基于多传感器信息融合的汽车衡误差补偿

• 作者: 易钊 林海军 滕召胜 迟海 邬蓉蓉
• 来源期刊: 仪器仪表学报
• 学科: 工学
• 关键词: 汽车衡 误差补偿 多传感器 信息融合 径向基函数神经网络
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 1245-1250
• 页数: 6页
• 分类号: TP183
• 字数: 4603字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0254-3087.2009.06.024

摘要

传统的汽车衡误差补偿方法是通过反复调节接线盒中电位器,调整每路称重传感器通道增益实现的,过程繁琐、称重结果准确度低.介绍了汽车衡称重原理,分析了称量误差产生的原因,确定了误差模型,以多路称重传感器信号为输入,提出了基于径向基函数神经网络多传感器信息融合误差补偿方法,建立了融合模型,给出r融合模型的训练算法.这种误差补偿方法建模方便,训练简单,克服了汽车衡在加工、安装过程中产生的内应力、机械形变、尺寸误差和传感器灵敏度分散性、传感器线性度误差等因素对称量结果的影响,准确度高.现场检定表明,采用这种补偿方法的汽车衡称重误差小,优于国家标准<JJG555-1996非自动秤通用检定规程>规定的三级秤指标.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	滕召胜	湖南大学电气与信息工程学院	218	3004	28.0	43.0
2	林海军	湖南大学电气与信息工程学院	19	309	11.0	17.0
3	迟海	湖南大学电气与信息工程学院	7	137	7.0	7.0
4	易钊	湖南大学电气与信息工程学院	8	77	4.0	8.0
5	邬蓉蓉	湖南大学电气与信息工程学院	3	63	3.0	3.0