CN104406671B - 一种基于漏电流模型的动态称重方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于漏电流模型的动态称重方法和系统，该方法包括如下步骤：采集车辆通过压电传感器的波形信号；对压电传感器采集到的波形信号进行信号调理；对调理后的波形信号进行特征参数提取；根据提取到的特征参数计算漏电流值；根据得到的漏电流值进行波形补偿；根据补偿后的波形计算车辆重量信息。本发明通过漏电流模型公式的补偿，在不增加硬件成本的基础上，弥补了由于电荷放大器反馈电容的漏电流引起的原始信号损失；解决了随车辆速度越低，重量偏轻程度越大的问题，从而提高了基于压电效应的传感器系统的称重精度。

Description

一种基于漏电流模型的动态称重方法和系统

技术领域

本发明涉及一种动态称重方法和系统，特别涉及一种基于漏电流模型的动态称重方法和系统，属于车辆称重技术领域。

背景技术

高速公路车辆超限现象越来越严重。目前，车辆动态称重技术广泛应用于高速预检、交通流量调查、治理超限超载和计重收费系统中，在交通管理、超载治理中起到了重要的作用。在公路车辆超限预判、桥梁超限报警和轴载动态计量中，迫切需要体积小、动态范围广、灵敏度高、精度高的动态称重传感器和动态车辆称重系统。

基于压电效应的压电传感器广泛应用于高低速称重领域，其固有的优势在于可称量的速度范围广，车辆震动小。然而压电传感器由于产生的是电荷信号，其信号量极其微弱，通常需要采用电荷转换放大电路将其电荷信号转换为电压信号并放大，从而便于后端进行数据处理。电荷放大电路的弊端在于压电传感器受冲击产生电荷信号给反馈电容，反馈电容在充电的同时，由于反馈电容自身存在的漏电现象，导致后端接收到的波形信号损失，最终使称重的结果不准确。通常随着车辆速度越低，其通过传感器的时间变长，反馈电容的漏电时间也相应变长，漏电流也相应增大，从而导致称重结果偏轻，误差增大，从而影响了称重精度。

由于电容漏电损失导致车辆速度越慢称量时重量偏轻程度越大，目前针对这种由于漏电流现象导致的随速度越低重量损失越大的问题，普遍采用的是改进电路设计方法(例如，选用漏电流更小的电容作为反馈电容)。但是无论如何改进电路，漏电流始终存在，从而在一定程度上限制了基于压电效应的传感器的称重精度。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：提高车辆动态称重的精度。

为实现上述的发明目的，本发明提供了一种基于漏电流模型的动态称重方法和系统。

一方面本发明提供一种基于漏电流模型的动态称重方法，其特征在于，包括如下步骤：

采集车辆通过压电传感器的波形信号；

对压电传感器采集到的波形信号进行信号调理；

对调理后的波形信号进行特征参数提取；

根据提取到的特征参数计算漏电流值；

根据得到的漏电流值进行波形补偿；

根据补偿后的波形计算车辆重量信息。

其中较优地，所述对压电传感器采集到的波形信号进行信号调理的步骤具体包括：

压电传感器输出的电荷信号转换成电压信号；

对转换后的电压信号进行滤波处理，滤除电压信号中的噪声干扰；

对滤波处理后的电压信号进行放大处理；

放大后的电压信号转换成数字信号。

其中较优地，所述特征参数包括：上称时刻T1、下称时刻T2、以及通过上下称时刻点选取的波形的积分和sum。

其中较优地，所述漏电流值是按下式计算的：

Q＝K×A×(2T²-T³)

其中，Q表示漏电电荷量，K表示等效系数，A表示波形幅度值，T表示上称时刻至下称时刻间的波形宽度。

其中较优地，所述车辆重量信息是按下式计算的：

G＝K₁×(sum×speed+KA(2T²-T³))

其中，G表示计算所得重量，K、K1表示等效系数，A表示波形幅度值，sum表示车辆上称时刻点、下称时刻点选取的波形的积分和，speed表示轮速度，T表示上称时刻至下称时刻间的波形宽度。

另一方面，本发明还提供一种基于漏电流模型的动态称重系统，应用上述的方法，包括：

信号获取模块、信号调理模块，特征参数提取模块、漏电流计算模块、波形补偿模块和车辆重量计算模块；

所述信号获取模块采集车辆通过信号获取模块时的波形信号并转换成电荷信号输出至所述信号调理模块；所述信号调理模块对电荷信号调理处理并转换成数字信号传输至所述特征参数提取模块；所述特征参数提取模块提取数字信号中相应的特征参数；所述漏电流计算模块根据特征参数计算漏电流；所述波形补偿模块通过漏电流的值对原始波形信号进行补偿，所述车辆重量计算模块根据补偿后的波形信号计算车辆的重量信息。

其中较优地，所述信号获取模块是两条或者两条以上的基于压电效应的传感器阵列排列。

其中较优地，所述信号调理模块包括依序连接的电荷转换单元、信号滤波单元、信号放大单元、信号A/D转换单元；

所述电荷转换单元将压电传感器输出的电荷信号转换成电压信号传输至所述信号滤波单元，所述信号滤波单元对转换后的电压信号滤波处理，滤除电压信号中的噪声干扰并传输至所述信号放大单元，所述信号放大单元对滤波处理后的电压信号放大处理后传输至所述信号A/D转换单元；所述信号A/D转换单元将放大后的电压信号转换成数字信号。

其中较优地，所述系统还包括：

车辆分离检测模块，用于提取车辆的收尾信号并根据收尾信号上传车辆信息。

其中较优地，所述车辆分离检测模块是地感线圈、光栅、激光中的任意一种。

本发明提供的基于漏电流模型的动态称重方法和系统，通过漏电流模型公式的补偿，在不增加硬件成本的基础上，弥补了由于电荷放大器反馈电容的漏电流引起的原始信号损失；解决了随车辆速度越低，重量偏轻程度越大的问题，从而提高了基于压电效应的传感器系统的称重精度。

附图说明

图1是本发明基于漏电流模型的动态称重方法的流程示意图；

图2是本发明电荷放大器漏电流产生示意图；

图3是本发明一种实施方式中车辆信号波形图；

图4是本发明一种实施方式中单轮波形信号及特征点示意图；

图5是本发明一种实施方式中漏电流未补偿的一组车辆重量误差随速度变化的曲线示意图；

图6是本发明一种实施方式中漏电流补偿后车辆重量误差随速度变化的曲线示意图；

图7是本发明一种实施方式中基于漏电流模型的动态称重系统结构示意图；

图8是本发明一种实施方式中传感器布局示意图；

图9是本发明一种实施方式中信号调理部分的结构示意图；

图10是本发明一种实施方式车辆分离装置的位置示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。

如图1所示，本发明提供一种基于漏电流模型的动态称重方法，包括如下步骤：采集车辆通过压电传感器的重量信号；对压电传感器采集到的重量信号进行信号调理；对调理后的重量信号进行特征参数提取；根据提取到的特征参数计算漏电流值；根据得到的漏电流值进行波形补偿；根据补偿后的波形计算车辆重量信息。下面对本发明提供的基于漏电流模型的动态称重方法展开详细的说明。

首先，介绍采集车辆通过压电传感器的重量信号的步骤。

在本发明中，压电传感器铺设在车辆通过的路面上，车辆通过压电传感器铺设的路段时，压电传感器受到车轮的碾压就产生相应的重量(波形)信号，并将这个重量信号传输至相应的控制装置。

其次，介绍对压电传感器采集到的重量信号进行信号调理的步骤。

如图2所示，在压电传感器向控制装置传输重量信号之前还需要对压电传感器采集到的重量信号进行信号调理，具体步骤包括：电荷转换处理，将从基于压电效应的传感器输出的电荷信号转换成电压信号；信号滤波处理，滤除电压信号中的噪声干扰；信号放大处理，对滤波处理后的电压信号进行放大；信号A/D转换处理，将放大处理后的电压模拟信号转换成数字信号。在上述过程中，电荷信号经过图2中的电容C时，会产生部分漏电流从而造成原始的电荷量出现损失，进而影响称重精度。

再次，介绍对调理后的重量信号进行特征参数提取的步骤。

如图3所示，由于车辆通过压电传感器时随重力变化会产生相应的波形信号，车辆所有轮通过单根传感器时都产生相应的波形，一个波峰代表一个轮的重量信号。提取车辆通过时波形信号中的时间信息得到车辆通过压电传感器的上称时间T1和下称时间T2。通过累加波形从上称时间T1到下称时间T2之间的采样点得到积分和sum。

第四，介绍根据提取到的特征参数计算漏电流值的步骤。

如图4所示，车辆单轮通过单个传感器时，波形上任意点的大小表征电压量的大小。对于波形上的任意一点，其电压为U(t)，那么对应的反馈电流i＝kcU(t)，产生的漏电荷如式(1)计算：

q＝i×(T-t)＝k₁cU(t)(T-t) (1)

其中，T表示波形宽度，k₁表示漏电系数，c表示电容容值。

对整个波形而言，总的漏电荷表示如式(2)计算：

$\begin{array}{c}Q=\∫q={\∫}_0^{T}i\×(T-t)dt\\ ={\∫}_0^T{k}_{1}cU\left(t\right)(T-t)dt\\ =k_{1}cT{\∫}_0^{T}U\left(t\right)dt-k_{1}c{\∫}_0^{T}U\left(t\right)tdt\end{array}---\left(2\right)$

对于车辆通过压电传感器的车波形可以用正弦函数来近似，即U(t)＝k₂Asin(ωt)，其中，k₂表示AD采样的内码值与重量值的比例系数，A表示波形的幅值大小，ω表示波形的频率。

由此得到，总的漏电荷如式(3)计算：

$\begin{array}{c}Q=k_{1}cT{\∫}_0^{T}U\left(t\right)dt-k_{1}c{\∫}_0^{T}U\left(t\right)tdt\\ =k_{1}cT{\∫}_0^T{k}_{2}A\sin \left(\mathrm{\ω}t\right)dt-k_{1}c{\∫}_0^T{k}_{2}A\sin \left(\mathrm{\ω}t\right)tdt\\ =k_1{k}_{2}cTA{\∫}_0^T\sin \left(\mathrm{\ω}t\right)dt-k_1{k}_{2}cTA{\∫}_0^T\sin \left(\mathrm{\ω}t\right)tdt\\ =\frac{k_1{k}_{2}cTA}{\mathrm{\ω}}-\frac{k_1{k}_{2}cTA}{\mathrm{\ω}}\cos \left(\mathrm{\ω}T\right)-\frac{k_1{k}_2{\mathrm{cT}}^{2}A}{\mathrm{\ω}}-\frac{k_1{k}_{2}cTA}{{\mathrm{\ω}}^2}\sin \left(\mathrm{\ω}t\right){|}_0^T\\ =\frac{2k_1{k}_{2}cTA}{\mathrm{\ω}}-\frac{k_1{k}_2{\mathrm{cT}}^{2}A}{\mathrm{\ω}}\\ =\frac{2k_1{k}_{2}cTA}{\mathrm{\ω}}-\frac{k_1{k}_2{\mathrm{cT}}^{2}A}{\mathrm{\ω}}\\ =\frac{2k_1{k}_{2}cA}{\mathrm{\ω}}(2T-T^2)\end{array}---\left(3\right)$

其中，代入式(3)可得漏电量Q如式(4)计算：

$\begin{array}{c}Q=\frac{k_1{k}_{2}cA}{\mathrm{\ω}}(2T-T^2)\\ =\frac{k_1{k}_{2}cA}{\mathrm{\π}}(2T-T^3)\\ =KA(2T^2-T_3)\end{array}---\left(4\right)$

其中，A表示波形幅度值，T表示上称时刻至下称时刻间的波形宽度，T＝T2-T1。

第五，介绍根据得到的漏电流值进行波形补偿的步骤。

由于车辆轮胎碾压压电传感器产生的电荷信号经过图2中的电容C时，会产生部分漏电流从而造成原始的电荷量出现损失，进而影响称重精度。为避免这种漏电现象导致的称重精度下降问题，在计算车辆重量时需要将损失的电荷加入计算。

最后，介绍根据补偿后的波形计算车辆重量信息的步骤。

根据车辆通过压电传感器产生压电信号，计算车辆重量的计算公式如式(5)所示：

G＝K₁×sum×speed (5)

其中，K₁表示增益系数，sum表示车辆上称时刻点、下称时刻点选取的波形的积分和，speed表示轮速度。

根据得到的漏电流值对车辆通过压电传感器产生压电信号补偿后，计算车辆重量的按式(6)计算：

G＝K₁×(sum×speed+KA(2T²-T³)) (6)

其中，G表示计算所得轮重，K、K₁表示等效系数，A表示波形幅度值，sum表示车辆上称时刻点、下称时刻点选取的波形的积分和，speed表示轮速度，T表示上称时刻至下称时刻间的波形宽度。

按照上述方法得到车辆通过压电传感器的轮重，再根据轮重计算出车辆的总重量，其中车辆的总重量为各轮重之和。

为了进一步验证本发明提供的基于漏电流模型的动态称重方法的精确度和准确性，需要设计一组实验对本方法做相应的验证,具体过程如下：

已知实际重量的车辆样本集包括：12车(重量5790kg)、112车(重量9380kg)、12车(重量15790kg)、112车(重量24380kg)、1127车(重量15420kg)、1127车(重量85420kg)、159车(重量16460kg)、159车(重量26460kg)、159车(重量46460kg)。采用现有的重量计算公式，车辆样本进行动态称重量计算，得到相应的测量结果并绘制成相应的图表，具体地，将车辆重量误差数据与车辆的速度绘制成误差随速度的变化曲线如图5所示。

利用漏电流补偿公式补偿电荷量的损失后再计算重量，采用同样的样本车辆，其误差随速度的变化曲线如图6所示。通过图5与图6所示的重量值分布效果对比可以发现，通过加入了漏电流补偿，使得称重误差不受速度的影响，尤其是提高了低速情况下的精度，从而从整体上提高了动态称重精度。

为进一步体现本发明提供的基于漏电流模型的动态称重方法的优越性，本发明还提供一种应用该方法的基于漏电流模型的动态称重系统，该系统包括：信号获取模块、信号调理模块，特征参数提取模块、漏电流计算模块、波形补偿模块和车辆重量计算模块；信号获取模块采集车辆通过信号获取模块时的波形信号并转换成电荷信号输出至信号调理模块；信号调理模块对电荷信号调理处理并转换成数字信号传输至特征参数提取模块；特征参数提取模块提取数字信号中相应的特征参数；漏电流计算模块根据特征参数计算漏电流；波形补偿模块通过漏电流的值对原始波形信号进行补偿，车辆重量计算模块根据补偿后的波形信号计算车辆的重量信息。下面对本发明提供的基于漏电流模型的动态称重系统展开详细的说明。

如图7所示，在本发明的一个实施例中，车辆动态称重系统包括：信号获取模块100、信号调理模块200、特征参数提取模块300、漏电流计算模块400、波形补偿模块500、车辆信息计算模块600、车辆分离模块700。

如图8所示，信号获取模块100采用石英传感器作为信号采集装置，信号获取模块100中的石英传感器阵列呈多条布局。石英传感器阵列包括多个石英称重传感器101、102、103、104、105、106。传感器阵列实时采集车辆的动态过车波形，石英传感器依据压电效应的原理将车辆的重量信息转变成为电荷量输出。

如图9所示，为本实施例的信号调理模块，该模块主要包括：依序连接的电荷转换单元201、信号滤波单元202、信号放大单元203、信号A/D转换单元204。电荷转换单元201将压电传感器输出的电荷信号转换成电压信号传输至信号滤波单元202，信号滤波单元202对转换后的电压信号滤波处理，滤除电压信号中的噪声干扰并传输至信号放大单元203，信号放大单元203对滤波处理后的电压信号放大处理后传输至信号A/D转换单元204；信号A/D转换单元204将放大后的电压信号转换成数字信号。

特征参数提取模块300对调理后的信号进行特征参数提取，特征参数主要有：上称时刻T1，下称时刻T2，通过累加波形从上称时间T1到下称时间T2之间的采样点得到积分和sum。

漏电流计算模块400利用特征参数提取模块得到的特征值计算波形所产生的漏电流的值。漏电流的值计算方式与上述称重方法中的计算方式相同，在此就不再一一赘述了。波形补偿模块500将计算所得的漏电流的值补偿到原始波形中，从而得到补偿后的波形。

车辆信息计算模块600根据得到的补偿后的波形，计算车辆的信息数据，信息数据主要包括：车辆的轴重、车辆的总重、车辆的速度、车辆的加速度和车辆的车型。车辆的轴重、车辆的总重的计算方式与上述称重方法中的计算方式相同，在此就不再一一赘述了。

如图10所示，本发明的另一个实施例中，该动态称重系统还包括车辆分离模块700，车辆分离模块700接收车辆的分离信号，用于正确分车并同时上传车辆信息。其中，提供分离信号的装置可以为任意一种可提供车辆分离信号的技术形式，例如可以是：地感线圈、激光、光栅等。如图10所示，本实施例采用地感线圈，包括铺设在石英传感器前段的线圈701和铺设在石英传感器后端的线圈702，可以检测到不同行驶方向的车辆分离信号。

本发明的另一个实施例中，特征参数提取模块300、漏电流计算模块400、波形补偿模块500、车辆信息计算模块600构成了本实施例的控制器部分。优选的，本实施例的控制器部分优选使用ARM9作为核心处理单元。

综上所述，本发明提供的基于漏电流模型的动态称重方法和系统，通过漏电流模型公式的补偿，在不增加硬件成本的基础上，弥补了由于电荷放大器反馈电容的漏电流引起的原始信号损失；解决了随车辆速度越低，重量偏轻程度越大的问题，从而提高了基于压电效应的传感器系统的称重精度。

以上实施方式仅用于说明本发明，而并非对本发明的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本发明的范畴，本发明的专利保护范围应由权利要求限定。

Claims (8)

1.一种基于漏电流模型的动态称重方法，其特征在于，包括如下步骤：

采集车辆通过压电传感器的波形信号；

对压电传感器采集到的波形信号进行信号调理；

对调理后的波形信号进行特征参数提取；所述特征参数包括：上称时刻T1、下称时刻T2以及通过上下称时刻选取的波形的积分和sum；

根据提取到的特征参数计算漏电流值；

根据得到的漏电流值进行波形补偿；

根据补偿后的波形计算车辆重量信息；

其中，所述漏电流值是按下式计算的：

Q＝K×A×(2T²-T³)

其中，Q表示漏电电荷量，K表示等效系数，A表示波形幅度值，T表示上称时刻至下称时刻间的波形宽度。

2.如权利要求1所述的动态称重方法，其特征在于，所述对压电传感器采集到的波形信号进行信号调理的步骤具体包括：

压电传感器输出的电荷信号转换成电压信号；

对转换后的电压信号进行滤波处理，滤除电压信号中的噪声干扰；

对滤波处理后的电压信号进行放大处理；

放大后的电压信号转换成数字信号。

3.如权利要求1所述的动态称重方法，其特征在于，所述车辆重量信息是按下式计算的：

G＝K₁×(sum×speed+KA(2T²-T³))

其中，G表示计算所得重量，K₁表示等效系数，A表示波形幅度值，sum表示车辆上称时刻点、下称时刻点选取的波形的积分和，speed表示轮速度，T表示上称时刻至下称时刻间的波形宽度。

4.一种基于漏电流模型的动态称重系统，其特征在于，应用权利要求1-3任意一项所述的方法，包括：

信号获取模块、信号调理模块，特征参数提取模块、漏电流计算模块、波形补偿模块和车辆重量计算模块；

所述信号获取模块采集车辆通过信号获取模块时的波形信号并转换成电荷信号输出至所述信号调理模块；所述信号调理模块对电荷信号调理处理并转换成数字信号传输至所述特征参数提取模块；所述特征参数提取模块提取数字信号中相应的特征参数；所述漏电流计算模块根据特征参数计算漏电流；所述波形补偿模块通过漏电流的值对原始波形信号进行补偿，所述车辆重量计算模块根据补偿后的波形信号计算车辆的重量信息。

5.如权利要求4所述的动态称重系统，其特征在于，所述信号获取模块是两条或者两条以上的基于压电效应的传感器阵列。

6.如权利要求4所述的动态称重系统，其特征在于，所述信号调理模块包括依序连接的电荷转换单元、信号滤波单元、信号放大单元、信号A/D转换单元；

所述电荷转换单元将压电传感器输出的电荷信号转换成电压信号传输至所述信号滤波单元，所述信号滤波单元对转换后的电压信号滤波处理，滤除电压信号中的噪声干扰并传输至所述信号放大单元，所述信号放大单元对滤波处理后的电压信号放大处理后传输至所述信号A/D转换单元；所述信号A/D转换单元将放大后的电压信号转换成数字信号。

7.如权利要求4-6任意一项所述的动态称重系统，其特征在于，所述系统还包括：

车辆分离检测模块，用于提取车辆的收尾信号并根据收尾信号上传车辆信息。

8.如权利要求7所述的动态称重系统，其特征在于，所述车辆分离检测模块是地感线圈、光栅、激光中的任意一种。