基于BP神经网络的车辆动态称重技术

• 作者: 冯旭刚 熊少康 王凌川 章家岩 郭许林
• 来源期刊: 安徽工业大学学报（自然科学版）
• 关键词: 动态称重 最大超调量 神经网络 MATLAB仿真
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 机械、控制与电气
• 页码范围: 76-79
• 页数: 4页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7872.2014.01.017

摘要

车辆动态称重对于控制超载运输或物流仓储等要求连续称重的场合具有重要作用.针对车辆动态称重的技术特点和工艺要求,分析动态称重过程的动力学模型,确定位移信号阶跃响应的最大超调量与车重之间的单调函数关系,提出1种基于BP神经网络预测最大超调量的动态称重计算方法,并在MATLAB环境下进行仿真分析,通过系统的学习和训练,完成了动态称重过程的车辆静态重量计算.结果表明,提出的动态称重算法可有效地提高车辆动态称重系统的称量精度,具有较高的实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	章家岩	安徽工业大学电气与信息工程学院	81	314	9.0	14.0
2	熊少康	安徽工业大学电气与信息工程学院	4	17	2.0	4.0
3	冯旭刚	安徽工业大学电气与信息工程学院	46	128	5.0	8.0
4	郭许林	安徽工业大学电气与信息工程学院	2	11	1.0	2.0
5	王凌川		1	10	1.0	1.0