基于神經網絡的裝載機載重量檢測研究.pdf

1、裝載機是一種廣泛應用于施工作業(yè)的機械設備，具有裝、卸施工物料的功能。為提高作業(yè)效率、降低運輸成本，現場需要獲得裝載機裝載的物料質量。現有的裝載機稱重設備，在設計之初就假定裝載機工作過程是勻速升舉物料的。本文針對工業(yè)使用的裝載機，設計了非勻速裝載時的稱重系統，不需增加傳感器數量就能滿足精度需求，還可以不改變裝載機原有的工作流程，適應一定的惡劣環(huán)境。
　　首先，本文通過分析裝載機的工作過程，明確裝載機鏟斗運動的原因是液壓缸輸出壓力。分

2、析了裝載機動臂舉升鏟斗過程的力學特性，建立了鏟斗運動過程中液壓缸輸出壓力與鏟斗運動過程參數的關系，得到載重質量與油壓關系的非線性、含不確定因素的稱重物理模型。因此本文提出通過基于神經網絡的載重檢測算法，獲得液壓缸輸出壓力和載重質量的近似關系，實現通過檢測液壓缸輸出壓力，計算載重質量的功能。并通過仿真實驗證明，本文所使用的載重檢測算法能夠近似替代輸出壓力和載重質量的關系。
　　其次，本文設計開發(fā)了嵌入式稱重系統，實現了基于神經網絡的

3、載重檢測算法。該系統主要包括:基于集成運算放大器LM324、高速模數轉換器AD7888的信號處理模塊，用于調理輸入信號;基于STM32的控制運算模塊，用于控制各模塊功能及實現基于神經網絡的載重檢測算法，測量載重質量;基于液晶模塊、矩陣鍵盤的人機交互模塊，用于顯示稱重結果等信息及接收用戶指令輸入;基于AMS1117-3.3、X7805的電源模塊，用于向各模塊供電。
　　最后，通過基于ZL50CN型裝載機的測試實驗，驗證了本文設計的稱