[发明专利]货车超载在线自动预判断方法及系统

摘要

本发明公开了一种货车超载在线自动预判断方法及系统。克服自动车型分类困难和称重速度慢等问题。该方法包括车型识别与超载预判断两步骤，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)利用端点检测方法判断有无行驶的车辆，无，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，否，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振动信号进行小波包参数计算；6)BP网络超载预判定。实施该方法的系统由信号采集模块、信号处理模块与微机接口模块组成，它们依次是电线连接。

主权项

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X3j(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S3j表示X3j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，S3j(j＝0，1，，…，7)对应的能量为E3j(j＝0，1，…，7)，则有：$E_{3j}=\underset{k=1}{\overset{n}{\Sigma }}{\left|x_{\mathrm{jk}}\right|}^2其中，xjk(j＝0，1，\dots ，7；k＝1，2，\dots ，n)表示重构信号S3j离散点的幅值；(4)构造能量向量空间构造能量向量为：T＝[E30，E31，E32，E33，E34，E35，E36，E37]；(5)采用能量归一化，即归一化后各参数平方和为一的方法对能量向量进行归一化处理，把数据映射到0～1范围之内，令：$ E={\left(\underset{j=0}{\overset{7}{\Sigma }}{\left|E_{3j}\right|}^2\right)}^{\frac{1}{2}}$ T^{\prime }=[\frac{E_{30}}{E},\frac{E_{31}}{E},\frac{E_{32}}{E},\frac{E_{33}}{E},\frac{E_{34}}{E},\frac{E_{35}}{E},\frac{E_{36}}{E},\frac{E_{37}}{E}]向量T\prime 即为归一化后的能量向量，$ \frac{E_{3j}}{E}=T_j,则：T\prime ＝[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。$$$$