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武汉理工大学硕士学位论文神经网络在汽车动态称重系统中的应用姓名：陈琼申请学位级别：硕士专业：计算机应用指导教师：潘昊20060401神经网络在汽车动态称重系统中的应用作者：陈琼学位授予单位：武汉理工大学参考文献(46条)1.房小翠.王金凤单片机实用系统设计技术19992.孙育才MCS-51系列单片微型计算机及其应用19973.李素芬.李刚新型微控制器AduC812的P1口的应用20004.ADuC812User'sManual20005.何循来.李世义新型单片机ADC812在存储测试系统中的应用6.龚建伟.熊光明VisualC++/TurboC串口通信编程实践20047.谭思亮.邹超群VisualC++串口通信工程开发实例导航20038.陈平.褚华软件设计师教程20049.彭东SQLServer2000应用开发技术指南200110.施昌彦动态称重测力技术的现状和发展动向200011.查看详情198612.宋爽动态称重技术的应用与展望[期刊论文]-河北冶金2000(3)13.边润强.陈长清.吴训一.吴俊龙动静态两用电子轨道衡[期刊论文]-仪器仪表学报1998(2)14.杨卫东动态称重系统仪器软硬件设计1995(06)15.易源星.黄健夫.龙海洪汽车衡计算机称量系统1996(06)16.章家岩.叶金杰汽车自动称重系统的设计与应用1996(07)17.靳蕃神经计算智能基础原理200018.高雪鹏.丛爽BP网络改进算法的性能对比研究[期刊论文]-控制与决策2001(2)19.周云山.王荣本.张友坤自动引导车辆系统的研究(四)--自动引导车辆(AGV)的建模仿真1994(04)20.夏宏飞混合神经网络及其应用研究[学位论文]硕士200321.李塔垣广佛高速公路收费系统模式设计[期刊论文]-广东公路交通1994(3)22.戴长永.许宏科.姚永福动态称重在高等级公路收费中的应用1999(06)23.帖智武公路建设项目可行性研究中应注意的几点问题1994(04)24.宋爽动态称重技术的应用与展望[期刊论文]-河北冶金2000(3)25.凌杰.龙水根优化算法在汽车动态称重系统中的应用[期刊论文]-西安公路交通大学学报2001(3)26.马正华.薛国新BP神经网络训练算法的改进[期刊论文]-江苏理工大学学报（自然科学版）2000(1)27.李晓峰BP人工神经网络模型的进一步改进及其应用[期刊论文]-吉林化工学院学报2000(4)28.徐光华.张继军.屈梁生基于系统辨识的动态汽车衡称重方法[期刊论文]-中国机械工程2002(8)29.曲振强.苏秀平.凌杰公路动态称重系统红外测速光电传感器的研制[期刊论文]-电子工程师2002(9)30.周道武.杨智春便携式动态轮(轴)重仪称量误差分析[期刊论文]-计量技术2002(4)31.张勇.吴文兵.谢竹生.张雨汽车轮重动态检测中的单片机[期刊论文]-汽车科技2004(3)32.贺清碧.周建丽BP神经网络收敛问题的改进措施33.AdvancesinNeuralNetworks-ISNN2004200434.Applicationofvisual,statisticalandartificialneuralnetworkmethodsinthedifferentiationofwaterfromtheexploitedaquifersinKuwaitAmitabha35.Ji-ZhengChu.Po-FengTsai.Wen-YenTsaiAnExperimentalStudyofModelPredictiveControlBasedonArtificialNeuralNetworks200336.PriscillaSolísBarreto.RodrigoPintoLemosATMTrafficPredictionUsingArtificialNeuralNetworksandWaveletTransforms200137.Applicationofvisual,statisticalandartificialneuralnetworkmethodsinthedifferentiationofwaterfromtheexploitedaquifersinKuwait38.HalinaKwasnicka.MariuszParadowskiSelectionPressureandanEfficiencyofNeuralNetworkArchitectureEvolving200439.ZhanchengLi.MinfenShenClassificationofEEGSignalsUnderDifferentBrainFunctionalStatesUsingRBFNeuralNetwork200440.YAHassan.OGPhilipAnewartificialneuralnetworktrackingtechniqueforparticleimagevelocimetry41.JYi.JZheng.TYangSolvingtheControlProblemforElectrochemicalGeartooth-ProfileModificationUsinganArtificialNeuralNetwork42.LeonardZiemianskiTheSolutionofanInverseProbleminPlatesbyMeansofArtificialNeuralNetworksGrzegorzPiatkowski200443.AdaInterfacesandtheListenerParadigmJean-PierreRosenLectureNotesinComputer200244.JamesALandayInformalToolsforDesigningAnywhere,Anytime,AnydeviceUserInterfaces200245.GrahamJWilliams.DicksonLukoseArtificialIntelligenceinIndustry200146.蒋岚.龚为廷多层前馈神经网络在自动控制系统中的应用[期刊论文]-北京工业大学学报2000(2)相似文献(10条)1.期刊论文何红丽.张元.吕运鹏.HeHongli.ZhangYuan.LüYunpeng神经网络在汽车动态称重数据处理中的应用-自动化仪表2007,28(5)公路汽车动态称重信号由于受外界各种干扰因素的影响,数据处理较为复杂.针对汽车动态称重系统中数据处理的复杂性,提出了利用神经网络算法对动态称重信号中影响测量精度的主要因素进行数据融合,实现消除外界干扰和非线性校正.实验结果表明,神经网络算法对动态称重信号的数据融合可行有效,其精度满足ASTMWIM系统分类(E1318-94标准)的Ⅲ类要求.2.学位论文许嘉汽车动态称重信号分析与处理2005本文在详细介绍应变片式传感器的主要型式以及各自优缺点的基础上，选择了抗侧向力能力强的圆板式传感器用于中、低速汽车动态称重，并对其动态参数进行了校验。随后对汽车动态称重信号进行了详尽的时域和频域分析，并在此基础上设计低通与带阻数字滤波器，滤除了实际采集的信号中的工频干扰与大部分白噪声，效果显著。论文详细介绍了EMD、参数估计和优化方法的原理，并将其用于对汽车动态称重信号的处理，结果表明上述几种算法对确定车型处理精度较高，实现高精度的通用算法有赖于准确的车型分类信息。论文还对广泛使用的平均法提出了改进，实验结果证实了改进的有效性。神经网络算法具有良好的学习能力与分类能力，本文将神经网络算法应用于汽车动态称重。本文设计了单隐层的BP网络，在充分考察不同车型不同车速汽车动态称重信号特点的基础上，将信号的均值、最大值、汽车经过秤台的速度和灵敏度参数作为网络输入，使用420组数据作样本训练，430组数据进行验证，结果表明神经网络算法用于汽车动态称重方案可行。论文最后介绍了汽车动态称重系统的软件设计，使用VC与MATLAB混合编程实现，可以方便与其他智能交通系统接口。3.期刊论文张秀琴.陈晓东.葛如海.苏清祖.ZhangXiuqin.ChenXiaodong.GeRuhai.SuQingzu油管式汽车动态称重仪材料参数反演-汽车工程2006,28(5)为了确定油管式汽车动态称重仪的仿真材料参数,根据油管的主要作用采用VPG技术中的简化方法,将钢丝/橡胶复合层视为弹性材料,该弹性材料的待定参数为弹性模量E和泊松比μ.依据反演的基本原理设计了获取观测数据的试验方案,将有限元法与人工神经网络两种计算方法相结合,对参数E和μ进行了反演.最后将反演结果代入有限元模型中进行计算,其结果与实测数据吻合较好.4.期刊论文张君.姚恩涛.倪国芬.季娟.ZhangJun.YaoEntao.NiGuofen.JiJuan图像分类结合经验模分解和径向基函数网络在车辆动态称重中的应用-机械科学与技术2007,26(6)在车辆动态称重系统中,称重数据的处理是很复杂的.针对车辆运动参数对轴重信号的影响,本文采用径向基函数(RBF)网络,考虑到网络的泛化能力与拟合精度的矛盾,将车辆按照重量分为大、中、小3种类型,进行整车建模和网络训练.实际测试过程中,利用汽车俯视图像先提取类型特征,为了减小汽车运行过程中的振动对测试精度的影响,对汽车完全驶上称重台的信号进行经验模分解(empiricalmodedecomposition,EMD)求得剩余分量的平均值,并以前、后轴的剩余分量的平均值、平均速度、上台信号上升斜率、下台信号下降斜率为径向基函数网络的输入,然后根据汽车的类型将测试参数输入不同的神经网络进行处理,以静态测量结果为相对真值.结果表明,采用台上信号EMD分解的剩余分量的平均值作为输入的分类建模比直接采用台上信号的平均值作为输入的单一建模测试精度更高.5.学位论文彭伟汽车动态称重系统设计2008近年来，我国道路运输车辆超载现象极为普遍，在严重地区，几乎所有的货运车辆都存在不同程度的超载行为。公路动态称重是目前高速公路管理一项必不可少的技术，在我国也是一项较为新兴的技术。其能有效减缓公路路面的损耗、节约公路养护成本、减少因超载而引起的交通事故，与税务系统相结合，还能防止国家税收的大量流失。本文在参阅了大量国内外相关文献的基础上，首先分析汽车的运动状态与动力特性，得出包括汽车速度、汽车振动、地面不平整等影响汽车动态称重的一系列因素，然后提出动态称重系统的设计思想，采用六面三维简化模型，分析汽车行进过程中振动产生的种类和原因，并从硬件和软件两方面找出提高动态称重精度的有效措施。本文设计的汽车动态称重硬件系统采用电阻应变式称重传感器搭建称重平台，设计了信号放大电路、AD转换电路、信号采集电路、单片机控制电路和通信电路，给出了信号流程图。称重数据的信号处理对测重精度有着非常大的影响。论文研究了动态称重信号的几种处理算法：平均算法、EMD算法、神经网络算法、参数估计法。采用参数估计法，在matlab下仿真称重信号，利用参数估计法中的最小二乘递推算法进行处理，取得了较好的结果。论文详细介绍了汽车动态称重软件系统的开发方法和开发过程，采用SQLServer2000作为数据库开发平台，采用面向对象开发工具VisualBasic6.0作为应用软件开发工具，其界面友好，可视化程度高，给出了部分源程序和软件操作界面。6.期刊论文姚恩涛.张君.倪国芬.季娟.YaoEntao.ZhangJun.NiGuofen.JiJuan基于图像特征分类和RBF网络的两轴车辆动态称重技术-南京航空航天大学学报2007,39(1)汽车在行驶过程中的总重信号通常由各轴重信号确定,各轴重信号的测试精度取决于对车辆运动参数和振动信号等的精确分析.本文采用径向基函数(Radialbasisfunction,RBF)网络处理轴重信号,针对该网络的泛化能力与拟合精度的矛盾,将车辆按照重量分为大、中、小3种类型,并进行整车建模和网络训练;实际测试过程中,利用汽车俯视