一种基于动态连续称重智能补偿算法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN111649815A(43)申请公布日2020.09.11(21)申请号202010256118.6(22)申请日2020.04.02(71)申请人深圳亿维锐创科技股份有限公司地址518055广东省深圳市南山区南头关口二路智恒产业园26栋1-2楼(72)发明人章年(74)专利代理机构深圳力拓知识产权代理有限公司44313代理人龚健(51)Int.Cl.G01G23/01(2006.01)权利要求书2页说明书5页附图7页(54)发明名称一种基于动态连续称重智能补偿算法(57)摘要一种基于动态连续称重智能补偿算法，建立应变式压力传感器以及秤体构成的称重部分的微分方程；利用测试系统动力学中的时间域建模法对传感器进行建模，确定系统的动态参数固有频率ωn和阻尼比ζ；加入串联补偿环节Hc(s)，串连在传感器的H(s)的后面，以形成一个等效系统He(s)；建立传感器的数据模型，计算出阶跃相应；引入模糊控制算法消除冲击力F(t)的影响；引入仿人智能积分控制算法消除留空量△G的影响。本发明对传感器进行补偿的方法，使得传感器的振荡得以有效抑制，同时引入的利用具有仿人智能控制算法的模糊控制器可以有效地消除留空量△G和冲击力F(t)对精度的影响。在提高了动态称重的速度的同时，也保证了系统的测量准确性。CN111649815ACN111649815A权利要求书1/2页1.一种基于动态连续称重智能补偿算法，其特征在于，包括以下具体步骤：S1、建立应变式压力传感器以及秤体构成的称重部分的微分方程；S2、利用测试系统动力学中的时间域建模法对传感器进行建模，确定系统的动态参数固有频率ωn和阻尼比ζ；S3、加入串联补偿环节Hc(s)，串连在传感器的H(s)的后面，以形成一个等效系统He(s)；S4、建立传感器的数据模型，计算出阶跃相应；并使用最小二乘法辨识出补偿环节的Hc(z)；S5、引入模糊控制算法消除冲击力F(t)的影响；S6、引入仿人智能积分控制算法消除留空量△G的影响；S7、设模糊集合中，误差E，误差变化率C为经过量化的模糊变量，输出控制量U，三者的论域选取均为{-N,…，-1,0,1,…，N},其中，α、β和γ为加权因子，且α、β和γ∈(0,1)；S8、输入前几次称重的误差：en-1，en-2；S9、计算误差变化：C＝en-1-en-2，判断E·C的值，若E·C＞0或E≠0,则增加积分项∑＝en-1+en-2，否则，不增加积分项；S10、计算误差调整量：Δe＝βen-1+γC+(1-β-γ)∑ei或Δe＝αen-1+(1-α)C；S11、计算调整时间：Δt＝Δe/k，从而决定关闭阀门时间t2＝t1+Δt。2.根据权利要求1所述的基于动态连续称重智能补偿算法，其特征在于，S1中应变式压力传感器以及秤体构成的称重部分的微分方程可等效为二阶系统：m——秤体质量，kg；M(t)——车辆质量，kg；c——系统等效阻尼系数；c1——系统等效刚度，N/m；F(t)——轮胎压到传感器的冲击力，N；x——秤体相对参考零点的位移，m；g——重力加速度，m/s2。3.根据权利要求1所述的基于动态连续称重智能补偿算法，其特征在于，S2中用锤击法产生单位脉冲作为激励源，获得实验过渡过程曲线，然后分析过渡曲线，利用图解法从图上量出振荡周期和峰值，便可以计算出系统传递函数的动态参数ωn和ζ；参考公式计算可得：式中A1，An——曲线上相隔n个周期的两个峰值；f——过度过程振荡频率，Hz，可从曲线上直接量出的振荡周期T求得：2CN111649815A权利要求书2/2页f＝T/1。4.根据权利要求1所述的基于动态连续称重智能补偿算法，其特征在于，S3中：式中k应等于传感器的静态灵敏度，为了展宽传感器低频部分的工作频带，且加快响应速度，动态补偿滤波器的阻尼比选为0.707，其固有频率可根据展宽的工作频带确定。5.根据权利要求1所述的基于动态连续称重智能补偿算法，其特征在于，S5中在预测关闭时刻t的基础上加上调节时间△t；引入模糊控制算法，根据前几次称重情况，模仿人的称重行为，计算出本次称重的调节时间△t，计算车轮震动的时刻t1＝e/k，k为理想称重曲线图中AB段斜率；对其调整，则得真正车轮轴震动时间为：t2＝t1+Δt。3CN111649815A说明书1/5页一种基于动态连续称重智能补偿算法技术领域[0001]本发明涉及公路动态连续称重技术领域，尤其涉及一种基于动态连续称重智能补偿算法。背景技术[0002]在称重技术中，应用最为普遍的是由应变片和弹性体组成的压力传感器。在静态称重中，将重物放于称重系统的托架上，待稳定后，就可以准确地读出重量值。但是在动态称重过程中，这种传感器就暴露出缺陷。由于其弹性体的阻尼过小，