[发明专利]汽车衡称重误差自动补偿方法

说明书

技术领域

汽车衡称重误差自动补偿方法，本发明涉及一种汽车衡高准确度称重与误差补偿的方法，具体地说，涉及一种利用神经网络方法进行汽车衡高准确称重与误差补偿的方法，属于称重系统检测与信息处理领域，也可应用于其它多传感器系统。

技术背景

汽车衡(包括地上衡、地中衡等)作为衡器的重要分支，称量范围由几吨到几百吨甚至上千吨，是厂矿、商家等用于大宗货物计量的主要称重设备，其广泛应用于仓储贸易、交通运输、工矿企业等部门，随着工业生产与交通运输的发展，汽车衡的需求量将越来越大。现有汽车衡除计量功能外，还具有监测、管理等多种功能，其对企业的现代化管理具有重要意义。

由于价格等原因，目前模拟式电子汽车衡占据汽车衡市场的主导地位。现有模拟式电子汽车衡主要由承重传力机构(秤体)、模拟称重传感器、称重显示仪表三大主部件组成，由此可完成汽车衡基本的称重功能，其利用传感器输出信号累加方式，在模拟接线盒中将各路称重传感器的输出信号集中累加，获得一个与被测载荷质量成比例的电压信号，经信号调理、A/D转换后，由单片机处理获得称重结果，送显示、通信，完成被测载荷的称重。汽车衡称重结果的准确度受偏载误差与线性度误差等影响。偏载误差是由于汽车衡受各种非线性因素的影响，被测载荷处于汽车衡承载面上不同位置时，称量结果不一致而产生的误差；线性度误差是由于各路称重传感器的特性不一致，导致汽车衡的输入与输出并非理想的线性关系，从而产生的称重误差。现有汽车衡的偏载误差与线性度误差补偿过程是分开的，偏载误差补偿方法有：(1)通过人工反复调节汽车衡接线盒中电阻器，改变每路传感器通道增益，补偿偏载误差，这种方法人工操作繁琐，工作效率低，补偿效果差；(2)利用位置传感器检测载荷加载在承载器上的位置，根据位置信息实现偏载误差补偿和称重融合，该方法适合小承载器的电子秤，对于大承载器的汽车衡，需要进一步改进，同时该方法需要增加位置传感器，增加了汽车衡的成本，且不易于工程实现；(3)采用多元线性回归方法，即利用标准砝码加载在汽车衡各受力支点上(即称重传感器)，得到一组线性方程，通过求解该方程获得各称重传感器通道的增益系数，从而实现偏载误差补偿，该方法没有考虑汽车衡各种非线性因素影响，补偿效果不明显；(4)采用数字称重传感器实现偏载误差补偿，该方法没有考虑汽车衡各种非线性因素影响，补偿效果差，同时数字称重传感器成本高。现有汽车衡线性度误差补偿是在偏载误差补偿完成后，利用如下方法完成：首先利用不同重量的标准砝码依次加载在汽车衡秤体上，获得目标称重结果与实际称重结果，然后将实际称重结果倍乘修正系数，使之等于目标称重结果。这种方法是在基于汽车衡输入-输出为线性关系的基础上的，与实际相差较大，因此补偿效果较差。

发明内容

为克服已有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于复合神经网络的汽车衡高准确度称重与误差补偿方法，该方法能够自动、准确地完成汽车衡称重误差补偿，提高称重结果准确度。

受承载器的刚度与强度、汽车衡加工与安装过程中产生的内应力与机械形变及尺寸误差、称重传感器灵敏度的分散性等因素影响，同一被测载荷加载在承载器不同位置时，称重结果不一致，即称重结果与加载点位置有关，具有偏载误差。汽车衡具有多路称重传感器，各路称重传感器的输入-输出特性、灵敏度等不一致，导致汽车衡的输入与输出并非线性关系，从而产生线性度误差。汽车衡检定的国家标准《JJG539-97数字指示秤检定规程》规定，汽车衡不同秤量段的最大允许误差不同，因此测量不同载荷时，所要求准确度是不一样的。

基于以上分析，本发明提出的汽车衡称重误差自动补偿方法，利用复合神经网络逼近汽车衡输入-输出之间的非线性函数关系，从而完成汽车衡高准确度称重与误差补偿。这种方法包括复合神经网络构造、神经网络离线训练与汽车衡在线称量三个方面，具体如下：

(1)复合神经网络构造

根据汽车衡检定的国家标准《JJG539-97数字指示秤检定规程》规定，汽车衡不同秤量段(一般分为3个秤量段)的最大允许误差E_pmax不同，即