基于BP神经网络的汽车车载称重系统研究

作     者：秦伟 徐国艳 余贵珍 Qin Wei;Xu Guoyan;Yu Guizhen

作者机构：北京航空航天大学交通科学与工程学院北京100191 

基　　金：国家自然科学基金(61371076)资助 

出 版 物：《汽车工程》 (Automotive Engineering)

年 卷 期：2017年第39卷第5期

页      码：599-605页

摘      要：为解决汽车超载运行和相应的运输业管理问题,本文中提出了一套基于BP神经网络的车载称重系统。通过检测车桥随载荷量变化而产生的微小变形,设计了2阶低通滤波和数字滤波算法,以提取有效载荷信息,利用BP神经网络建立载荷模型,并根据在某轻型厢式货车上进行的试装和加载试验得到的样本数据,在Matlab神经网络工具箱中,采用Levenberg-Marquardt学习算法完成了神经网络的学习、检验和预测。结果表明:预测载荷误差在5%以内,满足工程要求,方案可行。

主 题 词：车载称重系统 低通滤波 BP神经网络 Levenberg.Marquardt学习算法 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 082304[082304] 08[工学] 080204[080204] 0835[0835] 0802[工学-机械学] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 0823[工学-农业工程类] 

核心收录：

D　O　I：10.19562/j.chinasae.qcgc.2017.05.018

馆 藏 号：203231991...