EMD和遗传神经网络算法研究—以装载机动态称重系统为例

• 作者: 刘勤贤 吕炜 鲍卫兵
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 装载机 动态称重系统 经验模态分解 遗传神经网络
• 年，卷（期）: 2012,（11）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 229-232
• 分类号: TP274
• 字数: 3169字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2012.11.049

摘要

装载机压力传感器的输出信号是包含强振动、噪声的非线性信号,而装载机动态称重系统的测量精度与压力传感器的信号之间有极其密切的关系,采用经验模态分解对压力传感器的信号进行预处理,提取其有用称重信号,采用BP神经网络算法对称重信号与重物重量之间的非线性关系进行拟合,同时使用遗传算法加快收敛速度,得到适合的非线性测重数学模型,仿真和实验参数计算表明,该处理方法在装载机动态称重系统中的应用是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘勤贤	浙江工业大学之江学院	21	140	7.0	11.0
2	鲍卫兵	浙江工业大学之江学院	28	182	8.0	12.0