资料介绍
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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