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基于料斗秤的定量装车系统算法_董秀明
料斗秤［1］以其拥有较高的计量效率、适用于非粘性散状物料的称量等优点和特点，在交通运输、工业生产等部门尤其在以煤炭为原材料的企业中得到广泛应用。经研究分析，在定量装车系统中存在两方面的问题： 1） 在料仓卸料过程中，由于物料的下落冲击和卸料阀门开启/闭合的冲击，造成称重传感器输出信号中含有较多的噪声信号; 2） 在长期使用过程中，称重传感器还会产生不同程度的老化，甚至损坏造成严重的称量误差或导致系统故障。针对上述问题，首先，替代传统的滑动平均滤波处理方法［2］，利用小波变换［3］算法对称量信号中的噪声信号进行降噪处理; 其次，针对传感器老化、故障的问题，利用径向基（ ＲBF） 神经网络［4］算法逼近多路称重传感器之间的关系，预测各传感器的输出，进行故障传感器的判断，并在某一只称重传感器失效情况下给出估算值替代其信号，得到校正称量数据，并给出传感器故障信号。
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