[发明专利]一种结合惯性测量模块进行称重补偿的称重系统和方法有效
申请号: | 202210087030.5 | 申请日: | 2022-01-25 |
公开(公告)号: | CN114485877B | 公开(公告)日: | 2023-09-05 |
发明(设计)人: | 汤建华;王一凡;金花 | 申请(专利权)人: | 常州纺织服装职业技术学院 |
主分类号: | G01G19/03 | 分类号: | G01G19/03;G01G23/01;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 常州智慧腾达专利代理事务所(普通合伙) 32328 | 代理人: | 杨雪 |
地址: | 213100 江苏省*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 结合 惯性 测量 模块 进行 称重 补偿 系统 方法 | ||
本发明属于农机车载称重技术领域,具体涉及一种结合惯性测量模块进行称重补偿的称重系统方法,包括:一种结合惯性测量模块进行称重补偿的称重系统,其特征在于,包括:称重传感器,测量物体的重量,得到重量输出值;惯性测量模块,对称重传感器所在机构进行加速度与偏转角的测量;数据处理模块,根据加速度与偏转角对重量输出值进行补偿;学习模块,进行神经网络训练学习;存储模块,对相应数据进行存储。本发明通过惯性测量模块对称重系统进行加速度与偏转角的测量,考虑到了称重系统的姿态和加速度的影响,对重量输出值进行了补偿,得到了待测物体的真实重量,提高了测量精度,不需要对称重传感器在多个受力方向上进行标定校准。
技术领域
本发明属于农机车载称重技术领域,具体涉及一种结合惯性测量模块进行称重补偿的称重系统方法。
背景技术
农机在田间进行工作时,需要对收获的农产品重量进行实施称重,但由于工作环境的不稳定,称重传感器的测量精度会降低,不利于精准农业技术的产业化。
在现有的技术中,针对这一问题提出的解决方案的效果也十分有限。例如在专利CN201310008630.9中,提到了利用倾角传感器修正称重结果,但其所述的标定步骤复杂:“保持一定速度v(t)下匀速行驶,得到多个加速点下对应的称重结果”,在进行实践中实际上非常难以实现,并且测量车辆的行驶速度和倾角值等数据无法得知实际称重传感器的工作姿态,所以提高的测量精度有限。
在专利CN201210265080.4中利用的三轴加速度传感器间接计算得出称重角度值的方法会由于车辆运行过程中产生的附加加速度和重量加速度耦合后会影响角度的正确计算,因此只适合静态测量,不适合行进中的车辆或农机的动态称重。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是:提供了一种结合惯性测量模块进行称重补偿的称重系统和方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:提供了一种结合惯性测量模块进行称重补偿的方法。
一种结合惯性测量模块进行称重补偿的方法,包括:
S1,构建以结合惯性测量模块进行称重补偿的称重系统为基准的载体坐标系和以地表为基准的地理坐标系;
S2,将已知重量的物体加载在传感器上,采集得到n组连续的称重传感器的输出值W和惯性单元模块输出值(ax、ay、az,ψ,θ,γ)。
S3,根据采集到的数据计算得出α,β,γ;
S4,构建称重数据补偿方程;
S5,根据称重数据补偿方程建立函数连接型神经网络FLANN,构成训练样本集,对神经网络进行训练拟合后得到称重补偿方程的系数。
S6,改变物体的重量,重复S1~S5步骤。得到一系列称重补偿方程的系数,构建称重补偿方程组。
S7,实际使用时,称重传感器和惯性测量单元采集到数据,根据称重传感器采集的数据,确定选用的称重补偿方程系数,进行动态补偿,计算出补偿后的重量值。
进一步,所述S3中根据采集到的数据计算得出α,β,γ为:
进一步,所述S5中函数连接型神经网络FLANN的输入向量为:
H(ax(t),ay(t),az(t),α(t),β(t),γ(t),W(t),W(t-1),W(t-2));
所述样本训练集为(Hi,Mi),i=1,2…,n。
进一步,所述S2中的称重数据补偿方程为:
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