[发明专利]汽车衡称重误差自动补偿方法

摘要

本发明公开了一种汽车衡高准确度称重与误差自动补偿方法，它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。首先根据先验知识，构造3个子神经网络；然后利用不同吨位的标准砝码和称重信号采集电路，训练样本，传输至上位机，利用训练软件，完成3子神经网络离线训练，获得相应的参数，并下载至下位机，为汽车衡在线测量作准备；汽车衡在线测量时，下位机首先通过称重信号采集电路，获得称重信号向量作为3个子神经网络的输入，并计算各子神经网络的输出；粗略估计被测载荷的重量，自动获得复合神经网络输出权值；将子神经网络的输出加权融合，得到最终的称重结果，并同时完成汽车衡称重误差补偿。本发明可以实现汽车衡偏载误差与线性度误差的自动补偿，大大提高了称重结果的准确度。

主权项

一种汽车衡称重误差自动补偿方法，其特征在于：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，具体步骤如下：(1)根据先验知识，即国家标准《JJG539‑97数字指示秤检定规程》规定的误差特征，构造3个子神经网络；(2)利用不同吨位的标准砝码，分别加载在汽车衡承载面上的不同位置，系统下位机通过N路相互独立的称重信号采集电路，获取N路称重传感器输出信号，经数据预处理后，获得称重信号向量Xj(j＝1，2，...，K)，并构成训练样本(Xj，yj)；下位机通过通信接口将训练样本传输至上位机，利用训练软件，完成3子神经网络离线训练，获得相应的参数，并下载至下位机，为汽车衡在线测量作准备；(3)汽车衡在线称重与误差补偿时，下位机首先通过N路相互独立的称重信号采集电路，获得N路称重传感器输出信号，经数据预处理后，获得N路称重信号向量X；将称重信号向量X作为子神经网络1、2、3的输入，计算获得各子神经网络的输出yi(i＝1，2，3)；粗略估计被测载荷的重量，并根据国家标准《JJG539‑97数字指示秤检定规程》的规定，自适应获得复合神经网络输出权值W，即 w 1 = 1 if y ~ i ≤ 500 e 0 if 500 e < y ~ i ≤ 2000 e 0 if 2000 e < y ~ i ≤ M max w 2 = 0 if y ~ i ≤ 500 e 1 if 500 e < y ~ i ≤ 2000 e 0 if 2000 e < y ~ i ≤ M max w 3 = 0 if y ~ i ≤ 500 e 0 if 500 e < y ~ i ≤ 2000 e 1 if 2000 e < y ~ i ≤ M max W = w 1 w 2 w 3 Σ j = 1 3 w j = 1 式中，w1、w2、w3为W的3个分量；根据各个子神经网络的输出yi和复合神经网络输出权值，将子神经网络的输出加权融合，得到最终的称重结果，并同时完成汽车衡称重误差补偿，即 y = w 1 y i + w 2 y 2 + w 3 y 3 = Σ j = 1 3 w j y j .