佛山桂城登高车出租,    佛山桂城登高车租赁,   佛山桂城登高车公司     🏊毛毛细雨湿衣裳,    小事不妨上大当  🏊    基于复合RBFNN的登高车衡智能容错方法??    被测载荷的准确称量是登高车衡的核心要求。现有登高车衡利用并联方式，在模拟接线盒中将各路称重传感器的输出信号集中累加，获得一个与被测载荷质量成比例的电压信号，经信号调理、A/D转换后，由MCU处理获得称重结果，送显示、通信，完成被测载荷的称重。然而因受偏载误差、称重传感器线性度误差、蠕变误差和温度误差等影响，登高车衡将产生称重误差；同时现有登高车衡因不具备容错功能，任意一路称重传感器发生故障都将导致登高车衡失效。偏载误差与称重传感器线性度误差是影响登高车衡、特别是大型登高车衡称量准确度的主要因素之一。由于受承载器的刚度与强度、登高车衡加工与安装过程中产生的内应力、机械形变、尺寸误差等非线性因素和称重传感器灵敏度分散性等因素影响，将同一载荷加载在承载器的不同位置时，登高车衡显示仪表的示值不一致，从而产生了偏载误差。现有登高车衡偏载误差补偿方法是在登高车衡承载器上的几个区域内加载标准砝码（每个区域必须包含一个称重传感器，且以该称重传感器为中心），反复调节接线盒中的可变电阻器，调整各传感器通道的增益，以改变多路称重传感器的输出，使载荷处于登高车衡承载器上不同位置时，显示仪表的示值均一致；该方法极为繁琐，工作效率低，称重误差大。为此，有学者利用标准砝码加载在登高车衡各受力支点上（即称重传感器），得到一组线性方程，通过求解该方程获得各称重传感器通道的增益系数，从而完成登高车衡的偏载误差修正，以减小称重误差。通过建立登高车衡的多维线性回归模型，利用最小二乘法，获得偏载误差补偿模型的参数，完成偏载误差补偿，从而减小称重误差。但上述两种方法均忽略了内应力、机械形变和尺寸误差等非线性因素对称重误差的影响。利用位置传感器检测载荷加载在承载器上的位置，然后根据位置信息实现偏载误差补偿，以减少称重误差，该方法适合小型的电子秤，对于大承载器的登高车衡，需要进一步改进，同时该方法需要附加位置传感器，增加了系统成本，且不易工程实现。

       

       登高车衡复合RBFNN融合的构成与工作机理,   登高车衡称重结果受偏载误差、线性度误差、温度和蠕变等非线性因素的影响，因此必须改进现有登高车衡的称重方法，以补偿各种称重误差，完成登高车衡的智能容错，实现称重传感器正常状态下与任意1~2路传感器故障状态下的准确称重。CRBFNN登高车衡融合网络。系统首先利用N路称重融合输入信号，根据基于MRBFNN的登高车衡称重融合网路，获得登高车衡称重融合结果，并实现偏载误差与线性度误差的自动补偿；然后根据MRBFNN融合结果、实时采集的工作环境温度信号和载荷加载的持续时间信号，利用登高车衡输出融合网路，完成MRBFNN融合结果的温度和蠕变误差补偿，提高登高车衡称重结果的准确性和可靠性，获得最终的称重结果。基于MRBFNN登高车衡称重融合网络主要由子RBFNN网络、子RBFNN选择网络等组成，完成登高车衡称重融合和偏载与线性度误差的自动补偿。

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          基于MRBFNN的登高车衡称重融合原理设登高车衡具有N路称重传感器，xi为传感器i输出的称重量（即分布在各称重传感器上的载荷重量，x=1Niix=∑，x为被测载荷总重量，i=1,2,…,N；若传感器i发生故障，则xi为传感器i的估计值），传感器i的输出电压为ui（i=1,2,…,N），登高车衡总的输出信号电压为u，则理想状态下，登高车衡总称重结果 ，Kp为登高车衡总的输出信号电压与总称重结果的比例系数；ki为称重传感器通道i的增益。由于受各种非线性因素的影响，为实际情况下具有N路称重传感器的登高车衡称重模型。因登高车衡称重模型的高度非线性，提出的角差修正方法和LMS方法，都将带来较大的称重误差。因此本节提出了一种基于MRBFNN的登高车衡称重融合方法，按照nqtnny−y≤εq=L的要求，自适应地调整各子RBFNN参数，使之良好地逼近。  ynq为被测载荷加载在承载器q处时登高车衡输出的称重结果；ytn为第n秤量段的目标量；εn为满足国家标准要求的三级秤最大允许误差。 三级秤的最大允许误差Epmax为maxmax0.5500  M为登高车衡的秤量；Mmax为登高车衡最大秤量；e为检定分度值。登高车衡不同秤量段的最大允许误差不同。为减小称重融合模型的规模，更准确地实现称重融合和减少称重误差，采用一种基于MRBFNN的登高车衡称重融合方法，即根据不同秤量段的最大允许误差确定多个不同的RBFNN子网络，每个子RBFNN负责相应秤量范围内的称重融合和误差补偿，这些子RBFNN共同配合完成全量程范围内的登高车衡称重融合和误差补偿。其基于MRBFNN登高车衡称重融合网络。通过子RBFNN选择网络，自适应地选取合适的子RBFNN，然后利用RBFNN良好的逼近非线性函数功能，以多路传感器的称重信号或重构信号为输入，完成相应秤量段范围内的称重融合、偏载误差与线性度误差自动补偿。第n个子RBFNN以N路传感器的称重信号或重构信号Xp为输入，以称重结果yn为输出，因此，此时的子RBFNN是一个N输入1输出的三层网络。  Wn为隐层至输出层的权值；bn为输出层的偏置值。如果采用高斯函数作为网络的基函数，rnl为隐层节点l的扩展常数；Cnl为中心矢量。利用本文第3章所述的梯度训练法可以完成对第n个子RBFNN的训练。基于MRBFNN的登高车衡称重融合模型。

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