[发明专利]货车超载在线自动预判断方法及系统

权利要求书

1.一种采用计算机程序的货车超载在线自动预判断方法，包括车型识别步骤，其特征在于，货车超载在线自动预判断方法还包括超载预判断步骤，所述的超载预判断步骤包括如下流程：

1)利用振动传感器采集车辆行驶中的振动信号；

2)利用端点检测的方法判断有无行驶的车辆，无行驶的车辆，信号不进入下一步；

3)从采集的行驶车辆的声音信号判断是否为载货车辆，不是载货车辆，信号不进入下一步；

4)当由车型识别步骤判断是载货车辆时，即对载货车辆的振动信号进行信号去噪、帧截取和归一化的信号预处理；

5)对经过信号预处理的信号进行小波包参数计算：

(1)对每个样本进行三层小波包分解，提取第三层8个频率通道的信号特征X_3j(j＝0，1，，…，7)；

(2)对小波包分解系数重构，提取各频带范围的信号，以S_3j表示X_3j的重构信号；

(3)求各频带信号的总能量，由于输入信号是随机信号，其输出也是随机信号，S_3j(j＝0，1，，…，7)对应的能量为E_3j(j＝0，1，…，7)，则有：

E3j=Σk=1n|xjk|2]]>

其中，x_jk(j＝0，1，…，7；k＝1，2，…，n)表示重构信号S_3j离散点的幅值；

(4)构造能量向量空间

构造能量向量为：

T＝[E₃₀，E₃₁，E₃₂，E₃₃，E₃₄，E₃₅，E₃₆，E₃₇]；

(5)采用能量归一化，即归一化后各参数平方和为一的方法对能量向量进行归一化处理，把数据映射到0～1范围之内，

令：E=(Σj=07|E3j|2)12]]>

T′=[E30E,E31E,E32E,E33E,E34E,E35E,E36E,E37E]]]>

向量T′即为归一化后的能量向量，E3jE=Tj,]]>则：

T′＝[T₀，T₁，T₂，T₃，T₄，T₅，T₆，T₇]；

6)BP网络超载预判定

(1)在学习阶段输入要学习的样本，直到网络收敛为止，此阶段就是不断的调整各个神经元的连接强度，使其能在最小二乘的意义上逼近所对应的输出，学习阶段采取离线方式进行；

(2)在识别阶段，对于给定的输入进行计算，得到预判定结果。