[发明专利]基于大数据的动态称重系统温度自适应方法

说明书

本发明公开了一种基于大数据的动态称重系统温度自适应方法，包括：设定监测点，预设修正温度量程，并分割为N个温度范围；根据校准车已知重量以及监测点压电薄膜传感器测得的重量确定修正系数初始值，并确定标准温度范围；通过监测点压电薄膜传感器采集各个温度范围测试车重量，并确定各个温度范围内测试车重量及标准温度范围内测试车的标准重量；确定各个温度范围内的修正系数；利用修正系数对检测点实测重量进行修正，获得车辆修正重量；定期获取自校验系数，重新修正重量。

技术领域

本发明属于车辆称重技术领域，具体为一种基于大数据的动态称重系统温度自适应方法。

背景技术

压电薄膜传感器的测量精度受温度影响。为了提高压电薄膜传感器的精度，国内许多传感器厂家及集成商都开展了相关方面的研究，应用最多的为经过多次实地测试，对不同温度段的传感器精度进行修正，采用该种方式在某种程度上，能够提高经过修正的温度段的测量精度。但是由于每天温度本身变化较大，且每个布设点由于施工工艺、沥青压实状况都不相同，对测量数据的精度修正耗费大量人力物力。

发明内容

本发明的目的在于提出了一种基于大数据的动态称重系统温度自适应方法。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种基于大数据的动态称重系统温度自适应方法，包括以下步骤：

步骤1：设定监测点，所述监测点设有压电薄膜传感器以及温度传感器；

步骤2：预设修正温度量程，并将修正温度量程分割为N个温度范围；

步骤3：根据校准车已知重量以及监测点压电薄膜传感器测得的重量确定修正系数初始值，并将校准车所处温度范围作为标准温度范围；

步骤4：通过监测点压电薄膜传感器采集各个温度范围测试车重量，并确定各个温度范围内测试车重量及标准温度范围内测试车的标准重量；

步骤5：根据测试车的标准重量以及各个温度范围内测试车实际重量确定各个温度范围内的修正系数；

步骤6：利用修正系数对检测点实测重量进行修正，获得车辆修正重量；

步骤7：定期获取自校验系数，判定当前修正重量是否准确，若不准确，返回步骤2对测试重量重新修正。

优选地，步骤2中将修正温度量程均分为N个温度范围。

优选地，修正系数初始值设定为：

式中，Q_标为车辆已知重量，Q_校使为监测点压电薄膜传感器测得的重量，为修正系数初始值。

优选地，通过监测点压电薄膜传感器采集各个温度范围测试车重量的具体方法为：

获取各个测试车通过监测点时对应的温度以及重量；

统计处于各个温度范围内的测试车的重量，并记为测试样本；

当各个温度范围内的测试车到达设定个数时，计算测试样本的重量平均值作为测试车重量。

优选地，标准温度范围内测试车的标准重量为标准温度范围内所有测试车重量的平均值。

优选地，各个温度范围内的修正系数为：

式中，为测试车的标准重量，为测试车的重量。

优选地，车辆的修正重量为：

式中，Q_使为监测点压电薄膜传感器实测的车辆重量，为当前温度所属温度范围的修正系数，为修正系数初始值。

优选地，自校验系数具体为：