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基于线性分割的动态称重传感器阵列优化方法  
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【英文篇名】 Optimization method of WIM sensor array based on linear segmentation
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【作者】 李浩; 赵池航; 赵敏慧; 梁杰;
【英文作者】 LI Hao; ZHAO Chi-hang; ZHAO Min-hui; LIANG Jie; School of Transportation; Southeast University; Key Laboratory of IOT Engineering; Xi'an University;
【作者单位】 东南大学交通学院; 西安文理学院物联网关键技术及应用重点实验室;
【文献出处】 传感器与微系统 , Transducer and Microsystem Technologies, 编辑部邮箱 2017年 03期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 传感器技术; 线性分割法; 传感器稀疏矩阵; 压电石英传感器; 路面交互模型;
【英文关键词】 sensor technology; linear segmentation method; sensor sparse matrix; piezoelectric quartz sensor; pavement interaction model;
【摘要】 基于部分承载模型的动态称重系统,能够满足车辆在高速行驶状态下的精确动态称重。然而当车轮静止于传感器上再次启动时,受其模型所限误差较大。针对这一问题以路面交互模型为基础,融合线性分割方法,提出一种基于线性分割的部分承载动态称重模型,并开发了4排并列式动态称重系统。经过实验对比验证,使用新模型构成的动态称重系统能够在车辆变速以及起停状态下整车误差仅为±2%,为重车限重管理系统、非现场治超等应用提供了一定的支持。
【英文摘要】 Focusing on the large error of partly load-bearing dynamic weighing sensor,propose a partly loadbearing dynamic weighing model based on linear segmentation and developed a four-row paratactic dynamic weighing system,based on pavement interaction model and partly load-bearing dynamic weighing model,combined with linear segmentation. Contrast experimental results verify that error of dynamic weighting system using new model,maintains within ± 2 %,when speed changes and vehicle is start-stop state. Dynamic wei...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(71563045); 西安市科技计划资助项目(CXY1531WL25); 西安文理学院重大改革项目(JG2015A009)
【更新日期】 2017-03-10
【分类号】 TP212.9
【正文快照】 0引言动态称重(weigh-in-motion,WIM)技术由于其具有通过能力强、响应速度快等特点,是未来非现场执法、主线收费站、货车安全运行保障、桥梁保护等方面应用的一个趋势。然而受其计算模型以及传感器类型所限,精度较静态称重方法相差较大。目前提高WIM传感器精度的方法有提升传感

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