資料介紹
料斗秤[1]以其擁有較高的計量效率、適用于非粘性散狀物料的稱量等優點和特點,在交通運輸、工業生產等部門尤其在以煤炭為原材料的企業中得到廣泛應用。經研究分析,在定量裝車系統中存在兩方面的問題: 1) 在料倉卸料過程中,由于物料的下落沖擊和卸料閥門開啟/閉合的沖擊,造成稱重傳感器輸出信號中含有較多的噪聲信號; 2) 在長期使用過程中,稱重傳感器還會產生不同程度的老化,甚至損壞造成嚴重的稱量誤差或導致系統故障。針對上述問題,首先,替代傳統的滑動平均濾波處理方法[2],利用小波變換[3]算法對稱量信號中的噪聲信號進行降噪處理; 其次,針對傳感器老化、故障的問題,利用徑向基( RBF) 神經網絡[4]算法逼近多路稱重傳感器之間的關系,預測各傳感器的輸出,進行故障傳感器的判斷,并在某一只稱重傳感器失效情況下給出估算值替代其信號,得到校正稱量數據,并給出傳感器故障信號。
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