基于EMD-RBF网络的车辆动态称重信号处理方法

• 作者: 姚恩涛 季娟 张君
• 来源期刊: 传感器与微系统
• 学科: 工学
• 关键词: 汽车动态称重 经验模分解 径向基函数刚络 轴重
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 所属期刊栏目: 计算与测试
• 页码范围: 80-83
• 页数: 4页
• 分类号: TP274.5
• 字数: 3547字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-9787.2007.01.027

摘要

针对动态称重数据处理的复杂性,以常见的两轴车辆为研究对象,对汽车轴完全驶上称重台的信号进行经验模分解(EMD)求得剩余分量的平均值,并以前轴、后轴的剩余分量的平均值、平均速度、上台信号上升斜率、下台信号下降斜率为径向基函数(RBF)网络的输入,利用RBF网络对系统进行非线性建模.以静态测量结果为相对真值进行仿真,其出现的最大相对误差为1.4%,而简单平均值的测试误差达到2.1%,结果表明:该方法比直接输入台上信号的平均值具有更高的测试精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚恩涛	南京航空航天大学自动化学院	74	390	11.0	15.0
2	张君	南京航空航天大学自动化学院	13	75	6.0	8.0
3	季娟	南京航空航天大学自动化学院	7	35	4.0	5.0