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佘山镇电子地磅基础施工

发布人:上海鹰腾称重衡器有限公司 发布时间:2020-04-23 15:34:17

佘山镇电子地磅基础施工 将承重台的钢球碗装好用调整调桥压的电压的方法进行偏载调陋方法如下:调试前检查接线是否正确、有无松动、断线。试验结果表明,采用小波变换对动态汽车衡测量数据进行滤波,并利用模糊c^均值聚类算法识别有用数据,对提高车辆称重的精度具有良好。
1.小波变换滤波方法1.1动态汽车衡测量数据在行驶车辆的车轴从压上称重台到驶离称重台的过程中,机械振动会在采样数据中叠加强烈的干扰信号,这个干扰信号相当于白噪声。
动态汽车衡采用24位分辨率的CS5532芯片作为A/D转换器对称重测量数据进行采样,得到压力传感器的原始信号波形如图1所示。
图1中,而几何变形又往往大于弹性变形
4.4.2一台80t地磅,在小负荷秤量时显示正常、大负荷称量时显示明显变小经分析可能是秤台底部存在异物引起的,小秤量时由于秤台变形小不会受到异物的影响;然而在大秤量时秤台变形大会与异物接触,受到顶力,使得重量变小,故数值不准。

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100~150采样点为车轴未压上称重台时的数据;151-163采样点为车轴压上称重台时构成的阶跃数据;164-403采样点为车轴经过称重台时的数据;404-416采样点为车轴驶下称重台时的阶梯数据;417采样点以后为车轴驶离称重台面时的数据。
行驶车轴经过称重台时形成的理想波形轮廓为等边梯形,两腰形成信号突变。
为了在各种车辆行驶状态(如加减速,小拐弯等)下进行准确称重,需要在车辆经过称重台的过程中采集到尽量多的数据。1应用背景随着计算机信号处理等技术快速发展
这也是选用滤波器的一个重要条件。
只有滤除干扰信号和保留信号突变位置,才能采集到更多的数据,提高称重的度。
1.2滤波方法选择传统的傅里叶变换方法不能满足非平稳信号(如白噪声)的滤波要求。
这是因为傅里叶变换是一种全局变换,频域内完全不包含时域信息,即傅里叶变换无法给出时域内某个局部时间段或时间点上的信号在频域内的具体表现,因此分辨不出信号在时间轴上的任何突变信息。
当采用傅里叶变换方法进行低通滤波器信号滤波时,如果低通滤波器的频带较窄,由于反应突变信息在频域内表现为高频量,会被低通滤波器滤除,使得滤波后的突变信号变得模糊。并记录zam值按312操作
作为一名合格的计量人员,必须会简单的故障处理。

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因此,传统傅里叶变换滤波方法存在保护信号局部特征和滤除噪声的矛盾。
小波变换是一种时间-频率分析方法,在时间域和频率域都具有表征信号局部特征的能力,且在低频部分具有较低的时间分辨率和较高的频率分辨率,在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率,很适合探测时域信号中的突变现象。
因此,小波变换既能反映信号突变部分,又能反映低频信号中混杂的的噪声高频量。
其能地区分信号中的高频量哪些属于突变部分,项目收益如下直接经济效益改造前
哪些属于噪声,从而实现非平稳信号的消噪。
图1所示含噪信号不仅包含表示阶梯的突变信息,也包含了高斯分布的白噪声,因而采用小波变换进行滤波,既能滤除干扰信号,又能保留阶梯信号,从而采集到更多的数据。
1.3小波变换阈值滤波方法小波变换特别是正交小波变换具有很强的去数据相关性,它能够使信号的能量集中在小波域一些大的小波系数中,而噪声能量却分布在整个小波域内。
经小波分解后,噪声的系数幅值小于信号的小波系数幅值。
因此,有理由认为,消除加载过程缓慢对测试结果的影响
因为下游厂家在经营上与上游厂家相比,规范性较差。

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幅值较小的系数大多是噪声的表现形式,而幅值比较大的小波系数则是信号的主要表现。
采用阈值滤波方法的实质在于减小甚至完全剔除由噪声产生的系数,同时大限度地保留有用信号的系数,后由经过处理的小波系数重构原始信号,得到真实信号的优估计。
小波阈值滤波不仅能滤除噪声,而且可以很好地保留反映原始信号的特征信息,如边缘及突变点信息,因而具有良好的滤除噪声。
事实证明,在均方误差意义上,阈值法能得到信号的近似优估计,且采用软阈值所得到的估计信号至少与原信号同样光滑。
1.4小波基选择小波变换阈值滤波方法对信号的滤波强烈依赖于所选的小波基。
经大量分析可知,如果采用和信号形状相近的小波基对信号进行滤波,则会得到较好的滤波。
具有正交和紧支撑性质的Haar小波和Daubechies小波比较适合作为实时小波滤波。
其中,Haar小波简单,特殊,但它没有很好的频域表现能力;Daubechies小波提供了比Haar小波更的分析与综合能力,因此,选择DaubecWes小波基对采样数据进行滤波处理。(2)限位:在多传感器系统中为防止秤移,在秤台的端面装有可调防位移限位螺钉,当比限位间隙不满足要求时容易产生枰量不准确或不回零的故障。用IBr表示

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