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        基于彎板傳感器的動(dòng)態(tài)稱重公路預(yù)檢系統(tǒng)研究

        2015-03-30 05:54:18韓芝星李麗宏蔡曉龍董秀明
        傳感器與微系統(tǒng) 2015年8期
        關(guān)鍵詞:信號(hào)系統(tǒng)

        韓芝星,李麗宏,蔡曉龍,董秀明

        (1.太原理工大學(xué) 信息工程學(xué)院,山西 太原030024;2.國網(wǎng)山西省電力公司檢修公司,山西 太原030032)

        0 引 言

        目前,公路預(yù)檢系統(tǒng)得到大量的應(yīng)用,但國內(nèi)外的文獻(xiàn)大都研究系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)方式,布局架構(gòu)[1~4],而對(duì)動(dòng)態(tài)稱重的準(zhǔn)確度研究的較少。預(yù)檢系統(tǒng)的關(guān)鍵是動(dòng)態(tài)稱重的準(zhǔn)確度,專家系統(tǒng)智能判斷駛?cè)腩A(yù)檢系統(tǒng)的車輛是否超限;模糊多閾值消噪算法用于彎板傳感器動(dòng)態(tài)稱重信號(hào)消噪處理,得到穩(wěn)定的動(dòng)態(tài)稱重?cái)?shù)據(jù)。本文將專家系統(tǒng)與模糊多閾值消噪算法相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)稱重過程的智能化并提高稱重準(zhǔn)確度等級(jí),達(dá)到GB/T 21296—2007 動(dòng)態(tài)公路車輛自動(dòng)衡器規(guī)定的2 級(jí)秤要求[5]。

        1 公路預(yù)檢系統(tǒng)與專家系統(tǒng)

        1.1 公路預(yù)檢系統(tǒng)介紹

        公路超限預(yù)檢系統(tǒng)主要包括預(yù)檢子系統(tǒng)、復(fù)檢子系統(tǒng)、圖像監(jiān)控系統(tǒng)和執(zhí)法管理系統(tǒng)等組成,并進(jìn)行聯(lián)網(wǎng)擴(kuò)展,實(shí)現(xiàn)區(qū)域內(nèi)的站點(diǎn)聯(lián)網(wǎng),確保遠(yuǎn)程監(jiān)控和管理。

        預(yù)檢系統(tǒng)的關(guān)鍵是預(yù)檢子系統(tǒng)稱重精度和準(zhǔn)確度,預(yù)檢子系統(tǒng)稱重準(zhǔn)確度高,才能高效地對(duì)車輛進(jìn)行攔截和放行,減少車輛的復(fù)檢,避免車輛擁堵,故本文主要對(duì)預(yù)檢子系統(tǒng)的稱重準(zhǔn)確度進(jìn)行研究。

        公路超限預(yù)檢系統(tǒng)的流程圖如圖1 所示。

        圖1 公路超限預(yù)檢系統(tǒng)流程圖Fig 1 Flow chart of highway overload predetecting system

        由圖1 可知,車輛駛?cè)霗z測(cè)區(qū)域時(shí),以正常速度通過預(yù)檢子系統(tǒng)得到超限情況,如果不超限,則繼續(xù)行駛離開檢測(cè)站;如果超限,則LED 顯示屏提示超限車輛進(jìn)入復(fù)檢系統(tǒng)進(jìn)行精確稱重,接著復(fù)檢系統(tǒng)對(duì)車輛進(jìn)行靜態(tài)稱重,如果不超限,則駛離檢測(cè)站;如果超限,則接受處理,執(zhí)法部門根據(jù)車輛實(shí)際載荷量確定是否卸載,如果卸載,則駛到卸貨場卸載,卸載完復(fù)秤,后駛至出站口;如果不卸載,則到出站口出示處理單據(jù),進(jìn)而判斷復(fù)秤后是否可以離開;可以離開檢測(cè)站的直接離開,不可離開的再到執(zhí)法部門接受處理。

        1.2 專家系統(tǒng)在預(yù)檢系統(tǒng)中的應(yīng)用

        如圖2 所示,一般專家系統(tǒng)由知識(shí)庫、綜合數(shù)據(jù)庫、推理機(jī)、解釋部分和知識(shí)獲取5 個(gè)部分組成。知識(shí)庫是專家系統(tǒng)的一個(gè)重要組成部分,實(shí)際中各車型有對(duì)應(yīng)的超限規(guī)定,超限逃逸、多次超限的車輛為黑名單車輛。根據(jù)這些信息和儀表程序分析判斷的重量值為知識(shí)獲取并作為專家知識(shí)庫,將車型、車牌號(hào)碼、是否為黑名單、車輛重量值等信息作為數(shù)據(jù)庫,利用專家知識(shí)庫對(duì)當(dāng)前獲得的車輛數(shù)據(jù)進(jìn)行推理,并給出解釋和車輛是否超載的結(jié)果。

        圖2 專家系統(tǒng)組成框圖Fig 2 Block diagram of expert system composition

        2 彎板傳感器在預(yù)檢系統(tǒng)中的應(yīng)用

        2.1 彎板傳感器介紹

        彎板稱重傳感器由彈性體和粘于彈性體上的多只電阻應(yīng)變計(jì)組成[6~9]。彎板稱重傳感器由惠斯通電橋電路來得到車輛的重量信號(hào)。由于彎板稱重傳感器動(dòng)態(tài)響應(yīng)快,高度低,允許速度為200 km/h 的車輛通過,故將其應(yīng)用于預(yù)檢系統(tǒng)中對(duì)車輛進(jìn)行動(dòng)態(tài)稱重,實(shí)現(xiàn)不停車超限檢測(cè)。

        2.2 模糊多閾值消噪算法

        彎板傳感器采集到的信號(hào)存在一定的干擾,要得到準(zhǔn)確的重量值,需要對(duì)彎板傳感器采集到的信號(hào)進(jìn)行濾波處理,本文采用小波變換模糊多閾值消噪算法對(duì)重量信號(hào)進(jìn)行重構(gòu),得到平穩(wěn)的稱重信號(hào)。

        小波閾值函數(shù)分為硬閾值和軟閾值[10,11],取閾值為λ,小波系數(shù)為wi,消噪后新的小波系數(shù)為^wi,硬閾值函數(shù)

        軟閾值函數(shù)

        但這兩種方法存在一定的不足,硬閾值算法,在閾值λ處,小波系數(shù)wi處于跳變狀態(tài),故采用硬閾值重構(gòu)wi后所得信號(hào)不穩(wěn)定。軟閾值算法,可以獲得wi整體連續(xù)性,但當(dāng)wi>λ 時(shí),wi總存在恒定偏差λ,影響重構(gòu)信號(hào)與真實(shí)信號(hào)的逼近。

        假設(shè)原始稱重信號(hào)的采樣長度為N,噪聲為高斯白噪聲,方差為,一般的閾值選取算法是

        式中 j 為小波分解尺度;median 是Matlab 中的求中值的運(yùn)算命令。

        上述閾值λ 在每個(gè)尺度上是固定的,并不能隨分解層數(shù)和噪聲信號(hào)的變化而變化。實(shí)際情況中,彎板傳感器原始信號(hào)經(jīng)小波變換后,噪聲的小波系數(shù)在每層和不同的噪聲強(qiáng)度區(qū)間的分布是不同的。隨著分解層數(shù)的增加,噪聲的能量是減小的;彎板傳感器在不同載荷下干擾不同,噪聲在不同區(qū)間的大小也不同。取閾值,在不同分解層、不同噪聲區(qū)間采用相同閾值,造成某些區(qū)間將真實(shí)信號(hào)濾除,某些區(qū)間保留部分噪聲,使重構(gòu)信號(hào)不能準(zhǔn)確地逼近真實(shí)值。針對(duì)單閾值λ 選取方法的不足,提出模糊多閾值消噪算法對(duì)重量信號(hào)進(jìn)行消噪處理。

        閾值λ 在消噪中起決定性作用,故設(shè)計(jì)合適的隸屬度函數(shù)u,根據(jù)不同噪聲強(qiáng)度和不同分解層來決定小波系數(shù)的重要性。

        圖3 為重量信號(hào)在Matlab 中使用haar 母小波進(jìn)行3 層小波分解得到的原始信號(hào)和高頻部分的曲線圖。

        圖3 原始信號(hào)與小波分解高頻信號(hào)圖Fig 3 Diagram of original signal and high frequency signal of wavelet decomposition

        圖3 (b),(c),(d)中,w1j,w2j,w3j分別為高頻cd1,cd2,cd3 的小波變換系數(shù),可以得出:在車輛上秤、下秤時(shí),由于車輛與發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)等使該信號(hào)區(qū)間的干擾較大,應(yīng)選用較大的閾值來濾波;在秤上無車、車輛完全在秤上時(shí),信號(hào)區(qū)間的噪聲較小,應(yīng)選用較小的閾值來濾波,故采用分層分區(qū)間多閾值模糊消噪算法對(duì)重量信號(hào)進(jìn)行消噪處理,閾值大小用模糊隸屬度函數(shù)確定。

        根據(jù)重量信號(hào)在不同區(qū)間干擾的不同,把噪聲信號(hào)分為4 個(gè)等級(jí):無載荷、上秤、下秤、過秤。根據(jù)4 個(gè)等級(jí)下噪聲的不同,得到模糊隸屬度函數(shù)

        從而得到模糊多閾值函數(shù)為

        采用以上算法在不同分解層、不同噪聲強(qiáng)度區(qū)間的閾值估計(jì)中引入模糊隸屬度函數(shù)u,使得wij-uλ 的取值介于wij-λ 和wij之間,獲得較好的消噪效果。

        2.3 彎板傳感器信號(hào)消噪處理

        在Matlab 中,選擇haar 小波作為母函數(shù),對(duì)含噪聲的原始信號(hào)進(jìn)行3 層小波分解,將得到的小波系數(shù)進(jìn)行模糊多閾值處理,小波重構(gòu)得到準(zhǔn)確的重量信號(hào)。圖4 為模糊多閾值消噪后信號(hào)圖。

        由圖4 可得,對(duì)彎板傳感器信號(hào)消噪處理后在采樣點(diǎn)45 ~65 之間得到平穩(wěn)的重量信號(hào)A/D 值,進(jìn)而得到較準(zhǔn)確的重量值。

        3 試驗(yàn)驗(yàn)證與結(jié)論

        圖4 模糊多閾值消噪后信號(hào)圖Fig 4 Diagram of fuzzy multi-threshold de-noised signal

        現(xiàn)場進(jìn)行多次試驗(yàn),表明經(jīng)過模糊多閾值消噪處理和專家系統(tǒng)判斷后,稱重結(jié)果明顯改善,表1 為10 組處理前后數(shù)據(jù)對(duì)比圖,從表1 中可以得出:采用本文方法處理原始稱重?cái)?shù)據(jù)后,稱重誤差小于±2%。

        表1 處理前后數(shù)據(jù)對(duì)比Tab 1 Comparison of datas before and after processing

        4 結(jié)束語

        本文采用專家系統(tǒng)與模糊多閾值消噪算法相結(jié)合的方式,對(duì)彎板傳感器動(dòng)態(tài)稱重?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行處理,分析車輛是否超限。介紹公路預(yù)檢系統(tǒng)的組成和專家系統(tǒng)的應(yīng)用,采用模糊多閾值消噪算法對(duì)彎板傳感器的動(dòng)態(tài)稱重?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行消噪處理,得到的動(dòng)態(tài)稱重?cái)?shù)據(jù)滿足要求。最后,通過現(xiàn)場試驗(yàn)進(jìn)行算法驗(yàn)證,試驗(yàn)結(jié)果表明:將專家系統(tǒng)與模糊多閾值消噪算法相結(jié)合,對(duì)動(dòng)態(tài)稱重?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行處理能明顯地提高動(dòng)態(tài)稱重的準(zhǔn)確度,稱重誤差小于2%,其標(biāo)準(zhǔn)度等級(jí)達(dá)到2 級(jí)。

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