CN116105839A - 一种可剔除称重异常值的车辆动态称重方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种可剔除称重异常值的车辆动态称重方法及系统，通过多排压电石英传感器及信号采集转换器的设置，采集处理得到被测车辆左右两侧每个车轮轮重的多组数字信号，然后通过信号处理子系统对数字信号进行处理，得到车辆每一根轴的车轮的多个轮重测量结果；最后通过数据处理子系统根据车辆左右两侧每个车轮的多个轮重测量结果判断轮重测量异常值并进行剔除，并计算剔除异常值后的每个车轮轮重测量值数列的平均值，进行求和得到车辆重量并显示于数据显示子系统上。本发明采集的测量数据数量多，便于对数据进行分析处理，分析处理过程中能对测量数据的异常值进行剔除，大大提升了车辆动态称重的准确度。

Description

一种可剔除称重异常值的车辆动态称重方法及系统

技术领域

本发明属于测量系统技术领域，涉及一种车辆动态称重方法及系统。

背景技术

目前随着我国经济的发展，公路以及桥梁的建设速度以及总体规模也在剧烈增加，对于公路和桥梁的维护也是至关重要的。车辆的超重对于路面以及桥梁的破坏性是非常严重的，相关的研究表明，车辆的重量对于路面的破坏性不是呈线性关系，假设标准轴重载荷为m，当车辆载荷为2m时，对于路面的破坏性为标准轴重载荷的20倍，这会严重的威胁公路桥梁的质量、强度以及通行性，也会增加公路桥梁的维护成本，因此很有必要对于车辆进行准确的称重。

目前的车辆动态称重技术一般是采用单一的传感器布置，有些地方的车辆动态称重技术虽然使用单一多排传感器布置，但是并没有将称重异常值进行剔除，这两种称重方法虽说简单，却无法达到非常高的测量精度。在车辆在急加速、急减速以及走S弯等行驶过程中进行称重往往会出现比较大的测量误差；称重的传感器由于温度变化的影响也会使车辆的称重出现比较大的测量误差；当车辆空载时，车辆的车轮有可能无法和称重器进行有效的接触和碾压，在称重过程中由于称重平台和路面之间的耦合因素，也会导致称重误差的增大。因此，在车辆的动态称重过程中，如果不进行称重异常值的剔除，就会使称重系统出现粗大误差，从而无法准确的测量车辆的重量。

发明内容

为了解决背景技术中所述的问题，本发明提出了一种可剔除称重异常值的车辆动态称重方法及系统。

本发明的车辆动态称重方法，包括以下步骤：

S1)将m排压电石英传感器横向平行铺于车辆行驶道路上，压电石英传感器的预设宽度均为H，每排压电石英传感器之间的间距为L，将压电石英传感器与信号采集转换器相连，其中m≥3且m为整数；

S2)被测车辆行驶过压电石英传感器的过程中，压电石英传感器分别采集到被测车辆左右两侧每个车轮的m组轮重模拟信号，信号采集转换器将采集到的m组轮重模拟信号通过A/D转换为m组数字信号(S₁,S₂,...,L_m)；

S3)信号处理子系统首先对m组数字信号(S₁,S₂,...,L_m)进行滤波处理，根据滤波后的车辆轮重信号及压电石英传感器预设宽度H计算车辆每个车轮行驶过每组压电石英传感器时的行驶平均速度V，然后根据滤波后的车辆轮重信号波形的面积积分值及行驶平均速度V，采用面积积分法计算得到每排压电石英传感器上所采集到的车辆的左右两侧每个车轮的轮重值：左右两侧每个车轮得到m个测量结果，车辆第一根轴的车轮的轮重测量结果为(G_1,1,...,G_1,m)，依次类推第s根轴的车轮的轮重测量结果为(G_s,1,...,G_s,m)；

S4)数据处理子系统根据车辆左右两侧每个车轮的m个测量结果判断轮重测量异常值并进行剔除：

S41)首先对车辆左右两侧每个车轮的m组轮重测量值，进行从小到大的排序，得到排序后的左右两侧每个车轮m组轮重测量值(G_z,a,...,G_z,b)，其中1≤z≤s且z为整数，G_z,a和G_z,b为轮重测量值的最小值和最大值，接着计算轮重测量值的平均值x和标准差s_i；其次以平均值x为基准计算平均值与轮重最小值和最大值的偏差，并得到最大偏差值η及所对应的轮重值G_z,h，此时G_z,h为异常可疑值；最后对G_z,h是否为异常值进行判断，首先计算判断值G_i(G_i＝η/s_i)，其次在格拉布斯临界值表中，取一定的检验水平定位和置信概率得到临界值G_p，最后将判断值G_i和临界值G_p进行比较，如果G_i＞G_p，则可以将G_z,h判断为轮重异常值并进行剔除，否则不是异常值并进行保留；

S42)如果通过S41)的操作发现有异常值，则进行剔除，接着对剩余的(m-1)组轮重数据重复S41)的操作，以此类推直到轮重测量值的数列中没有异常值的存在，如果通过S41)的操作未发现异常值则保留原始的m组轮重值；

S5)计算剔除异常值后的每个车轮轮重测量值数列的平均值，将该平均值作为该车轮的最终轮重测量值，对车辆每一根轴上的车轮的最终轮重测量值进行求和，得到车辆重量并显示于数据显示子系统上。

进一步地，所述步骤S1)中，压电石英传感器的预设宽度H≥50mm。

更进一步地，所述步骤S3)中，车辆的行驶平均速度V的计算公式为：

V＝(H×f_c)/N，

其中，H为压电石英传感器的预设宽度，f_c为信号采集转换器的采样频率，N为车辆经过每排压电石英传感器时左右两侧每个车轮轮重信号波形突增开始到突增结束之间的采样点数。

更进一步地，所述步骤S3)中，面积积分法的计算公式为：

W＝(V/H)×A×C，

其中，W为左右两侧每个车轮的轮重值，H为压电石英传感器的预设宽度，A为车辆轮重信号波形的面积积分值，C为标定系数，V为车辆的平均行驶速度。

更进一步地，所述步骤S41)中，检验水平定位取0.05，置信概率取0.95，临界值G_h为1.672。

本发明的车辆动态称重系统，包括称重子系统、信号处理子系统、数据处理子系统和数据显示子系统。

所述称重子系统包括压电石英传感器和信号采集转换器；所述压电石英传感器横向平行铺于车辆行驶道路上，并与所述信号采集转换器相连接；所述压电石英传感器用于采集被测车辆左右两侧每个车轮的m组轮重模拟信号，所述信号采集转换器用于将m组轮重模拟信号通过A/D转换为m组数字信号(S₁,S₂,...,S_m)，其中m≥3且m为整数。

所述信号处理子系统对m组数字信号(S₁,S₂,...,S_m)进行处理并采用面积积分法计算得到每排压电石英传感器上所采集到的车辆的左右两侧每个车轮的轮重值：左右两侧每个车轮得到m个测量结果，车辆第一根轴的轮重测量结果为(G_1,1,...,G_1,m)，依次类推第s根轴的轮重测量结果为(G_s,1,...,G_s,m)，并传输给数据处理子系统。

所述数据处理子系统用于根据车辆左右两侧每个车轮的m个测量结果判断轮重测量异常值并进行剔除，并计算剔除异常值后的每个车轮轮重测量值数列的平均值，将该平均值作为该车轮的最终轮重测量值，对车辆每一根轴上的车轮的最终轮重测量值进行求和，得到车辆重量。

所述的数据显示子系统包括显示器，用于显示车辆重量。

进一步地，所述称重子系统还包括红外光栅，所述红外光栅设置于车辆行驶道路的外侧边，用于控制整个系统的启闭。

更进一步地，所述信号采集转换器包括信号采集卡、信号放大器和A/D转换器。

更进一步地，所述信号处理子系统中，首先对m组数字信号(S₁,S₂,...,S_m)进行滤波处理，根据滤波后的车辆轮重信号及压电石英传感器预设宽度H计算车辆每个车轮行驶过每组压电石英传感器时的行驶平均速度V，然后根据滤波后的车辆轮重信号波形的面积积分值及行驶平均速度V，采用面积积分法计算得到每排压电石英传感器上所采集到的车辆的左右两侧每个车轮的轮重值：左右两侧每个车轮得到m个测量结果，车辆第一根轴的轮重测量结果为(G_1,1,...,G_1,m)，依次类推第s根轴的轮重测量结果为(G_s,1,...,G_s,m)。

更进一步地，所述数据处理子系统中，对车辆左右两侧每个车轮的m个测量结果判断轮重测量异常值并进行剔除的方法如下：

S41)首先对车辆左右两侧每个车轮的m组轮重测量值，进行从小到大的排序，得到排序后的左右两侧每个车轮m组轮重测量值(G_z,a,...,G_z,b)，其中1≤z≤s且z为整数，G_z,a和G_z,b为轮重测量值的最小值和最大值，接着计算轮重测量值的平均值x和标准差s_i；其次以平均值x为基准计算平均值与轮重最小值和最大值的偏差，并得到最大偏差值η及所对应的轮重值G_z,h，此时G_z,h为异常可疑值；最后对G_z,h是否为异常值进行判断，首先计算判断值G_i(G_i＝η/s_i)，其次在格拉布斯临界值表中，取一定的检验水平定位和置信概率得到临界值G_p，最后将判断值G_i和临界值G_p进行比较，如果G_i＞G_p，则可以将G_z,h判断为轮重异常值并进行剔除，否则不是异常值并进行保留；

S42)如果通过S41)的操作发现有异常值，则进行剔除，接着对剩余的(m-1)组轮重数据重复S41)的操作，以此类推直到轮重测量值的数列中没有异常值的存在，如果通过S41)的操作未发现异常值则保留原始的m组轮重值。

本发明与现有技术相比，通过多排压电石英传感器及信号采集转换器的设置，采集处理得到被测车辆左右两侧每个车轮轮重的多组数字信号，然后通过信号处理子系统对数字信号进行处理，得到车辆每一根轴的车轮的多个轮重测量结果；最后通过数据处理子系统根据车辆左右两侧每个车轮的多个轮重测量结果判断轮重测量异常值并进行剔除，并计算剔除异常值后的每个车轮轮重测量值数列的平均值，进行求和得到车辆重量并显示于数据显示子系统上。本发明采集的测量数据数量多，便于对数据进行分析处理，分析处理过程中能对测量数据的异常值进行剔除，大大提升了车辆动态称重的准确度；本发明的系统结构简单，便于布置，十分有利于实际应用推广。

附图说明

图1为车辆动态称重系统的结构示意图。

其中：1-车辆行驶道路；2-压电石英传感器；3-红外光栅；4-信号采集转换器；5-信号处理子系统；6-数据处理子系统；7-数据显示子系统。

具体实施方式

下面结合附图详细说明本发明的实施情况，但它们并不构成对本发明的限定，仅做举例而已，同时通过说明，将更加清楚地理解本发明的优点。本领域的普通的技术人员能从本发明公开的内容直接导出或联想到的所有变形，均应认为是本发明的保护范围。实施例中所述的位置关系均与附图所示一致，实施例中其他未详细说明的部分均为现有技术。

车辆动态称重系统的结构如图1所示，由称重子系统、信号处理子系统5、数据处理子系统6和数据显示子系统7组成。

称重子系统由压电石英传感器2、红外光栅3和信号采集转换器4组成；压电石英传感器2横向平行铺于车辆行驶道路1上，并与信号采集转换器4相连接，信号采集转换器4由信号采集卡、信号放大器和A/D转换器组成。压电石英传感器2用于采集被测车辆左右两侧每个车轮的m组轮重模拟信号，信号采集转换器4用于将m组轮重模拟信号通过A/D转换为m组数字信号(S₁,S₂,...,S_m)，其中m≥3且m为整数。红外光栅3设置于车辆行驶道路1的外侧边，用于控制整个系统的启闭。

信号处理子系统5对m组数字信号(S₁,S₂,...,S_m)进行处理并采用面积积分法计算得到每排压电石英传感器2上所采集到的车辆的左右两侧每个车轮的轮重值：左右两侧每个车轮得到m个测量结果，车辆第一根轴的轮重测量结果为(G_1,1,...,G_1,m)，依次类推第s根轴的轮重测量结果为(G_s,1,...,G_s,m)，并传输给数据处理子系统。

数据处理子系统6用于根据车辆左右两侧每个车轮的m个测量结果判断轮重测量异常值并进行剔除，并计算剔除异常值后的每个车轮轮重测量值数列的平均值，将该平均值作为该车轮的最终轮重测量值，对车辆每一根轴上的车轮的最终轮重测量值进行求和，得到车辆重量。

数据显示子系统7可为显示器，用于显示车辆重量。

基于上述系统，本发明提出了一种可剔除称重异常值的车辆动态称重方法，具体步骤如下所述。

S1)将m排压电石英传感器2横向平行铺于车辆行驶道路1上，压电石英传感器2的预设宽度均为H，每排压电石英传感器2之间的间距为L，将压电石英传感器2与信号采集转换器4相连，其中m≥3且m为整数。

具体地，压电石英传感器2的预设宽度H≥50mm。

S2)被测车辆行驶过压电石英传感器2的过程中，压电石英传感器2分别采集到被测车辆左右两侧每个车轮的m组轮重模拟信号，信号采集转换器4将采集到的m组轮重模拟信号通过A/D转换为m组数字信号(S₁,S₂,...,S_m)。

S3)信号处理子系统5首先对m组数字信号(S₁,S₂,...,S_m)进行滤波处理，根据滤波后的车辆轮重信号及压电石英传感器2预设宽度H计算车辆每个车轮行驶过每组压电石英传感器2时的行驶平均速度V，然后根据滤波后的车辆轮重信号波形的面积积分值及行驶平均速度V，采用面积积分法计算得到每排压电石英传感器2上所采集到的车辆的左右两侧每个车轮的轮重值：左右两侧每个车轮得到m个测量结果，车辆第一根轴的车轮的轮重测量结果为(G_1,1,...,G_1,m)，依次类推第s根轴的车轮的轮重测量结果为(G_s,1,...,G_s,m)。

具体地，车辆的行驶平均速度V的计算公式为：

V＝(H×f_c)/N，

其中，H为压电石英传感器2的预设宽度，f_c为信号采集转换器4的采样频率，N为车辆经过每排压电石英传感器2时左右两侧每个车轮轮重信号波形突增开始到突增结束之间的采样点数。

面积积分法的计算公式为：

W＝(V/H)×A×C，

其中，W为左右两侧每个车轮的轮重值，H为压电石英传感器2的预设宽度，A为车辆轮重信号波形的面积积分值，C为标定系数，V为车辆的平均行驶速度。

S4)数据处理子系统6根据车辆左右两侧每个车轮的m个测量结果判断轮重测量异常值并进行剔除：

S41)首先对车辆左右两侧每个车轮的m组轮重测量值，进行从小到大的排序，得到排序后的左右两侧每个车轮m组轮重测量值(G_z,a,...,G_z,b)，其中1≤z≤s且z为整数，G_z,a和G_z,b为轮重测量值的最小值和最大值，接着计算轮重测量值的平均值

和标准差s_i；其次以平均值

为基准计算平均值与轮重最小值和最大值的偏差，并得到最大偏差值η及所对应的轮重值G_z,h，此时G_z,h为异常可疑值；最后对G_z,h是否为异常值进行判断，首先计算判断值G_i(G_i＝η/s_i)，其次在格拉布斯临界值表中，取一定的检验水平定位和置信概率得到临界值G_p，最后将判断值G_i和临界值G_p进行比较，如果G_i＞G_p，则可以将G_z,h判断为轮重异常值并进行剔除，否则不是异常值并进行保留；

S42)如果通过S41)的操作发现有异常值，则进行剔除，接着对剩余的(m-1)组轮重数据重复S41)的操作，以此类推直到轮重测量值的数列中没有异常值的存在，如果通过S41)的操作未发现异常值则保留原始的m组轮重值。

具体地，步骤S42)中，检验水平定位取0.05，置信概率取0.95，临界值G_h为1.672。

S5)计算剔除异常值后的每个车轮轮重测量值数列的平均值，将该平均值作为该车轮的最终轮重测量值，对车辆每一根轴上的车轮的最终轮重测量值进行求和，得到车辆重量并显示于数据显示子系统7上。

实施例

采用上述系统和方法对某一货车的重量进行测量。

横向平行铺于车辆行驶道路1上的压电石英传感器2为5排，压电石英传感器2的预设宽度H＝60mm，每排压电石英传感器2之间的间距L＝50cm。

压电石英传感器2分别采集到被测车辆左右两侧每个车轮的5组轮重模拟信号，信号采集转换器4将采集到的5组轮重模拟信号通过A/D转换为5组数字信号(S₁,S₂,...,S₅)。

信号采集转换器4的采样频率fc＝10000Hz,车辆经过每排压电石英传感器2时左右两侧每个车轮轮重信号波形突增开始到突增结束之间的采样点数N＝40。

在信号处理子系统5中，计算得到车辆的行驶平均速度V为：

V＝(H×f_c)/N＝60×10000/40＝15000mm/s＝54km/h。

在信号处理子系统5中，将车辆轮重信号波形的面积积分值A、标定系数C以及上述数值代入面积积分法的计算公式中，即可得到左右两侧每个车轮的轮重值，详见表1所示，数据单位为吨。

表1车辆每个车轮的轮重值

在数据处理子系统6中，根据车辆左右两侧每个车轮的5个测量结果判断轮重测量异常值并进行剔除，其中，轮重测量值的平均值和标准差见表1，格拉布斯临界值表中，检验水平定位取0.05，置信概率取0.95，临界值G_h为1.672。剔除异常值后的左右两侧每个车轮的轮重值、左右两侧每个车轮轮重的平均值以及车辆重量，详见表2所示，其中“—”表示轮重检测异常值，数据单位为吨。

表2车辆每个车轮的轮重值的异常值剔除结果

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本申请的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种可剔除称重异常值的车辆动态称重方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1)将m排压电石英传感器(2)横向平行铺于车辆行驶道路(1)上，压电石英传感器(2)的预设宽度均为H，每排压电石英传感器(2)之间的间距为L，将压电石英传感器(2)与信号采集转换器(4)相连，其中m≥3且m为整数；

S2)被测车辆行驶过压电石英传感器(2)的过程中，压电石英传感器(2)分别采集到被测车辆左右两侧每个车轮的m组轮重模拟信号，信号采集转换器(4)将采集到的m组轮重模拟信号通过A/D转换为m组数字信号(S₁,S₂,...,S_m)；

S3)信号处理子系统(5)首先对m组数字信号(S₁,S₂,...,S_m)进行滤波处理，根据滤波后的车辆轮重信号及压电石英传感器(2)预设宽度H计算车辆每个车轮行驶过每组压电石英传感器(2)时的行驶平均速度V，然后根据滤波后的车辆轮重信号波形的面积积分值及行驶平均速度V，采用面积积分法计算得到每排压电石英传感器(2)上所采集到的车辆的左右两侧每个车轮的轮重值：左右两侧每个车轮得到m个测量结果，车辆第一根轴的车轮的轮重测量结果为(G_1,1,...,G_1,m)，依次类推第s根轴的车轮的轮重测量结果为(G_s,1,...,G_s,m)；

S4)数据处理子系统(6)根据车辆左右两侧每个车轮的m个测量结果判断轮重测量异常值并进行剔除：

S41)首先对车辆左右两侧每个车轮的m组轮重测量值，进行从小到大的排序，得到排序后的左右两侧每个车轮m组轮重测量值(G_z,a,...,G_z,b)，其中1≤z≤s且z为整数，G_z,a和G_z,b为轮重测量值的最小值和最大值，接着计算轮重测量值的平均值

和标准差s_i；其次以平均值

为基准计算平均值与轮重最小值和最大值的偏差，并得到最大偏差值η及所对应的轮重值G_z,h，此时G_z,h为异常可疑值；最后对G_z,h是否为异常值进行判断，首先计算判断值G_i(G_i＝η/s_i)，其次在格拉布斯临界值表中，取一定的检验水平定位和置信概率得到临界值G_p，最后将判断值G_i和临界值G_p进行比较，如果G_i＞G_p，则可以将G_z,h判断为轮重异常值并进行剔除，否则不是异常值并进行保留；

S42)如果通过S41)的操作发现有异常值，则进行剔除，接着对剩余的(m-1)组轮重数据重复S41)的操作，以此类推直到轮重测量值的数列中没有异常值的存在，如果通过S41)的操作未发现异常值则保留原始的m组轮重值；

S5)计算剔除异常值后的每个车轮轮重测量值数列的平均值，将该平均值作为该车轮的最终轮重测量值，对车辆每一根轴上的车轮的最终轮重测量值进行求和，得到车辆重量并显示于数据显示子系统(7)上。

2.根据权利要求1所述的一种可剔除称重异常值的车辆动态称重方法，其特征在于：所述步骤S1)中，压电石英传感器(2)的预设宽度H≥50mm。

3.根据权利要求2所述的一种可剔除称重异常值的车辆动态称重方法，其特征在于：所述步骤S3)中，车辆的行驶平均速度V的计算公式为：

V＝(H×f_c)/N，

其中，H为压电石英传感器(2)的预设宽度，f_c为信号采集转换器(4)的采样频率，N为车辆经过每排压电石英传感器(2)时左右两侧每个车轮轮重信号波形突增开始到突增结束之间的采样点数。

4.根据权利要求3所述的一种可剔除称重异常值的车辆动态称重方法，其特征在于：所述步骤S3)中，面积积分法的计算公式为：

W＝(V/H)×A×C，

其中，W为左右两侧每个车轮的轮重值，H为压电石英传感器(2)的预设宽度，A为车辆轮重信号波形的面积积分值，C为标定系数，V为车辆的平均行驶速度。

5.根据权利要求4所述的一种可剔除称重异常值的车辆动态称重方法，其特征在于：所述步骤S41)中，检验水平定位取0.05，置信概率取0.95，临界值G_h为1.672。

6.一种可剔除称重异常值的车辆动态称重系统，其特征在于：包括称重子系统、信号处理子系统(5)、数据处理子系统(6)和数据显示子系统(7)；

所述称重子系统包括压电石英传感器(2)和信号采集转换器(4)；所述压电石英传感器(2)横向平行铺于车辆行驶道路(1)上，并与所述信号采集转换器(4)相连接；所述压电石英传感器(2)用于采集被测车辆左右两侧每个车轮的m组轮重模拟信号，所述信号采集转换器(4)用于将m组轮重模拟信号通过A/D转换为m组数字信号(S₁,S₂,...,S_m)，其中m≥3且m为整数；

所述信号处理子系统(5)对m组数字信号(S₁,S₂,...,S_m)进行处理并采用面积积分法计算得到每排压电石英传感器(2)上所采集到的车辆的左右两侧每个车轮的轮重值：左右两侧每个车轮得到m个测量结果，车辆第一根轴的车轮的轮重测量结果为(G_1,1,...,G_1,m)，依次类推第s根轴的车轮的轮重测量结果为(G_s,1,...,G_s,m)，并传输给数据处理子系统(6)；

所述数据处理子系统(6)用于根据车辆左右两侧每个车轮的m个测量结果判断轮重测量异常值并进行剔除，并计算剔除异常值后的每个车轮轮重测量值数列的平均值，将该平均值作为该车轮的最终轮重测量值，对车辆每一根轴上的车轮的最终轮重测量值进行求和，得到车辆重量；

所述的数据显示子系统(7)包括显示器，用于显示车辆重量。

7.根据权利要求6所述的一种可剔除称重异常值的车辆动态称重系统，其特征在于：所述称重子系统还包括红外光栅(3)，所述红外光栅(3)设置于车辆行驶道路(1)的外侧边，用于控制整个系统的启闭。

8.根据权利要求7所述的一种可剔除称重异常值的车辆动态称重系统，其特征在于：所述信号采集转换器(4)包括信号采集卡、信号放大器和A/D转换器。

9.根据权利要求8所述的一种可剔除称重异常值的车辆动态称重系统，其特征在于：所述信号处理子系统(5)中，首先对m组数字信号(S₁,S₂,...,S_m)进行滤波处理，根据滤波后的车辆轮重信号及压电石英传感器(2)预设宽度H计算车辆每个车轮行驶过每组压电石英传感器(2)时的行驶平均速度V，然后根据滤波后的车辆轮重信号波形的面积积分值及行驶平均速度V，采用面积积分法计算得到每排压电石英传感器(2)上所采集到的车辆的左右两侧每个车轮的轮重值：左右两侧每个车轮得到m个测量结果，车辆第一根轴的车轮的轮重测量结果为(G_1,1,...,G_1,m)，依次类推第s根轴的车轮的轮重测量结果为(G_s,1,...,G_s,m)。

10.根据权利要求9所述的一种可剔除称重异常值的车辆动态称重系统，其特征在于：所述数据处理子系统(6)中，对车辆左右两侧每个车轮的m个测量结果判断轮重测量异常值并进行剔除的方法如下：

S41)首先对车辆左右两侧每个车轮的m组轮重测量值，进行从小到大的排序，得到排序后的左右两侧每个车轮m组轮重测量值(G_z,a,...,G_z,b)，其中1≤z≤s且z为整数，G_z,a和G_z,b为轮重测量值的最小值和最大值，接着计算轮重测量值的平均值

和标准差s_i；其次以平均值

为基准计算平均值与轮重最小值和最大值的偏差，并得到最大偏差值η及所对应的轮重值G_z,h，此时G_z,h为异常可疑值；最后对G_z,h是否为异常值进行判断，首先计算判断值G_i(G_i＝η/s_i)，其次在格拉布斯临界值表中，取一定的检验水平定位和置信概率得到临界值G_p，最后将判断值G_i和临界值G_p进行比较，如果G_i＞G_p，则可以将G_z,h判断为轮重异常值并进行剔除，否则不是异常值并进行保留；

S42)如果通过S41)的操作发现有异常值，则进行剔除，接着对剩余的(m-1)组轮重数据重复S41)的操作，以此类推直到轮重测量值的数列中没有异常值的存在，如果通过S41)的操作未发现异常值则保留原始的m组轮重值。

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