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1、動(dòng)態(tài)檢重系統(tǒng)常常應(yīng)用在工業(yè)生產(chǎn)操作現(xiàn)場(chǎng),由于受環(huán)境因素的干擾和自身的高速運(yùn)轉(zhuǎn),其檢重精度偏差較大。僅從硬件方面改善系統(tǒng)性能不僅耗時(shí)耗力,且成本高昂。相比較而言,通過軟件算法來改善系統(tǒng)性能不僅成本低,靈活性強(qiáng),且易于推廣,具有重大研究意義。
本文以自主研發(fā)的動(dòng)態(tài)檢重系統(tǒng)為實(shí)驗(yàn)平臺(tái),探討動(dòng)態(tài)檢重系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理算法。由于檢重過程干擾較多,信號(hào)復(fù)雜,本文將動(dòng)態(tài)檢重系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理工作分為兩個(gè)部分,即系統(tǒng)的數(shù)據(jù)預(yù)處理以及系統(tǒng)檢重值的終值預(yù)
2、測(cè)。通過數(shù)據(jù)的預(yù)處理,可以初步濾除系統(tǒng)的干擾噪聲;濾波預(yù)處理后的數(shù)據(jù)被作為輸入樣本進(jìn)行終值預(yù)測(cè)模型建模,將所建立的模型用于系統(tǒng)的終值預(yù)測(cè),終值預(yù)測(cè)就是用非穩(wěn)態(tài)的測(cè)量值來預(yù)測(cè)系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)的檢重值,以提高系統(tǒng)檢重效率。
數(shù)據(jù)預(yù)處理部分使用低通濾波算法和卡爾曼濾波算法,比較兩種算法,討論適用的數(shù)據(jù)預(yù)處理算法。終值預(yù)測(cè)部分,為了得到適合的終值預(yù)測(cè)算法,使用了主成分回歸(PCR)和最小二乘支持向量機(jī)(LS-SVM)兩種算法,以此來比較線性與
3、非線性算法對(duì)于動(dòng)態(tài)檢重系統(tǒng)的適用性。將原始樣本以及經(jīng)過濾波預(yù)處理所得到的數(shù)據(jù)樣本都作為模型訓(xùn)練的輸入樣本,通過對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn),得出適合動(dòng)態(tài)檢重系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法。
在MATLAB環(huán)境下,通過比較所建立的終值預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)均方誤差和R2統(tǒng)計(jì)量的大小,來探討最適合用在動(dòng)態(tài)檢重系統(tǒng)中的終值預(yù)測(cè)模型。其中,用主成分回歸進(jìn)行建模時(shí),首先根據(jù)輸入樣本情況進(jìn)行主成分提取,再利用提取的主成分進(jìn)行線性回歸建模,得出最終的預(yù)測(cè)模型,經(jīng)過檢驗(yàn)得出其
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