[发明专利]一种实时车载称重方法

说明书

本发明提供一种实时车载称重方法，包括如下步骤：S2：建立应变计的数值与标准砝码的重量的映射关系；S3：利用快速傅里叶变换提取时序重量数据的特征向量；S4：将所述特征向量输入到多分类支持向量分类器模型，识别出车辆运行状态；S5：依据所述车辆运行状态，实时输出车辆重量。实现对超载的全天候监察，杜绝超载问题的发生，为车辆调度提供实时最前端的重量数据，大大提高运转效率。

技术领域

本发明涉及车载称重技术领域，尤其涉及一种实时车载称重方法。

背景技术

在全世界倡导新能源汽车的趋势下，物流行业也相继布局新能源车辆，车辆采购方面，新能源汽车的比率不断增加，表现出了一种燎原趋势，尤其是在市内配送、支线收送货运等物流环节。

物流新能源车辆主要用于城市内货物的运输，鉴于市内交通设备的复杂性，市内交通对货车车载的运载量有着严格的要求。2019年10月10日，江苏无锡市312国道的锡港路上跨桥发生桥面坍塌侧翻事故，对超载现象又一次敲了警钟，该事件造成桥下3辆小车被压，事故造成3人死亡，2人受伤，超载事件对他人及自己人生安全造成不可逆转的巨大伤害。对于物流公司来言，运输效率对其来说，是行业竞争的制高点，车辆调度对提高运输效率起着至关重量的作用，如何实现车辆高效的调度也是当前物流行业关注痛点。

现有技术中对物流运输车的实时车载称重存在两个问题：1、精度低，误差10％，不能为用户提供准确的重量，实用性低；2、依赖除应变计外，其他的应变计来判断车辆的状态，额外应变计易失效、判别车辆状态准确率低，造成系统不能有效去除车辆状态对车载重量带来的精度干扰，且显著增加系统的成本。

发明内容

本发明为了解决现有技术中实时车载称重的问题，提供一种实时车载称重方法。

为了解决上述问题，本发明采用的技术方案如下所述：

一种实时车载称重方法，包括如下步骤：S2：建立应变计的数值与标准砝码的重量的映射关系；S3：利用快速傅里叶变换提取时序重量数据的特征向量；S4：将所述特征向量输入到多分类支持向量分类器模型，识别出车辆运行状态；S5：依据所述车辆运行状态，实时输出车辆重量。

优选地，在步骤S2之前还包括如下步骤：S1：采集数据，所述数据包括在车厢位置依次摆放标准砝码并依次获取车桥部位安装的应变计的数值；在步骤S5之后还包括：S6：根据实时输出的所述车辆重量形成重量曲线并输出。

优选地，所述应变计在前、后车桥对称的安装偶数个；所述数据包括：标准砝码重量构成的向量Yi(i∈1,...,N)和对应的应变计数值构成的矩阵X_i,_j(i∈1,2,3,...,N；j∈1,2,3,...,M)，其中，N代表加载所述标准砝码的总数，M代表所述应变计的总数。

优选地，依次摆放所述标准砝码包括：在车厢中从车头往车尾方向、从车厢一侧到另一侧摆放至少三列标准砝码；再在所述车厢中从车头往车尾方向、从所述车厢另一侧到所述车厢一侧摆放同等列数的所述标准砝码。

优选地，利用多元线性回归求解超定方程Y＝k*X中系数k的值建立所述应变计的数值与所述标准砝码的重量的映射关系。

优选地，利用快速傅里叶变换提取时序重量数据的特征向量包括如下步骤：S31：缓冲30-60s内所述应变计的数值，根据所述应变计的数值与所述标准砝码的重量的映射关系得到所述应变计的数值对应的原始重量；S32：通过快速傅里叶变换将时序重量数据转换为频率分布数据；S33：根据所述频率分布数据按照频率大小将分布区间划分为四段；S34：统计每一段所占的比率,依次组成特征向量。

优选地，快速傅里叶变换是离散傅里叶变换，定义为：

其中，j、n分别为向量X、x索引，为原始重量数组，i为虚数，e为指数。