基于彎板傳感器的動(dòng)態(tài)稱重公路預(yù)檢系統(tǒng)研究

韓芝星，李麗宏，蔡曉龍，董秀明

(1.太原理工大學(xué) 信息工程學(xué)院，山西 太原030024;2.國網(wǎng)山西省電力公司檢修公司，山西 太原030032)

0 引 言

目前，公路預(yù)檢系統(tǒng)得到大量的應(yīng)用，但國內(nèi)外的文獻(xiàn)大都研究系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)方式，布局架構(gòu)［1～4］，而對(duì)動(dòng)態(tài)稱重的準(zhǔn)確度研究的較少。預(yù)檢系統(tǒng)的關(guān)鍵是動(dòng)態(tài)稱重的準(zhǔn)確度，專家系統(tǒng)智能判斷駛?cè)腩A(yù)檢系統(tǒng)的車輛是否超限;模糊多閾值消噪算法用于彎板傳感器動(dòng)態(tài)稱重信號(hào)消噪處理，得到穩(wěn)定的動(dòng)態(tài)稱重?cái)?shù)據(jù)。本文將專家系統(tǒng)與模糊多閾值消噪算法相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)稱重過程的智能化并提高稱重準(zhǔn)確度等級(jí)，達(dá)到GB/T 21296—2007 動(dòng)態(tài)公路車輛自動(dòng)衡器規(guī)定的2 級(jí)秤要求［5］。

1 公路預(yù)檢系統(tǒng)與專家系統(tǒng)

1.1 公路預(yù)檢系統(tǒng)介紹

公路超限預(yù)檢系統(tǒng)主要包括預(yù)檢子系統(tǒng)、復(fù)檢子系統(tǒng)、圖像監(jiān)控系統(tǒng)和執(zhí)法管理系統(tǒng)等組成，并進(jìn)行聯(lián)網(wǎng)擴(kuò)展，實(shí)現(xiàn)區(qū)域內(nèi)的站點(diǎn)聯(lián)網(wǎng)，確保遠(yuǎn)程監(jiān)控和管理。

預(yù)檢系統(tǒng)的關(guān)鍵是預(yù)檢子系統(tǒng)稱重精度和準(zhǔn)確度，預(yù)檢子系統(tǒng)稱重準(zhǔn)確度高，才能高效地對(duì)車輛進(jìn)行攔截和放行，減少車輛的復(fù)檢，避免車輛擁堵，故本文主要對(duì)預(yù)檢子系統(tǒng)的稱重準(zhǔn)確度進(jìn)行研究。

公路超限預(yù)檢系統(tǒng)的流程圖如圖1 所示。

圖1 公路超限預(yù)檢系統(tǒng)流程圖Fig 1 Flow chart of highway overload predetecting system

由圖1 可知，車輛駛?cè)霗z測(cè)區(qū)域時(shí)，以正常速度通過預(yù)檢子系統(tǒng)得到超限情況，如果不超限，則繼續(xù)行駛離開檢測(cè)站;如果超限，則LED 顯示屏提示超限車輛進(jìn)入復(fù)檢系統(tǒng)進(jìn)行精確稱重，接著復(fù)檢系統(tǒng)對(duì)車輛進(jìn)行靜態(tài)稱重，如果不超限，則駛離檢測(cè)站;如果超限，則接受處理，執(zhí)法部門根據(jù)車輛實(shí)際載荷量確定是否卸載，如果卸載，則駛到卸貨場(chǎng)卸載，卸載完復(fù)秤，后駛至出站口;如果不卸載，則到出站口出示處理單據(jù)，進(jìn)而判斷復(fù)秤后是否可以離開;可以離開檢測(cè)站的直接離開，不可離開的再到執(zhí)法部門接受處理。

1.2 專家系統(tǒng)在預(yù)檢系統(tǒng)中的應(yīng)用

如圖2 所示，一般專家系統(tǒng)由知識(shí)庫、綜合數(shù)據(jù)庫、推理機(jī)、解釋部分和知識(shí)獲取5 個(gè)部分組成。知識(shí)庫是專家系統(tǒng)的一個(gè)重要組成部分，實(shí)際中各車型有對(duì)應(yīng)的超限規(guī)定，超限逃逸、多次超限的車輛為黑名單車輛。根據(jù)這些信息和儀表程序分析判斷的重量值為知識(shí)獲取并作為專家知識(shí)庫，將車型、車牌號(hào)碼、是否為黑名單、車輛重量值等信息作為數(shù)據(jù)庫，利用專家知識(shí)庫對(duì)當(dāng)前獲得的車輛數(shù)據(jù)進(jìn)行推理，并給出解釋和車輛是否超載的結(jié)果。

圖2 專家系統(tǒng)組成框圖Fig 2 Block diagram of expert system composition

2 彎板傳感器在預(yù)檢系統(tǒng)中的應(yīng)用

2.1 彎板傳感器介紹

彎板稱重傳感器由彈性體和粘于彈性體上的多只電阻應(yīng)變計(jì)組成［6～9］。彎板稱重傳感器由惠斯通電橋電路來得到車輛的重量信號(hào)。由于彎板稱重傳感器動(dòng)態(tài)響應(yīng)快，高度低，允許速度為200 km/h 的車輛通過，故將其應(yīng)用于預(yù)檢系統(tǒng)中對(duì)車輛進(jìn)行動(dòng)態(tài)稱重，實(shí)現(xiàn)不停車超限檢測(cè)。

2.2 模糊多閾值消噪算法

彎板傳感器采集到的信號(hào)存在一定的干擾，要得到準(zhǔn)確的重量值，需要對(duì)彎板傳感器采集到的信號(hào)進(jìn)行濾波處理，本文采用小波變換模糊多閾值消噪算法對(duì)重量信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)，得到平穩(wěn)的稱重信號(hào)。

小波閾值函數(shù)分為硬閾值和軟閾值［10，11］，取閾值為λ，小波系數(shù)為wi，消噪后新的小波系數(shù)為^wi，硬閾值函數(shù)

軟閾值函數(shù)

但這兩種方法存在一定的不足，硬閾值算法，在閾值λ處，小波系數(shù)wi處于跳變狀態(tài)，故采用硬閾值重構(gòu)wi后所得信號(hào)不穩(wěn)定。軟閾值算法，可以獲得wi整體連續(xù)性，但當(dāng)wi＞λ 時(shí)，wi總存在恒定偏差λ，影響重構(gòu)信號(hào)與真實(shí)信號(hào)的逼近。

假設(shè)原始稱重信號(hào)的采樣長度為N，噪聲為高斯白噪聲，方差為，一般的閾值選取算法是

式中 j 為小波分解尺度;median 是Matlab 中的求中值的運(yùn)算命令。

上述閾值λ 在每個(gè)尺度上是固定的，并不能隨分解層數(shù)和噪聲信號(hào)的變化而變化。實(shí)際情況中，彎板傳感器原始信號(hào)經(jīng)小波變換后，噪聲的小波系數(shù)在每層和不同的噪聲強(qiáng)度區(qū)間的分布是不同的。隨著分解層數(shù)的增加，噪聲的能量是減小的;彎板傳感器在不同載荷下干擾不同，噪聲在不同區(qū)間的大小也不同。取閾值，在不同分解層、不同噪聲區(qū)間采用相同閾值，造成某些區(qū)間將真實(shí)信號(hào)濾除，某些區(qū)間保留部分噪聲，使重構(gòu)信號(hào)不能準(zhǔn)確地逼近真實(shí)值。針對(duì)單閾值λ 選取方法的不足，提出模糊多閾值消噪算法對(duì)重量信號(hào)進(jìn)行消噪處理。

閾值λ 在消噪中起決定性作用，故設(shè)計(jì)合適的隸屬度函數(shù)u，根據(jù)不同噪聲強(qiáng)度和不同分解層來決定小波系數(shù)的重要性。

圖3 為重量信號(hào)在Matlab 中使用haar 母小波進(jìn)行3 層小波分解得到的原始信號(hào)和高頻部分的曲線圖。

圖3 原始信號(hào)與小波分解高頻信號(hào)圖Fig 3 Diagram of original signal and high frequency signal of wavelet decomposition

圖3 (b)，(c)，(d)中，w1j，w2j，w3j分別為高頻cd1，cd2，cd3 的小波變換系數(shù)，可以得出:在車輛上秤、下秤時(shí)，由于車輛與發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)等使該信號(hào)區(qū)間的干擾較大，應(yīng)選用較大的閾值來濾波;在秤上無車、車輛完全在秤上時(shí)，信號(hào)區(qū)間的噪聲較小，應(yīng)選用較小的閾值來濾波，故采用分層分區(qū)間多閾值模糊消噪算法對(duì)重量信號(hào)進(jìn)行消噪處理，閾值大小用模糊隸屬度函數(shù)確定。

根據(jù)重量信號(hào)在不同區(qū)間干擾的不同，把噪聲信號(hào)分為4 個(gè)等級(jí):無載荷、上秤、下秤、過秤。根據(jù)4 個(gè)等級(jí)下噪聲的不同，得到模糊隸屬度函數(shù)

從而得到模糊多閾值函數(shù)為

采用以上算法在不同分解層、不同噪聲強(qiáng)度區(qū)間的閾值估計(jì)中引入模糊隸屬度函數(shù)u，使得wij－uλ 的取值介于wij－λ 和wij之間，獲得較好的消噪效果。

2.3 彎板傳感器信號(hào)消噪處理

在Matlab 中，選擇haar 小波作為母函數(shù)，對(duì)含噪聲的原始信號(hào)進(jìn)行3 層小波分解，將得到的小波系數(shù)進(jìn)行模糊多閾值處理，小波重構(gòu)得到準(zhǔn)確的重量信號(hào)。圖4 為模糊多閾值消噪后信號(hào)圖。

由圖4 可得，對(duì)彎板傳感器信號(hào)消噪處理后在采樣點(diǎn)45 ～65 之間得到平穩(wěn)的重量信號(hào)A/D 值，進(jìn)而得到較準(zhǔn)確的重量值。

3 試驗(yàn)驗(yàn)證與結(jié)論

圖4 模糊多閾值消噪后信號(hào)圖Fig 4 Diagram of fuzzy multi-threshold de-noised signal

現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行多次試驗(yàn)，表明經(jīng)過模糊多閾值消噪處理和專家系統(tǒng)判斷后，稱重結(jié)果明顯改善，表1 為10 組處理前后數(shù)據(jù)對(duì)比圖，從表1 中可以得出:采用本文方法處理原始稱重?cái)?shù)據(jù)后，稱重誤差小于±2%。

表1 處理前后數(shù)據(jù)對(duì)比Tab 1 Comparison of datas before and after processing

4 結(jié)束語

本文采用專家系統(tǒng)與模糊多閾值消噪算法相結(jié)合的方式，對(duì)彎板傳感器動(dòng)態(tài)稱重?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行處理，分析車輛是否超限。介紹公路預(yù)檢系統(tǒng)的組成和專家系統(tǒng)的應(yīng)用，采用模糊多閾值消噪算法對(duì)彎板傳感器的動(dòng)態(tài)稱重?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行消噪處理，得到的動(dòng)態(tài)稱重?cái)?shù)據(jù)滿足要求。最后，通過現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)進(jìn)行算法驗(yàn)證，試驗(yàn)結(jié)果表明:將專家系統(tǒng)與模糊多閾值消噪算法相結(jié)合，對(duì)動(dòng)態(tài)稱重?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行處理能明顯地提高動(dòng)態(tài)稱重的準(zhǔn)確度，稱重誤差小于2%，其標(biāo)準(zhǔn)度等級(jí)達(dá)到2 級(jí)。

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