CN112129387A - 基于大数据的动态称重系统温度自适应方法 - Google Patents

基于大数据的动态称重系统温度自适应方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于大数据的动态称重系统温度自适应方法，包括：设定监测点，预设修正温度量程，并分割为N个温度范围；根据校准车已知重量以及监测点压电薄膜传感器测得的重量确定修正系数初始值，并确定标准温度范围；通过监测点压电薄膜传感器采集各个温度范围测试车重量，并确定各个温度范围内测试车重量及标准温度范围内测试车的标准重量；确定各个温度范围内的修正系数；利用修正系数对检测点实测重量进行修正，获得车辆修正重量；定期获取自校验系数，重新修正重量。

Description

基于大数据的动态称重系统温度自适应方法
技术领域
本发明属于车辆称重技术领域，具体为一种基于大数据的动态称重系统温度自适应方法。
背景技术
压电薄膜传感器的测量精度受温度影响。为了提高压电薄膜传感器的精度，国内许多传感器厂家及集成商都开展了相关方面的研究，应用最多的为经过多次实地测试，对不同温度段的传感器精度进行修正，采用该种方式在某种程度上，能够提高经过修正的温度段的测量精度。但是由于每天温度本身变化较大，且每个布设点由于施工工艺、沥青压实状况都不相同，对测量数据的精度修正耗费大量人力物力。
发明内容
本发明的目的在于提出了一种基于大数据的动态称重系统温度自适应方法。
实现本发明目的的技术解决方案为：一种基于大数据的动态称重系统温度自适应方法，包括以下步骤：
步骤1：设定监测点，所述监测点设有压电薄膜传感器以及温度传感器；
步骤2：预设修正温度量程，并将修正温度量程分割为N个温度范围；
步骤3：根据校准车已知重量以及监测点压电薄膜传感器测得的重量确定修正系数初始值，并将校准车所处温度范围作为标准温度范围；
步骤4：通过监测点压电薄膜传感器采集各个温度范围测试车重量，并确定各个温度范围内测试车重量及标准温度范围内测试车的标准重量；
步骤5：根据测试车的标准重量以及各个温度范围内测试车实际重量确定各个温度范围内的修正系数；
步骤6：利用修正系数对检测点实测重量进行修正，获得车辆修正重量；
步骤7：定期获取自校验系数，判定当前修正重量是否准确，若不准确，返回步骤2对测试重量重新修正。
优选地，步骤2中将修正温度量程均分为N个温度范围。
优选地，修正系数初始值设定为：
Figure RE-GDA0002789627090000021
式中，Q标为车辆已知重量，Q校使为监测点压电薄膜传感器测得的重量，
Figure RE-GDA0002789627090000022
为修正系数初始值。
优选地，通过监测点压电薄膜传感器采集各个温度范围测试车重量的具体方法为：
获取各个测试车通过监测点时对应的温度以及重量；
统计处于各个温度范围内的测试车的重量，并记为测试样本；
当各个温度范围内的测试车到达设定个数时，计算测试样本的重量平均值作为测试车重量。
优选地，标准温度范围内测试车的标准重量为标准温度范围内所有测试车重量的平均值。
优选地，各个温度范围内的修正系数为：
Figure RE-GDA0002789627090000023
式中，
Figure RE-GDA0002789627090000024
为测试车的标准重量，
Figure RE-GDA0002789627090000025
为测试车的重量。
优选地，车辆的修正重量为：
Figure RE-GDA0002789627090000031
式中，Q使为监测点压电薄膜传感器实测的车辆重量，
Figure RE-GDA0002789627090000032
为当前温度所属温度范围的修正系数，
Figure RE-GDA0002789627090000033
为修正系数初始值。
优选地，自校验系数具体为：
Figure RE-GDA0002789627090000034
式中，
Figure RE-GDA0002789627090000035
为设定时间周期内测试车均重，
Figure RE-GDA0002789627090000036
为从监测点压电薄膜传感器投入使用至前一自校周期内测试车均重。
优选地，若
Figure RE-GDA0002789627090000037
则判定当前测试重量准确；否则判定当前测试重量准确。
优选地，所述修正温度量程为-10℃至70℃。
本发明与现有技术相比，其显著优点为：本发明利用统计学的观点进行长期实时修正，不需要到现场进行每个温度段、时间段的反复校准，大大减少了投入的成本；
本发明采用基于大数据的传感器称重数据进行修正，且在使用过程中可实现实时自校，保证了使用过程中称重系统的检测精度。
下面结合附图对本发明做进一步详细的描述。
附图说明
图1是本发明的流程示意图。
具体实施方式
如图1所示，一种基于大数据的动态称重系统温度自适应方法，包括以下步骤：
步骤1：设定监测点，在监测点埋设压电薄膜传感器以及设置温度传感器，监测点投入使用；
步骤2：预设修正温度量程，并将修正温度量程分割为N个温度范围T；
进一步的实施例中，修正温度量程为-10℃至70℃；
具体地，将修正温度量程分割为N个温度范围T中的分割方式为均分。
步骤3：根据校准车已知重量以及监测点压电薄膜传感器测得的重量确定修正系数初始值，并将校准车所处温度范围作为标准温度范围；
进一步的实施例中，修正系数初始值设定为：
Figure RE-GDA0002789627090000041
式中，Q标为车辆已知重量，Q校使为监测点压电薄膜传感器测得的重量，
Figure RE-GDA0002789627090000042
为修正系数初始值。
具体地，所述校准车的重量大于二十吨，其轴数大于等于两轴。
步骤4：通过监测点压电薄膜传感器采集各个温度范围测试车重量，并确定各个温度范围测试车的重量平均值及标准温度范围内测试车的标准重量；
进一步的实施例中，确定各个温度范围测试车的重量平均值的具体方法为：获取各个测试车通过监测点时对应的温度T测以及重量Q测；
统计测试车的温度T测处于各个温度范围T内的情况下的重量Q测，记为测试样本；
预设各个温度范围测试样本数量为S个，当测试样本到达S个时，停止统计，并计算S个测试样本的平均值为
Figure RE-GDA0002789627090000043
则在各个温度范围T内，平均值
Figure RE-GDA0002789627090000044
为测试车重量；
具体地，标准温度范围内测试车的标准重量为标准温度范围内所有测试车重量的平均值。
具体地，所述测试车为两轴车，其轴间距均小于等于4000mm，其标定重量均小于等于3000kg。
在某些实施例中，所述测试车的数量大于等于120。
步骤5：根据测试车的标准重量以及各个温度范围内测试车实际重量确定各个温度范围内的修正系数，具体为：
Figure RE-GDA0002789627090000051
式中，
Figure RE-GDA0002789627090000052
为测试车的标准重量，
Figure RE-GDA0002789627090000053
为测试车的重量。
步骤6：利用修正系数对检测点实测重量进行修正，获得车辆修正重量；
Figure RE-GDA0002789627090000054
其中，Q使为监测点投入使用后，车辆通过时，压电薄膜传感器检测到的车辆重量；
Figure RE-GDA0002789627090000055
为上述车辆通过时温度传感器检测到的温度位于的温度范围T对应的修正系数；
Figure RE-GDA0002789627090000056
为修正系数的初始值。
步骤7：定期获取自校验系数，判定当前修正重量是否准确，若不准确，返回步骤2对测试重量重新修正。
进一步的实施例中，定期获取自校验系数，判定当前修正重量是否准确，若不准确，返回步骤2对测试重量重新修正的具体步骤为：
预设定期自校验时间周期为H；
统计时间周期H内测试车均重
Figure RE-GDA0002789627090000057
统计自监测点投入使用至前一自校周期内测试车均重
Figure RE-GDA0002789627090000061
获取自校验系数
Figure RE-GDA0002789627090000062
Figure RE-GDA0002789627090000063
若
Figure RE-GDA0002789627090000064
则可判定当前测试重量可靠；否则可判定当前测试重量不可靠；
如当前测试重量可靠，则无需修正即可继续使用；如当前测试重量不可靠，返回步骤2对测试重量重新修正。
本发明参考某一环境温度条件下应用标准车型的重量作为参考依据，通过对传感器运行环境中一定时间内的数据进行统计，以历史参考段内已标定的车辆重复数据作为参考依据，对新数据进行有效修正并可在使用过程中实现实时自校，以保证使用过程中传感器精度。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于大数据的动态称重系统温度自适应方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：设定监测点，所述监测点设有压电薄膜传感器以及温度传感器；
步骤2：预设修正温度量程，并将修正温度量程分割为N个温度范围；
步骤3：根据校准车已知重量以及监测点压电薄膜传感器测得的重量确定修正系数初始值，并将校准车所处温度范围作为标准温度范围；
步骤4：通过监测点压电薄膜传感器采集各个温度范围测试车重量，并确定各个温度范围内测试车重量及标准温度范围内测试车的标准重量；
步骤5：根据测试车的标准重量以及各个温度范围内测试车实际重量确定各个温度范围内的修正系数；
步骤6：利用修正系数对检测点实测重量进行修正，获得车辆修正重量；
步骤7：定期获取自校验系数，判定当前修正重量是否准确，若不准确，返回步骤2对测试重量重新修正。
2.根据权利要求1所述的基于大数据的动态称重系统温度自适应方法，其特征在于，步骤2中将修正温度量程均分为N个温度范围。
3.根据权利要求1所述的基于大数据的动态称重系统温度自适应方法，其特征在于，修正系数初始值设定为：
Figure RE-FDA0002789627080000011
式中，Q标为车辆已知重量，Q校使为监测点压电薄膜传感器测得的重量，
Figure RE-FDA0002789627080000012
为修正系数初始值。
4.根据权利要求1所述的基于大数据的动态称重系统温度自适应方法，其特征在于，通过监测点压电薄膜传感器采集各个温度范围测试车重量的具体方法为：
获取各个测试车通过监测点时对应的温度以及重量；
统计处于各个温度范围内的测试车的重量，并记为测试样本；
当各个温度范围内的测试车到达设定个数时，计算测试样本的重量平均值作为测试车重量。
5.根据权利要求1所述的基于大数据的动态称重系统温度自适应方法，其特征在于，标准温度范围内测试车的标准重量为标准温度范围内所有测试车重量的平均值。
6.根据权利要求1所述的基于大数据的动态称重系统温度自适应方法，其特征在于，各个温度范围内的修正系数为：
Figure RE-FDA0002789627080000021
式中，
Figure RE-FDA0002789627080000022
为测试车的标准重量，
Figure RE-FDA0002789627080000023
为测试车的重量。
7.根据权利要求1所述的基于大数据的动态称重系统温度自适应方法，其特征在于，车辆的修正重量为：
Figure RE-FDA0002789627080000024
式中，Q使为监测点压电薄膜传感器实测的车辆重量，
Figure RE-FDA0002789627080000025
为当前温度所属温度范围的修正系数，
Figure RE-FDA0002789627080000026
为修正系数初始值。
8.根据权利要求1所述的基于大数据的动态称重系统温度自适应方法，其特征在于，自校验系数具体为：
Figure RE-FDA0002789627080000031
式中，
Figure RE-FDA0002789627080000032
为设定时间周期内测试车均重，
Figure RE-FDA0002789627080000033
为从监测点压电薄膜传感器投入使用至前一自校周期内测试车均重。
9.根据权利要求1所述的基于大数据的动态称重系统温度自适应方法，其特征在于，若
Figure RE-FDA0002789627080000034
则判定当前测试重量准确；否则判定当前测试重量准确。
10.根据权利要求1所述的基于大数据的动态称重系统温度自适应方法，其特征在于，所述修正温度量程为-10℃至70℃。
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