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基于料斗秤的定量裝車系統(tǒng)算法_董秀明
料斗秤［1］以其擁有較高的計量效率、適用于非粘性散狀物料的稱量等優(yōu)點和特點，在交通運輸、工業(yè)生產(chǎn)等部門尤其在以煤炭為原材料的企業(yè)中得到廣泛應用。經(jīng)研究分析，在定量裝車系統(tǒng)中存在兩方面的問題： 1） 在料倉卸料過程中，由于物料的下落沖擊和卸料閥門開啟/閉合的沖擊，造成稱重傳感器輸出信號中含有較多的噪聲信號; 2） 在長期使用過程中，稱重傳感器還會產(chǎn)生不同程度的老化，甚至損壞造成嚴重的稱量誤差或?qū)е孪到y(tǒng)故障。針對上述問題，首先，替代傳統(tǒng)的滑動平均濾波處理方法［2］，利用小波變換［3］算法對稱量信號中的噪聲信號進行降噪處理; 其次，針對傳感器老化、故障的問題，利用徑向基（ ＲBF） 神經(jīng)網(wǎng)絡［4］算法逼近多路稱重傳感器之間的關(guān)系，預測各傳感器的輸出，進行故障傳感器的判斷，并在某一只稱重傳感器失效情況下給出估算值替代其信號，得到校正稱量數(shù)據(jù)，并給出傳感器故障信號。
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