CN113532609A - 一种车载载重检测系统及标定方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种车载载重检测系统及标定方法，包括数据采集模块、车载终端、物联网平台和手机APP；所述数据采集模块包括采集器、胎压温度传感器和形变传感器，所述胎压温度传感器安装在轮胎钢圈中央，用以检测轮胎内气压和气温；本发明针对现有汽车载重检测精度低和稳定性差的缺陷，采用在轮胎内壁安装胎压温度传感器和形变传感器，检测并记录轮胎内气压、气温和轮胎形变随轮胎载重量的变化数据，将该数据通过神经网络进行训练得到轮胎内气压、气温和轮胎形变和轮胎载重量的关系模型。将采集的轮胎内气压、气温和形变数据输入该模型，即可计算出轮胎的载重量，将每个轮胎的载重量相加即可得到汽车载重量。

Description

一种车载载重检测系统及标定方法

技术领域

本发明涉及汽车重量检测技术领域，具体是一种车载载重检测系统及标定方法。

背景技术

随着我国公路运输系统和汽车工业技术的不断发展，大量的汽车超载现象也接踵而至。超载运输对桥梁、公路带来严重影响，大幅缩短了公路的使用年限，对交通安全构成了一定的危害。为了加强对超载运输管理，对货车的载荷情况进行检测，对超载车辆进行有效识别，研发设计一种便捷的车辆测重及超载识别技术以及标定方法至关重要。

当前，超载检测系统主要有静态称重和动态称重两种方法。静态称重是在高速公路上设置超载检测站，利用静态称重设备或低速称重设备对超载车辆进行检测。由于车辆需要静止在大型地衡上，对超载车辆的检测时间较长，容易引发高速公路在超载检测站的交通拥堵现象，效率也低；另一方面现有的很多高速公路在建设期没有预留用地建设超载检测站，也没有多余的空地安置超载货物，因此发展了动态称重系统。动态称重是在不停车状态下对车辆进行称重。动态称重系统的优点是称重过程中不需要车辆停止，但与静态称重相比，其称重不够精确。

然而，目前主流的车载称重技术采用电阻应变传感器，存在的主要问题是称重数据误差大，测量结果不稳定，这极大地影响了车载动态称重技术的应用和推广。影响这两个问题的关键因素之一是没有具有较强泛化能力的传感器标定算法。强泛化能力传感器校准算法的精度和稳定性考虑数据有至关重要的影响,因为传感器的标定是在静态下进行的,当汽车传感器数据移动和静止状态差异很大时,如果传感器校准算法泛化能力不强,不可避免的会使称重数据误差较大且不稳定。其二，电阻传感器属于接触式传感器，在测量过程中受到环境干扰较大，且使用过程中损耗严重，容易导致测重数据产生偏差以及测量系统失效。所以改用更优选的传感器测量方案也是改进一种车载载重检测系统的重要因素。

而传统重量标定方法繁复，操作复杂，且使用线性标定方程标定误差较大，泛用性弱。随着使用时间增加，误差不断积累，所以每隔一段时间就需要重新标定，使用体验差。

基于上述所提到的问题，我们提供了一种车载载重检测系统及标定方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种车载载重检测系统及标定方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种车载载重检测系统，包括数据采集模块、车载终端、物联网平台和手机APP；

所述数据采集模块包括采集器、胎压温度传感器和形变传感器，所述胎压温度传感器安装在轮胎钢圈中央，用以检测轮胎内气压和气温，所述形变传感器贴于胎体内表面，用以检测轮胎变形量；

所述采集器与胎压温度传感器和两个形变传感器信号连接；用于采集并储存胎压温度传感器和两个形变传感器的检测数据，所述采集器通过无线局域网与车载终端信号连接，所述车载终端作为无线网关与物联网平台信号连接。

作为本发明进一步的方案：所述胎压温度传感器，包含了气压传感器、电池电压传感器、温度传感器，用以进行胎压、温度的数据采集。

作为本发明再进一步的方案：所述车载终端上设有显示屏，用于显示网关汇聚的数据。

作为本发明再进一步的方案：所述形变传感器共有两个，并以轮胎钢圈中心线对称等距离设置。

作为本发明再进一步的方案：所述胎压温度传感器通过钢箍固定在轮胎钢圈中央。

一种车载载重检测的标定方法，包括以下步骤：

步骤1、安装传感器；

在每个轮胎内安装1个胎压温度传感器和2个形变传感器，胎压温度传感器通过钢箍固定在轮胎钢圈中央，两个形变传感器以轮胎钢圈中心线对称等距离贴于胎体内表面；

步骤2、数据采集；

记录待标定轮胎的厂商、型号、半径、重量，将其安装在轮胎耐久性试验机中，增加轮胎负载Y，以S的速度旋转轮胎，在此期间持续记录胎压温度传感器和形变传感器的数值，测试持续时间为t时停止测试并停止数据记录；

待轮胎冷却至环境温度后反复进行该过程，每次只单独改变Y、S中的一个值，Y每次增加m Kg直至增加到m_max kg载荷，S每次增加n Km/h直至增加到n_max Km/h，每次过程分别记录数据；

步骤3、建立载荷模型；

以采集到的温度、气压、形变量、载重量等构建得到一个训练数据集，将数据集中的记录输入到一个神经网络模型，神经网络的最后一层不使用激活函数，而是直接输出向量，并且使用均方差函数为作为目标函数，进行训练，从而得到载荷模型；

步骤4、利用载荷模型对数据进行处理得到载重数据；

将传感器输出的气压值、温度值和形变值输入到载荷模型中，即可计算输出轮胎载重量值，将每个轮胎载重量值相加可得出汽车载重量。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本发明针对现有汽车载重检测精度低和稳定性差的缺陷，采用在轮胎内壁安装胎压温度传感器和形变传感器，检测并记录轮胎内气压、气温和轮胎形变随轮胎载重量的变化数据，将该数据通过神经网络进行训练得到轮胎内气压、气温和轮胎形变和轮胎载重量的关系模型。将采集的轮胎内气压、气温和形变数据输入该模型，即可计算出轮胎的载重量，将每个轮胎的载重量相加即可得到汽车载重量。

附图说明

图1为本发明的示意框图。

图2为本发明中胎压温度传感器安装的位置结构示意图。

图3为本发明中形变传感器的安装位置结构示意图。

其中：100、轮胎钢圈；101、胎压温度传感器；102、胎体；103、形变传感器。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1-3，本发明实施例中，一种车载载重检测系统，包括数据采集模块、车载终端、物联网平台和手机APP；

所述数据采集模块包括采集器、胎压温度传感器101和形变传感器103，所述胎压温度传感器101安装在轮胎钢圈100中央，用以检测轮胎内气压和气温，所述形变传感器103贴于胎体102内表面，用以检测轮胎变形量；

所述采集器与胎压温度传感器101和两个形变传感器103信号连接；用于采集并储存胎压温度传感器101和两个形变传感器103的检测数据，所述采集器通过无线局域网与车载终端信号连接，所述车载终端作为无线网关与物联网平台信号连接；所述形变传感器103共有两个，并以轮胎钢圈100中心线对称等距离设置；所述胎压温度传感器101通过钢箍固定在轮胎钢圈100中央；所述车载终端上设有显示屏，用于显示网关汇聚的数据。

系统由四个部分组成，分别是：数据采集模块、车载终端、手机APP和物联网平台。数据采集系统用以采集轮胎的气压、三向内壁形变、温度、湿度等数据，通过无线局域网，上传到车载终端，车载终端作为无线网关，将数据上传到物联网平台；车载终端自带显示屏，显示网关汇聚的数据；物联网平台接收到实时传感数据后，执行载荷模型推断各个轮胎的垂向载荷和整车重量；并将各个轮胎的承载重量和整车重量值传回车载终端显示。

手机APP连接到物联网平台，绑定车载终端，查看车辆的各方面数据，包括：各轮胎实时载荷、整车重量、车速、行驶轨迹等等。

所述胎压温度传感器101，包含了气压传感器、电池电压传感器、温度传感器；用以进行胎压、温度的数据采集；

形变的测量涉及应变片和测量电路。原理是应变片粘贴在轮胎壁上，轮胎形变时，会使应变片随之形变，从而导致应变片自身的电阻发生变化。检测电阻的变化，可以推测形变量；电阻应变片将轮胎的内表面形变信息转换为自身的电阻阻值的变化，但这个阻值的变化微小且不方便直接测量，可通过惠斯通电桥电路将其转为电压信号，便于测量。当应变计随着轮胎形变而发生阻值变化时，输出电压随之变化，测量该电压即可得到轮胎的形变信息。

一种车载载重检测的标定方法，包括以下步骤：

步骤1、安装传感器；

在每个轮胎内安装1个胎压温度传感器101和2个形变传感器103，胎压温度传感器101通过钢箍固定在轮胎钢圈100中央，两个形变传感器103以轮胎钢圈100中心线对称等距离贴于胎体102内表面；

步骤2、数据采集；

记录待标定轮胎的厂商、型号、半径、重量，将其安装在轮胎耐久性试验机中，增加轮胎负载Y，以S的速度旋转轮胎，在此期间持续记录胎压温度传感器101和形变传感器103的数值，测试持续时间为t时停止测试并停止数据记录；

待轮胎冷却至环境温度后反复进行该过程，每次只单独改变Y、S中的一个值，Y每次增加m Kg直至增加到m_max kg载荷，S每次增加n Km/h直至增加到n_max Km/h，每次过程分别记录数据；

步骤3、建立载荷模型；

以采集到的温度、气压、形变量、载重量等构建得到一个训练数据集，将数据集中的记录输入到一个神经网络模型，神经网络的最后一层不使用激活函数，而是直接输出向量，并且使用均方差函数为作为目标函数，进行训练，从而得到载荷模型；

步骤4、利用载荷模型对数据进行处理得到载重数据；

将传感器输出的气压值、温度值和形变值输入到载荷模型中，即可计算输出轮胎载重量值，将每个轮胎载重量值相加可得出汽车载重量。

检测原理：在垂直负荷作用下，轮胎会在径向上产生变形，从而在路面上形成轮胎接地印痕。不同的胎压、负荷下，接地印痕会有不同的形状、长度、宽度。轮胎印痕在SWIFTTire模型表示下，接地印痕半长和半宽随充气压力和负荷变化的定性趋势是肯定的。即：轮胎接地印痕半长和半宽在一定负荷下随胎压的增大而减小，在一定胎压随负荷的增大而增大，且胎压的影响较负荷大；因此，通过胎压和轮胎变形量推测轮胎所承受的垂直负荷是切实可行的。

数据样本记录：称重的基本思路是建立传感数值与垂向载荷(即重量)的映射关系。因此，首先要明确一条数据样本记录里的详细内容。

对每辆车，都登记基本数据，包括车辆数据、轮胎数据、传感设备数据。具体地包括：车型、车轴个数、轮胎个数、轮胎厂商、轮胎型号、轮胎尺寸、传感器类型、传感器型号等等。这些数据，是称重的前置数据，即推断车辆的载荷时，必须知道这些信息。由于试图适应所有车型和轮胎，传感设备也必须及时登记，以便将来数据处理时进行传感设备版本对齐，版本不同，其采集的数值含义会不同。

根据前面的原理说明，实时传感数据是要获得以下的感知数据，包括：胎压、温度、形变。

每隔T＝1秒采集数据，形成一条采样记录，包括：胎压值1个，形变ADC值2个，温度值1个。

两个形变计的ADC值取平均值，分别得到两个形变计值，用于评估形变程度。最终，用于称重训练和推断的样本记录内容为：

车辆信息、轮胎信息、采集设备信息、实时传感数据。

其中实时传感数据内容：

轮胎1(胎压、温度、形变ADC1、形变ADC2)、轮胎2(胎压、温度、形变ADC1、形变ADC2)、轮胎3(胎压、温度、形变ADC1、形变ADC2)、轮胎4(胎压、温度、形变ADC1、形变ADC2)。

对于2轴4轮的货运汽车来说，实时传感数据为上述16个字段。加上基本信息12个字段，一共28个字段。外加上承载重量这个标签字段，共29个字段。

对于3轴、4轴更多轮胎车辆的数据，则字段个数会增加，以当前最多轮胎个数的样本记录为基准，将其他字段少的记录以缺省值补齐。这样就可以用一个统一的载荷模型做训练。

采用上述方式，可以适应各种车型和轮胎。

训练时，传感数据的采集按T＝1s进行采集，用于建模标定；

工作时，传感数据的采集按T＝60s进行采集，用于每隔T时间就称一次重。

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (6)

1.一种车载载重检测系统，其特征在于：包括数据采集模块、车载终端、物联网平台和手机APP；

所述数据采集模块包括采集器、胎压温度传感器(101)和形变传感器(103)，所述胎压温度传感器(101)安装在轮胎钢圈(100)中央，用以检测轮胎内气压和气温，所述形变传感器(103)贴于胎体(102)内表面，用以检测轮胎变形量；

所述采集器与胎压温度传感器(101)和两个形变传感器(103)信号连接；用于采集并储存胎压温度传感器(101)和两个形变传感器(103)的检测数据，所述采集器通过无线局域网与车载终端信号连接，所述车载终端作为无线网关与物联网平台信号连接。

2.根据权利要求1所述的一种车载载重检测系统，其特征在于，所述胎压温度传感器，包含了气压传感器、电池电压传感器、温度传感器，用以进行胎压、温度的数据采集。

3.根据权利要求1所述的一种车载载重检测系统，其特征在于，所述车载终端上设有显示屏，用于显示网关汇聚的数据。

4.根据权利要求1所述的一种车载载重检测系统，其特征在于，所述形变传感器(103)共有两个，并以轮胎钢圈(100)中心线对称等距离设置。

5.根据权利要求1所述的一种车载载重检测系统，其特征在于，所述胎压温度传感器(101)通过钢箍固定在轮胎钢圈(100)中央。

6.一种权利要求1-5任一所述的车载载重检测系统的标定方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、安装传感器；

在每个轮胎内安装1个胎压温度传感器(101)和2个形变传感器(103)，胎压温度传感器(101)通过钢箍固定在轮胎钢圈(100)中央，两个形变传感器(103)以轮胎钢圈(100)中心线对称等距离贴于胎体(102)内表面；

步骤2、数据采集；

记录待标定轮胎的厂商、型号、半径、重量，将其安装在轮胎耐久性试验机中，增加轮胎负载Y，以S的速度旋转轮胎，在此期间持续记录胎压温度传感器(101)和形变传感器(103)的数值，测试持续时间为t时停止测试并停止数据记录；

待轮胎冷却至环境温度后反复进行该过程，每次只单独改变Y、S中的一个值，Y每次增加m Kg直至增加到m_max kg载荷，S每次增加n Km/h直至增加到n_max Km/h，每次过程分别记录数据；

步骤3、建立载荷模型；

以采集到的温度、气压、形变量、载重量等构建得到一个训练数据集，将数据集中的记录输入到一个神经网络模型，神经网络的最后一层不使用激活函数，而是直接输出向量，并且使用均方差函数为作为目标函数，进行训练，从而得到载荷模型；

步骤4、利用载荷模型对数据进行处理得到载重数据；

将传感器输出的气压值、温度值和形变值输入到载荷模型中，即可计算输出轮胎载重量值，将每个轮胎载重量值相加可得出汽车载重量。

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