[发明专利]一种降低车辆载重误差的方法及计算机可读存储介质

说明书

本发明提供一种降低车辆载重误差的方法及计算机可读存储介质，包括：建立应变计的数值与标准砝码的重量的映射关系；采用Butterworth低通滤波器对所述应变计的数值进行滤波，得到第一次滤波后的应变计的数值；将所述第一次滤波后的应变计的数值进行经验模态分解重构信号得到第二次滤波后的应变计的数值；利用小波变换提取时序重量数据的特征向量；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；依据所述车辆运行状态和所述第二次滤波后的应变计的数值实时输出车辆重量。有效的剔除了外界环境带给应变计的误差，使得称重结果更加准确，得到真实平稳的车辆载重。

技术领域

本发明涉及车辆载重技术领域，尤其涉及一种降低车辆载重误差的方法及计算机可读存储介质。

背景技术

根据中国互联网络信息中心(CNNIC)在京发布第44次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，中国网络购物用户规模达到6.39亿之多。2018年中国快递业务量达到507.1亿件，据行业预测2019年快递业务将超过600亿件，这将会给快递运输造成不小的压力。快递车辆载重量现主要依赖过地磅来测量，在物流高峰期过磅称重无疑会造成快递积压。随着5G、大数据、以及智能化的加快，实现快递车辆智能化调度将会大幅度提升快递运输效率，也将是必然的趋势。车辆实时载重量作为基础数据支持，无疑是亟待解决的问题。现已有多种测量车辆动态重量的方法，主流的方案是通过安装应变计来实现。但是由于应变计受环境影响存在较大误差，因而至今未能充分的应用。

现已有多种车辆动态称重的方案，其中多利用应变计数据通过标定应变计系数来实现。但应用于快递车辆的动态秤重，存在以下缺点：快递车辆需要快递员频繁的上下货，快递员自身的重量和搬运货物的过程给应变计带来了较大误差；快递车辆在行驶或者未熄火上货过程中，由于车体高频振动给应变计带来了高频误差。

现有技术中缺乏一种有效的降低车辆载重误差的方法及计算机可读存储介质。

发明内容

本发明为了解决现有的问题，提供一种降低车辆载重误差的方法及计算机可读存储介质。

为了解决上述问题，本发明采用的技术方案如下所述：

一种降低车辆载重误差的方法，包括如下步骤：S1：建立应变计的数值与标准砝码的重量的映射关系；S2：采用Butterworth低通滤波器对所述应变计的数值进行滤波，得到第一次滤波后的应变计的数值；S3：将所述第一次滤波后的应变计的数值进行经验模态分解重构信号得到第二次滤波后的应变计的数值；S4：利用小波变换提取时序重量数据的特征向量；S5：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；S6：依据所述车辆运行状态和所述第二次滤波后的应变计的数值实时输出车辆重量。

优选地，还包括：S7：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，建立应变计的数值与标准砝码的重量的映射关系包括如下步骤：S11：采集数据，所述数据包括：标准砝码重量构成的向量Y_i(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；S12：多元线性回归建立应变计的数值与标准砝码的重量的映射关系：y＝β₀+β₁x₁+β₂x₂+…+β_ix_i+ε，确定各应变计系数β_i(i∈1，2，...M)。

优选地，所述经验模态分解包括：