三水吊车出租， 清远吊车出租， 花都吊车出租   可实现快速标定的车载动态称重系统的研究内容？   为提高吊车在行驶过程中的称重精确度，研究设计了一套可实现快速标定的车载动态称重系统，达到实时对行驶吊车进行称重的效果。该系统主要包含：载荷数据采集装置、车载终端系统、人机交互模块三个组成部分。称重系统的终端系统采用 ATMEGA328P 芯片，首先通过安装在吊车上的各类传感器采集吊车的称重信息、温度信息和倾角信息，然后对采集的原始称重数据进行降噪预处理，再通过 RBF 神经网络进行训练，完成训练后的 RBF 神经网络对吊车载荷值进行预测，最后根据预测值判断吊车的超载情况，若超载则在人机交互界面显示报警。同时，对于初次安装称重系统的相同车型不同吊车进行快速标定，实现称重误差补偿，提高称重精度。本文总共分为六个部分进行表述，主要内容如下：

       一：引言。对车载动态称重系统研究的意义与背景进行介绍，讨论了严重超载吊车对于公共交通所造成的损害，对社会经济和人生安全形成极大威胁。 并阐述了国内外的研究现状，对于吊车超载超限的相关规定进行了介绍。

      二：车载动态称重系统设计原理与结构框架。从吊车行驶时运动特性、外部环境和设备安装出发，对于称重系统的功能需求和性能指标进行整理，设计车载称重系统的整体结构框架，对系统中的基本原理进行分析与研究。同时还要考虑到影响吊车动态称重精度的影响因素。

       三：车载动态称重系统的硬件设计。对于常见的车载称重检测方法进行整理、对比和分析，结合车载动态称重的环境与特点，设计了基于霍尔传感器的磁感应式检测装置，并改进了霍尔传感器的磁感应式检测方法。对于称重系统的功能模块电路进行详细介绍。

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      四：车载动态称重系统的软件设计。系统终端的核心处理器为ATMEGA328P 芯片，系统的工作程序编写由 Arduino 完成，系统的软件设计主要分为：系统工作主程序、信号采集处理程序、人机交互系统程序、吊车载荷判定程序。对于每个程序模块实现的功能、设计思路、设计方法以及其工作流程进行详细介绍。

     五：基于改进卡尔曼滤波的 RBF 神经网络车载动态称重算法研究。从车载动态称重这一实际问题出发，对卡尔曼滤波进行改进。使用改进的卡尔曼滤波对数据进行降噪预处理，将 RBF 神经网络作为动态称重算法的核心进行研究，将处理后的称重数据输入到 RBF 神经网络进行训练。影响动态称重的因素通过相关传感器采集数据，一同作为 RBF 神经网络的输入因子，并对系统进行了实际测试，通过改进卡尔曼滤波与完成训练的神经网络对吊车载荷进行检测。对初次安装称重系统的同一类型吊车进行吊车快速标定，从而实现称重算法的误差补偿，提高称重精度和安装效率。

      六：实验研究与分析。将车载动态称重系统进行装车实验，对于采集的原始称重数据、预处理后的称重数据和 RBF 神经网络学习后的预测称重值进行分析对比，验证实验结果。同时对于有无快速标定的最终预测结果进行对比分析。

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