肇慶端州鼎湖17米路燈升降車出租 吊車租賃電話13928292824 稱重傳感器蠕變誤差對(duì)稱重結(jié)果的影響機(jī)理, 肇慶端州鼎湖四會(huì)登高車出租,肇慶端州鼎湖四會(huì)登高車租賃,肇慶端州鼎湖四會(huì)登高車 在環(huán)境溫度分別為5℃、15℃、25℃、35℃、40℃的情況下，利用不同重量的標(biāo)準(zhǔn)砝碼分別加載在登高車衡承載面上。CPU采用變采樣間隔的方法采集不同測(cè)試溫度下的登高車衡蠕變數(shù)據(jù)，即在加載初期，稱重?cái)?shù)據(jù)的采樣間隔為0.5分鐘，連續(xù)采樣12次；然后每隔3分鐘采樣一次稱重?cái)?shù)據(jù)，連續(xù)采樣8次。因此系統(tǒng)在30分鐘之內(nèi)完成一組不同溫度下（相同載荷）的登高車衡蠕變數(shù)據(jù)采集，這種數(shù)據(jù)采集方法符合稱重傳感器的蠕變特性。CPU將采集135組8路稱重傳感器信號(hào)、1組溫度數(shù)據(jù)和1組時(shí)間數(shù)據(jù)。系統(tǒng)首先利用基于MRBFNN的稱重融合網(wǎng)絡(luò)，獲得135個(gè)稱重?cái)?shù)據(jù)；然后將MRBFNN融合結(jié)果、溫度數(shù)據(jù)與時(shí)間數(shù)據(jù)組合并歸一化，其中6組數(shù)據(jù)（6×15×5×20，即每組數(shù)據(jù)包括15個(gè)稱重?cái)?shù)據(jù)、5個(gè)溫度數(shù)據(jù)和20個(gè)時(shí)間數(shù)據(jù)）用于RBFNN訓(xùn)練，3組（3×15×5×20）用于RBFNN測(cè)試。上位機(jī)采用梯度訓(xùn)練方法完成登高車衡輸出融合網(wǎng)絡(luò)的離線訓(xùn)練。網(wǎng)絡(luò)結(jié)束訓(xùn)練后，上位機(jī)將RBRNN的各參數(shù)（如擴(kuò)展常數(shù)R、中心矢量C、權(quán)值矩陣W和輸出層偏置b）下載到下位機(jī)，為登高車衡稱重結(jié)果的溫度與蠕變誤差實(shí)時(shí)補(bǔ)償作準(zhǔn)備。登高車衡溫度與蠕變誤差補(bǔ)償前稱重結(jié)果仿真，補(bǔ)償后的稱重結(jié)果（即MRBFNN融合結(jié)果）。為了更好地說明補(bǔ)償效果，cy%=fyTt作降維處理（cy%=fyTt，0y為將24t的標(biāo)準(zhǔn)砝碼加載在承載器時(shí)，MRBFNN的融合結(jié)果），該條件下登高車衡溫度與蠕變補(bǔ)償前的稱重結(jié)果仿真，該條件下補(bǔ)償后的登高車衡稱重結(jié)果仿真。補(bǔ)償后的登高車衡輸出更接近目標(biāo)值24t，補(bǔ)償后的誤差遠(yuǎn)小于補(bǔ)償前的誤差，補(bǔ)償效果明顯。在不同環(huán)境溫度下加載不同標(biāo)準(zhǔn)砝碼時(shí)，登高車衡溫度與蠕變補(bǔ)償前后的誤差。經(jīng)登高車衡輸出融合網(wǎng)絡(luò)的溫度與蠕變誤差補(bǔ)償后，登高車衡的稱重誤差遠(yuǎn)小于補(bǔ)償前的誤差，補(bǔ)償效果明顯。
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登高車衡智能容錯(cuò)方法以多傳感器相關(guān)性分析和稱重傳感器智能故障診斷為基礎(chǔ)，并通過基于CRBFNN的登高車衡稱重融合實(shí)現(xiàn)，其算法實(shí)現(xiàn)步驟如下：（1）利用信號(hào)采集電路，獲取N路相互獨(dú)立的傳感器稱重信號(hào)并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，同時(shí)給各傳感器分配邏輯地址；（2）根據(jù)登高車衡多傳感器相關(guān)性分析，建立多傳感器的全關(guān)聯(lián)模型和局部關(guān)聯(lián)模型，獲得各路稱重傳感器輸出的估計(jì)值ˆix，為登高車衡智能容錯(cuò)奠定基礎(chǔ)；（3）利用稱重傳感器故障融合檢測(cè)模型中的二次預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，首先完成故障稱重傳感器的尋址，當(dāng)無故障時(shí)，登高車衡以N路傳感器稱重信號(hào)X=(x1,x2,…,xN)為輸入，即pX=X，并同時(shí)完成稱重傳感器故障預(yù)測(cè)；（4）若僅有一路稱重傳感器i發(fā)生故障，系統(tǒng)利用全關(guān)聯(lián)模型與傳感器故障融合檢測(cè)模型，完成故障傳感器的尋址與隔離、傳感器故障類型識(shí)別、傳感器故障預(yù)測(cè)、故障傳感器輸出估計(jì)等功能，并以故障傳感器的輸出估計(jì)值ix代替故障傳感器的實(shí)測(cè)值xi，完成稱重融合輸入向量重構(gòu)，并實(shí)現(xiàn)故障狀態(tài)下稱重融合輸入向量的自動(dòng)選擇，（5）若任意兩路稱重傳感器i、j發(fā)生故障，系統(tǒng)利用局部關(guān)聯(lián)模型、傳感器故障融合檢測(cè)模型、修正的二次預(yù)測(cè)模型等，完成稱重傳感器故障診斷，并實(shí)現(xiàn)稱重融合輸入向量重構(gòu)，以及故障狀態(tài)下稱重融合輸入向量的自動(dòng)選擇，即Xp=X%；（6）以Xp為輸入向量，利用MRBFNN模型完成登高車衡稱重融合和偏載誤差與線性度誤差的自動(dòng)補(bǔ)償。
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