù)據(jù)采集和處理模塊。傳感器模塊由稱(chēng)重傳感器、溫度傳感器、車(chē)輛分離傳感器（地感線圈）構(gòu)成。其中溫度傳感器用于測(cè)量環(huán)境溫度，對(duì)稱(chēng)重結(jié)果進(jìn)行溫度補(bǔ)償。數(shù)據(jù)采集與處理模塊由電荷放大器、車(chē)輛檢測(cè)器、A/D轉(zhuǎn)換器等構(gòu)成。

壓電薄膜傳感器具有扁平結(jié)構(gòu)，使其上下表面受力而非受力方向噪聲最小。當(dāng)車(chē)輪垂直壓過(guò)傳感器時(shí)，產(chǎn)生電荷信號(hào)，通過(guò)測(cè)量并處理電荷信號(hào)來(lái)計(jì)算車(chē)輛軸重。其具有原理簡(jiǎn)單，安裝簡(jiǎn)便，對(duì)路面破壞較小，維護(hù)工作量少，成本低等特點(diǎn)，在國(guó)內(nèi)動(dòng)態(tài)稱(chēng)重中使用較多，因此選用美國(guó)MEAS公司生產(chǎn)的型號(hào)為Roadtrax BL I類(lèi)傳感器作為稱(chēng)重傳感器［7］。同時(shí)選用與其配套的多功能前置放大器Piezo Film Lab Amplifier，用于放大濾波傳感器輸出的電荷信號(hào)，將其轉(zhuǎn)化為電壓信號(hào)，再經(jīng)A/D轉(zhuǎn)換器將模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)［8］，最終將數(shù)據(jù)傳輸并存儲(chǔ)至工控機(jī)，顯示稱(chēng)重結(jié)果。該測(cè)試平臺(tái)可滿(mǎn)足車(chē)輛動(dòng)態(tài)稱(chēng)重系統(tǒng)的算法研究，并可實(shí)現(xiàn)快速搭建，硬件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)布置見(jiàn)圖1。

圖1　硬件系統(tǒng)布置圖

2　稱(chēng)重算法及車(chē)重計(jì)算

2.1算法原理

SSA法的主要思想是將一維時(shí)間序列，以嵌入的方式重構(gòu)吸引子軌道矩陣，并對(duì)其延遲-協(xié)變矩陣進(jìn)行特征值分解，用于信號(hào)特征的提取，從而實(shí)現(xiàn)信號(hào)的動(dòng)態(tài)重構(gòu)。一般情況下，以降序排列的特征值中，僅前幾個(gè)較大的特征值對(duì)應(yīng)信號(hào)的特征部分，而其余較小的特征值則對(duì)應(yīng)噪聲部分［9］。因此，SSA法可將時(shí)間序列中隱含的特征信號(hào)與噪聲分離開(kāi)來(lái)［10］，再選擇恰當(dāng)?shù)慕?jīng)驗(yàn)正交函數(shù)（EOF）和主分量（PC）對(duì)信號(hào)反重構(gòu)，得到新的時(shí)間序列，實(shí)現(xiàn)信號(hào)的去噪平滑。動(dòng)態(tài)稱(chēng)重信號(hào)處理時(shí)，用SSA法降低軸重信號(hào)的干擾噪聲。

假設(shè)采集軸重信號(hào)是長(zhǎng)度為N的一維時(shí)間序列X=｛x1，x2，…，xN｝，其中N為軸重信號(hào)的采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)，xi表示采樣點(diǎn)的電壓值，利用Takens嵌入定理，按一定的延遲時(shí)間τ和嵌入維數(shù)M重構(gòu)一個(gè)M×L（M

根據(jù)SSA算法流程，以相空間矩陣TM的各維向量的協(xié)方差cj，來(lái)構(gòu)造時(shí)間序列｛xi｝的延遲-協(xié)變矩陣Cx，該矩陣是一個(gè)具有如下結(jié)構(gòu)的Toeplitz矩陣：

其中：M是嵌入維數(shù)，cj是相空間矩陣TM中j維向量的協(xié)方差，cj可通過(guò)下式得到。

由于延遲-協(xié)變矩陣Cx具有非負(fù)對(duì)稱(chēng)性，對(duì)其進(jìn)行特征值分解，可得到M個(gè)非負(fù)的特征值，也稱(chēng)為Cx的奇異值，并按降序排列，λ1≥λ2≥…≥λM≥0。奇異值λi代表了軸重信號(hào)中有用信號(hào)和噪聲的能量比重，利用兩者能量大小差異來(lái)實(shí)現(xiàn)軸重信號(hào)的信噪分離。定義特征值λi對(duì)應(yīng)的特征向量Ek為原始時(shí)間序列的經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)，原始時(shí)間序列｛xi｝在Ek上的正交投影系數(shù)為其第k個(gè)主分量ak［11］。

若通過(guò)計(jì)算獲得原始時(shí)間序列的經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)和主分量，則可按一定的方法確定重構(gòu)階次p，選取p個(gè)主分量和經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)來(lái)重構(gòu)新的L×M的相空間矩陣。

按式（5）對(duì)重構(gòu)后的相空間矩陣進(jìn)行逆變換，重新得到一維時(shí)間序列｛xi｝，即為降噪后的軸重信號(hào)。

利用上述信號(hào)降噪方法的關(guān)鍵是重構(gòu)階次p的選擇，在對(duì)實(shí)際軸重信號(hào)降噪處理時(shí)，作無(wú)數(shù)次比較后才可獲得理想的降噪效果。

2.2重構(gòu)階次

為獲得理想的降噪效果，關(guān)鍵是選擇恰當(dāng)?shù)闹貥?gòu)階次p來(lái)通過(guò)PC和EOF重構(gòu)信號(hào)。若重構(gòu)階次太低，造成原始信號(hào)中部分特征信息丟失或波形畸變，信號(hào)嚴(yán)重失真。而重構(gòu)階次太高，則重構(gòu)信號(hào)中仍包含過(guò)多噪聲，難以得到理想的降噪效果。因此，需要建立一種判斷準(zhǔn)則來(lái)正確選擇合適的重構(gòu)階次。

假設(shè)軸重信號(hào)中的噪聲為白噪聲，則可根據(jù)白噪聲的性質(zhì)來(lái)建立判斷準(zhǔn)則［12］。白噪聲的性質(zhì)決定了其各奇異值近似且相對(duì)較小，奇異譜曲線較平坦。而特征信號(hào)的各奇異值遞減且相對(duì)較大，奇異譜曲線較陡峭。因此，混有噪聲的軸重信號(hào)奇異譜曲線會(huì)有一個(gè)明顯的下降坡度并向平坦曲線過(guò)渡，以此來(lái)確定SSA法的信號(hào)重構(gòu)階次p。根據(jù)真實(shí)信號(hào)與噪聲奇異譜曲線的區(qū)別找出其臨界點(diǎn)，若相鄰奇異值的變化率為k=λi/λi+1，用于識(shí)別其臨界點(diǎn)。隨著奇異譜曲線的逐漸平坦，奇異值的變化率k也逐步遞減并趨于定值，如圖2所示。因此，可通過(guò)設(shè)定合理的閥值K來(lái)確定重構(gòu)階次p，選取變化率k≥K的臨界點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的奇異值個(gè)數(shù)作為重構(gòu)階次p。該判斷準(zhǔn)則與原有的重構(gòu)階次的選擇方法相比，避免了反復(fù)計(jì)算奇異譜及比較重構(gòu)階次p和重構(gòu)階次p-1的奇異譜的相似性，提高了數(shù)據(jù)處理的效率。

按式（4）重構(gòu)相空間矩陣，按式（5）反重構(gòu)得到一個(gè)較理想的降噪后的軸重信號(hào)，車(chē)重值的算法流程如圖3所示。

圖3　車(chē)重算法流程圖

2.3車(chē)重計(jì)算

軸重信號(hào)是一組波形信號(hào)，車(chē)輪被傳感器檢測(cè)時(shí)，只與傳感器部分接觸，信號(hào)峰值不能直接當(dāng)作軸重值。根據(jù)壓電稱(chēng)重傳感器測(cè)得的信號(hào)特點(diǎn)，車(chē)重W與各軸重信號(hào)面積A和車(chē)速V的乘積有關(guān)，其中K為調(diào)整系數(shù)：

壓電薄膜傳感器對(duì)溫度的變化較為敏感［13］，在實(shí)際工程應(yīng)用中，車(chē)輛動(dòng)態(tài)稱(chēng)重系統(tǒng)處于多變的環(huán)境溫度下，需對(duì)傳感器的稱(chēng)重結(jié)果進(jìn)行溫度補(bǔ)償。因此，需對(duì)式（6）進(jìn)行改進(jìn)。根據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析表明，車(chē)重W的影響參數(shù)有總軸重面積A，車(chē)速V及溫度T，故可設(shè)W=f（A，V，T）?？紤]到車(chē)速V和溫度T對(duì)總軸重面積A有直接影響，最終影響車(chē)重，故將上式改為式（7），其中K=f（V，T），用以補(bǔ)償車(chē)速及溫度對(duì)軸重面積的影響。

根據(jù)標(biāo)定數(shù)據(jù)進(jìn)行反推，求得補(bǔ)償系數(shù)K=W/A，并通過(guò)車(chē)速V和溫度T逐步擬合補(bǔ)償系數(shù)K，這也是該方法的核心，具體過(guò)程如下：

將經(jīng)過(guò)預(yù)處理的數(shù)據(jù)分類(lèi)處理，按不同溫度區(qū)間Ti分成m組，對(duì)每組數(shù)據(jù)用最小二乘法［14］，分別對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)（Vj，Kj），j=1，2，…，n進(jìn)行一元線性擬合，得到函數(shù)關(guān)系K=aiV+bi，i=1，2，…，m。不同溫度區(qū)間Ti，對(duì)應(yīng)得到擬合參數(shù)組（ai，bi），故需再次分別對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)（Ti，ai），（Ti，bi）進(jìn)行一元線性擬合，分別得到函數(shù)關(guān)系a=A1T+B1，b=A2T+B2?？紤]補(bǔ)償系數(shù)K，得到改進(jìn)后的車(chē)重計(jì)算方法。

式（8）較式（6），將固定調(diào)整系數(shù)K轉(zhuǎn)化為隨溫度變化的動(dòng)態(tài)調(diào)整系數(shù)K（T），增加了軸重面積A的動(dòng)態(tài)補(bǔ)償項(xiàng)，在恒溫條件下，K（T）為定值，車(chē)重W與AV仍呈線性函數(shù)關(guān)系，符合車(chē)重計(jì)算經(jīng)驗(yàn)公式。其中，環(huán)境溫度通過(guò)溫度傳感器測(cè)得，車(chē)速V為車(chē)輛通過(guò)雙傳感器時(shí)的平均速度［15］，軸重面積A利用積分法對(duì)軸重信號(hào)峰值進(jìn)行面積積分求得。

2.4傳感器選擇

單傳感器測(cè)量法具有較大的隨機(jī)性，一旦發(fā)生跳軸現(xiàn)象，將導(dǎo)致測(cè)量值嚴(yán)重偏離實(shí)際車(chē)重。雙傳感器測(cè)量法可提高系統(tǒng)的容錯(cuò)能力，即使某個(gè)傳感器發(fā)生故障，仍可得到可靠的稱(chēng)重結(jié)果。以車(chē)輛通過(guò)雙傳感器的時(shí)間差計(jì)算車(chē)速、軸距，結(jié)合輪距等參數(shù)識(shí)別車(chē)輛類(lèi)型來(lái)判斷車(chē)輛是否超載。

車(chē)輛在行駛過(guò)程中，受路面不平整度、載重、車(chē)速等因素影響，產(chǎn)生附加動(dòng)荷載，造成稱(chēng)重值沿實(shí)際車(chē)重上下波動(dòng)。采用雙傳感器測(cè)量法，取稱(chēng)重平均值作為稱(chēng)重值可部分抵消車(chē)輛動(dòng)荷載產(chǎn)生的正負(fù)誤差，增加稱(chēng)重結(jié)果的穩(wěn)定性。

雙傳感器相隔一定間距沿車(chē)道平行布置安裝，保證車(chē)輛垂直駛過(guò)傳感器，見(jiàn)圖1。根據(jù)安裝工藝說(shuō)明切割溝槽并安裝傳感器支架，將傳感器水平安裝在支架上，用膠體均勻封裝，經(jīng)打磨后與路面水平無(wú)縫聯(lián)接，保證安裝精度。

3　試驗(yàn)及結(jié)果分析

3.1試驗(yàn)方法

圖1所示的基于壓電薄膜傳感器的車(chē)輛動(dòng)態(tài)稱(chēng)重系統(tǒng)已在浙江臺(tái)州某高架橋?qū)嵉匕惭b應(yīng)用，并將SSA算法運(yùn)用于該系統(tǒng)中，以測(cè)試和驗(yàn)證算法的可靠性。首先對(duì)試驗(yàn)車(chē)輛標(biāo)定稱(chēng)重，以便與測(cè)試結(jié)果對(duì)比分析，檢測(cè)系統(tǒng)的稱(chēng)重誤差?？紤]到試驗(yàn)條件、試驗(yàn)成本等因素，采用了3種車(chē)型，包括三軸貨車(chē)、四軸貨車(chē)及六軸罐車(chē)，試驗(yàn)環(huán)境溫度范圍16℃～29℃，車(chē)速范圍10 km/h～50 km/h，共采集數(shù)據(jù)195組，見(jiàn)表1。

表1　試驗(yàn)車(chē)輛統(tǒng)計(jì)表

3.2降噪效果分析

將采集到的軸重信號(hào)采用SSA算法進(jìn)行降噪處理，以17.6 t的四軸貨車(chē)為例，采集到的原始信號(hào)見(jiàn)圖4，截取第一軸波峰的局部放大圖，見(jiàn)圖5。

圖4　原始信號(hào)

圖5　經(jīng)SSA處理前后對(duì)比圖

從圖4和圖5可知SSA算法去除了外界干擾信號(hào)產(chǎn)生的信號(hào)波動(dòng)，保證了軸重信號(hào)面積積分值的準(zhǔn)確性。

3.3試驗(yàn)結(jié)果分析

將SSA降噪平滑處理后信號(hào)，用位移積分法求取軸重信號(hào)面積值。以軸重面積值作為車(chē)輛稱(chēng)重值的計(jì)算指標(biāo)，考慮溫度及車(chē)速作為軸重面積值的補(bǔ)償系數(shù)。若不作補(bǔ)償，溫度及車(chē)速對(duì)軸重面積的影響越大，所產(chǎn)生的誤差也越大。

圖6　隨車(chē)速變化的軸重面積散點(diǎn)圖

將試驗(yàn)數(shù)據(jù)分類(lèi)處理，如圖6所示，3種車(chē)型在不同的溫度區(qū)間（每個(gè)溫度區(qū)間可視為恒定溫度）具有共性，隨車(chē)速的增大，軸重面積逐漸減小并趨于平緩，表明車(chē)速對(duì)稱(chēng)重結(jié)果的影響隨車(chē)速的增大而逐步減弱。圖中可知，車(chē)速保持在40 km/h～50 km/h之間，其對(duì)稱(chēng)重結(jié)果的影響較小。

車(chē)輛在不同的速度區(qū)間（每個(gè)速度區(qū)間可視為恒定速度），如圖7所示，隨溫度的增大，軸重面積逐漸增大，表明溫度引起的稱(chēng)重誤差隨溫度的增大而逐步增大，說(shuō)明壓電薄膜傳感器對(duì)溫度較敏感。

圖7　隨溫度變化的軸重面積散點(diǎn)圖

為了降低車(chē)速及溫度引起的稱(chēng)重誤差，采用改進(jìn)后的車(chē)重計(jì)算方法求取稱(chēng)重值，再與標(biāo)定車(chē)重對(duì)比，進(jìn)行誤差分析。以17.6 t的四軸貨車(chē)為例，抽取其中20組數(shù)據(jù)，分別計(jì)算1、2號(hào)傳感器的稱(chēng)重誤差以及雙傳感器的平均誤差。從圖8可知采用雙傳感器稱(chēng)重的平均值作為最終稱(chēng)重值可有效降低稱(chēng)重誤差。因此，可選擇多條傳感器用于車(chē)輛稱(chēng)重，在增加稱(chēng)重結(jié)果可靠性的同時(shí)，研究其對(duì)提高稱(chēng)重精度的作用效果。

圖8　稱(chēng)重誤差分析

表1所記錄的5種稱(chēng)重誤差分別為6.05%、5.21%、4.59%、3.85%、3.92%，其中三軸貨車(chē)稱(chēng)重誤差相對(duì)較大，其平均誤差都為正誤差，表明對(duì)于三軸貨車(chē)，該補(bǔ)償系數(shù)偏大。若將三軸貨車(chē)數(shù)據(jù)單獨(dú)處理，重新擬合補(bǔ)償系數(shù)，則其平均誤差可降至4%以?xún)?nèi)。因此，進(jìn)可研究車(chē)型對(duì)稱(chēng)重誤差的影響，按車(chē)型分類(lèi)處理，擬合補(bǔ)償系數(shù)，進(jìn)一步降低稱(chēng)重誤差。

試驗(yàn)中，1、2號(hào)傳感器的平均誤差分別為6.29%和6.30%，而雙傳感器的平均誤差為4.89%，可見(jiàn)，采用雙傳感器稱(chēng)重可降低22.4%的稱(chēng)重誤差。此外，誤差5%以?xún)?nèi)的數(shù)據(jù)組數(shù)占總組數(shù)的65%，誤差10%以?xún)?nèi)的數(shù)據(jù)組數(shù)占總組數(shù)的95%，稱(chēng)重誤差相對(duì)較小，可滿(mǎn)足實(shí)際應(yīng)用需求。

4　結(jié)論

針對(duì)稱(chēng)重算法理論研究和試驗(yàn)結(jié)果分析，得出以下結(jié)論：①基于SSA算法原理，提出一種改進(jìn)的重構(gòu)階次選擇的判斷準(zhǔn)則，提高數(shù)據(jù)處理效率，將其用于壓電薄膜車(chē)輛動(dòng)態(tài)稱(chēng)重系統(tǒng)信號(hào)處理，取得良好的降噪平滑效果。②分析車(chē)速、溫度對(duì)稱(chēng)重誤差的影響，提出的軸重面積補(bǔ)償法可有效降低稱(chēng)重誤差，進(jìn)而可研究按車(chē)型分類(lèi)擬合補(bǔ)償系數(shù)來(lái)降低稱(chēng)重誤差。車(chē)速在40 km/h～50 km/h時(shí)，其對(duì)稱(chēng)重結(jié)果誤差的影響較小。③比較兩種傳感器檢測(cè)的車(chē)重平均誤差，結(jié)果表明采用雙傳感器可有效提高車(chē)輛動(dòng)態(tài)稱(chēng)重精度，進(jìn)而可研究稱(chēng)重傳感器數(shù)量對(duì)提高稱(chēng)重精度的效果。

［1］熊少康，王凌川，章家?guī)r，等.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車(chē)輛動(dòng)態(tài)稱(chēng)重技術(shù)［J］.安徽工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2014，31（1）：76-79.

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黃必飛（1990-），男，漢族，碩士研究生，主要研究方向?yàn)楹Ｑ蠊こ坦收显\斷與機(jī)電控制，huangbifei.nbu@foxmail.com；

馮志敏（1960-），男，漢族，教授，主要從事機(jī)械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷研究，fengzhimin@nbu.edu.cn。

EEACC：7220；126510.3969/j.issn.1004-1699.2016.06.025

壓電薄膜車(chē)輛動(dòng)態(tài)稱(chēng)重系統(tǒng)算法研究*

黃必飛1，馮志敏1*，張剛1，李宏偉2
（1.寧波大學(xué)海運(yùn)學(xué)院，浙江寧波315211；2.寧波杉工結(jié)構(gòu)監(jiān)測(cè)與控制工程中心有限公司，浙江寧波315100）

利用一種基于壓電薄膜稱(chēng)重傳感器的車(chē)輛動(dòng)態(tài)稱(chēng)重系統(tǒng)，在不同環(huán)境溫度和車(chē)速下，對(duì)三種車(chē)型進(jìn)行稱(chēng)重系統(tǒng)工程應(yīng)用實(shí)測(cè)試驗(yàn)。將奇異譜分析（SSA）算法用于軸重信號(hào)的降噪處理，提出了一種新的重構(gòu)階次選擇方法，簡(jiǎn)化了重構(gòu)階次選擇的判斷準(zhǔn)則。分析了環(huán)境溫度及車(chē)速對(duì)稱(chēng)重結(jié)果的影響，采用改進(jìn)的車(chē)重計(jì)算方法對(duì)軸重信號(hào)面積進(jìn)行補(bǔ)償，降低了稱(chēng)重誤差。建立了基于雙傳感器的壓電薄膜車(chē)輛動(dòng)態(tài)稱(chēng)重系統(tǒng)及測(cè)試平臺(tái)。試驗(yàn)表明，以雙傳感器檢測(cè)的車(chē)重平均值，其誤差比單傳感器檢測(cè)誤差降低22.4%。車(chē)速在50 km/h以?xún)?nèi)，稱(chēng)重平均誤差小于5%，可滿(mǎn)足實(shí)際工程要求，驗(yàn)證了SSA算法的有效性。

壓電薄膜；動(dòng)態(tài)稱(chēng)重；SSA算法；雙傳感器；車(chē)重計(jì)算

TP274；U445

A

1004-1699（2016）06-0941-06

2015-11-30修改日期：2016-03-01

項(xiàng)目來(lái)源：浙江省科技計(jì)劃項(xiàng)目（2013C31045）；浙江省科技創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目（2013TD21）