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基于料斗秤的定量裝車系統算法_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點和特點，在交通運輸、工業生產等部門尤其在以煤炭為原材料的企業中得到廣泛應用。經研究分析，在定量裝車系統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，稱重傳感器還會產生不同程度的老化，甚至損壞造成嚴重的稱量誤差或導致系統故障。針對上述問題，首先，替代傳統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） 神經網絡［4］算法逼近多路稱重傳感器之間的關系，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，得到校正稱量數據，并給出傳感器故障信號。
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