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海外動(dòng)態(tài)稱重研究現(xiàn)狀
現(xiàn)階段，海外有關(guān)動(dòng)態(tài)稱重的科學(xué)研究關(guān)鍵集中化在轎車、公路橋梁上，Moses于1979年初次明確提出公路橋梁動(dòng)態(tài)稱重的定義，轎車行車在公路橋梁處時(shí)，運(yùn)用應(yīng)變計(jì)測轎車的測量點(diǎn)工作壓力，另外應(yīng)用傳動(dòng)軸的檢測儀器觀察軸數(shù)和轎車的行車速率，隨后運(yùn)用這二種數(shù)據(jù)信息獲得行車轎車傳動(dòng)軸的負(fù)載和轎車的總重。Snyder與Moses在1992年申請(qǐng)辦理了該專利權(quán)。2001年，WAVE（Weighing-in-motionofAxlesandVehiclesforEurope）新項(xiàng)目對(duì)公路橋梁動(dòng)態(tài)稱重技術(shù)性開展了更深層次的科學(xué)研究和開發(fā)設(shè)計(jì)，拓展了公路橋梁動(dòng)態(tài)稱重技術(shù)性的主要用途，WAVE研制開發(fā)的商業(yè)服務(wù)系統(tǒng)軟件SiWIM,在歐州全國各地獲得了廣泛適用。
近些年，海外專家學(xué)者對(duì)動(dòng)態(tài)稱重系統(tǒng)軟件開展了很多深入分析，美國紐約州立大學(xué)的科學(xué)研究專家學(xué)者研制開發(fā)出的動(dòng)態(tài)稱重系統(tǒng)軟件，其精密度可以做到2%，英國某企業(yè)研制開發(fā)的檢重控制器可以做到1%的精密度，法國某企業(yè)新產(chǎn)品研發(fā)的動(dòng)態(tài)檢重系統(tǒng)軟件可以做到3%的精密度，意大利某企業(yè)生產(chǎn)制造的DSP系列產(chǎn)品非接觸式的檢重系統(tǒng)軟件，其精密度能夠做到3%，荷蘭某企業(yè)生產(chǎn)制造的標(biāo)準(zhǔn)氣壓檢重系統(tǒng)軟件最大能夠做到1%的精密度。
當(dāng)今社會(huì)智能科技迅速，CPU的數(shù)學(xué)計(jì)算相比之前有大幅度提高，這讓模擬信號(hào)的解決擁有牢靠的基本，數(shù)字濾波在各種各樣動(dòng)態(tài)稱重層面剛開始運(yùn)用。初始數(shù)據(jù)信號(hào)除開自身的真正數(shù)據(jù)信號(hào)外，還帶有很多噪聲，過濾器的功效便是除去或是降低沒有噪音數(shù)據(jù)信號(hào)，保存所必須的數(shù)據(jù)信號(hào)。數(shù)字濾波器包含二種，F(xiàn)IR（比較有限長企業(yè)單位階躍響應(yīng)過濾器）和IIR（遞歸過濾器），二者具備分別不一樣的特性，運(yùn)用范疇也具備一定的差別。FIR（比較有限長企業(yè)單位階躍響應(yīng)過濾器）的設(shè)計(jì)方案方法相對(duì)性簡易，具備嚴(yán)苛的線形相頻特性，是平穩(wěn)的系統(tǒng)軟件，因而在數(shù)據(jù)信號(hào)不失真的場所運(yùn)用普遍［17］。在動(dòng)態(tài)稱重范圍，遞歸過濾器運(yùn)用的很少。選擇遞歸過濾器解決稱重?cái)?shù)據(jù)信息，可以獲得相對(duì)性不錯(cuò)的數(shù)據(jù)信息精密度，但在動(dòng)態(tài)稱重層面的響應(yīng)速度頗慢，因而并不大合適運(yùn)用在動(dòng)態(tài)稱重。
最近幾年，伴隨著各種各樣新式信號(hào)分析方式的持續(xù)興盛發(fā)展趨勢，像工作經(jīng)驗(yàn)?zāi)７纸夥ā⑸窠?jīng)元網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法這些，他們?cè)趧?dòng)態(tài)稱重的數(shù)據(jù)處理方法層面開拓了新路面［21］。
神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法做為一種全智能優(yōu)化算法，它能模擬動(dòng)物神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)，調(diào)整內(nèi)部各節(jié)點(diǎn)中間的關(guān)聯(lián)，完成信號(hào)分析作用。根據(jù)對(duì)皮帶稱的誤差分析，選用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)賠償出現(xiàn)偏差的原因，提高了電子皮帶秤的測量精度。將學(xué)習(xí)培訓(xùn)矢量素材量化分析神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)法與奇特譜分析法聯(lián)接，運(yùn)用在轎車的稱重系統(tǒng)軟件中，促使稱重系統(tǒng)軟件的精密度獲得合理改進(jìn)。但因?yàn)樯窠?jīng)元網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法的訓(xùn)煉必須很多的樣版，不但算法復(fù)雜度大，并且有時(shí)沒辦法得到 互聯(lián)網(wǎng)所必須的充足樣版,那樣就限定了神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用。
工作經(jīng)驗(yàn)?zāi)７纸夥ǎ╡mpiricalmodedecomposition，即EMD法）做為近幾年來明確提出的一種信號(hào)分析方式，它將隨意數(shù)據(jù)信號(hào)當(dāng)做多個(gè)不一樣的原有方式涵數(shù)的生成，因而能夠?qū)?shù)據(jù)信號(hào)轉(zhuǎn)化成一個(gè)殘留量和各階的原有方式涵數(shù)之和，每一階的原有方式涵數(shù)都體現(xiàn)了數(shù)據(jù)信號(hào)的動(dòng)態(tài)特點(diǎn)，其殘留量體現(xiàn)了數(shù)據(jù)信號(hào)的偏位值或是恒定值，對(duì)于所述基礎(chǔ)理論，工作經(jīng)驗(yàn)?zāi)７纸夥◤V泛運(yùn)用在動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)處理方法，為認(rèn)證工作經(jīng)驗(yàn)?zāi)７纸夥ǖ膶?shí)效性，對(duì)其在解決動(dòng)態(tài)稱重?cái)?shù)據(jù)信息層面做了實(shí)驗(yàn)，各自創(chuàng)建了單可玩性和二可玩性稱重系統(tǒng)軟件模型，獲得了一些成果。在轎車動(dòng)態(tài)稱重行業(yè)，也干了一些嘗試，因?yàn)檗I車動(dòng)態(tài)稱重的實(shí)際效果受其負(fù)荷震動(dòng)危害，將離散系統(tǒng)擬合曲線法與工作經(jīng)驗(yàn)?zāi)７纸夥ㄏ嗳诤?，合理減少了因?yàn)樨?fù)荷震動(dòng)所造成的危害。
2中國動(dòng)態(tài)稱重研究現(xiàn)狀
和海外對(duì)比，在我國對(duì)動(dòng)態(tài)稱重的科學(xué)研究發(fā)展較慢，自1965年之際新產(chǎn)品研發(fā)電子稱，獲得了一些成效。像中國廣州東莞某有限責(zé)任公司研制開發(fā)生產(chǎn)制造的規(guī)范凈重選別機(jī)，能夠做到2%的精密度，泉州市某技術(shù)性有限責(zé)任公司新產(chǎn)品研發(fā)的的DHCW-300X全自動(dòng)凈重選別機(jī)，其檢驗(yàn)精密度做到了1%,依據(jù)三層C/S網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)的特性，蔡文把PCS系統(tǒng)應(yīng)用在新鮮水果檢重篩分系統(tǒng)軟件中，導(dǎo)致新鮮水果檢重的篩分速率做到了14個(gè)/秒，單果稱重誤差大概緊緊圍繞在2%上下，具體生產(chǎn)率獲得了提高；湯建斌應(yīng)用ARM單片機(jī)設(shè)計(jì)，搭建檢重系統(tǒng)軟件的控制器，并且應(yīng)用PIC單片機(jī)設(shè)計(jì)，搭建數(shù)據(jù)處理方法控制模塊，研制開發(fā)出了新式動(dòng)態(tài)檢重篩分秤；中國農(nóng)大的張新亭以AT89C51單片機(jī)設(shè)計(jì)為電子器件稱重式水果分選機(jī)的操縱關(guān)鍵，構(gòu)建的新鮮水果動(dòng)態(tài)篩分設(shè)備，能夠完成新鮮水果多級(jí)別篩分；宋愛娟、閻曉梅等搭建了以DSP芯片為操縱關(guān)鍵，完成操縱作用的動(dòng)態(tài)檢重系統(tǒng)軟件；魏魯原構(gòu)建的動(dòng)態(tài)檢重系統(tǒng)軟件在靜態(tài)數(shù)據(jù)方式下，精密度能夠做到1%,而且在時(shí)速為15km/h的動(dòng)態(tài)方式下能夠做到2%的精密度。
近些年，很多科學(xué)研究權(quán)威專家在動(dòng)態(tài)檢重系統(tǒng)軟件層面的科學(xué)研究邁開了超越性的一步，從以往僅僅簡易的更改硬件配置一部分，到之后轉(zhuǎn)為手機(jī)軟件層面開始深入分析系統(tǒng)軟件特性，它是動(dòng)態(tài)稱重系統(tǒng)軟件發(fā)展趨勢路面上的又一重大性飛越。可是畢竟改進(jìn)硬件配置標(biāo)準(zhǔn)和更換硬件配置對(duì)比執(zhí)行手機(jī)軟件優(yōu)化算法成本要高，并且開發(fā)設(shè)計(jì)室內(nèi)空間有一定局限，實(shí)際操作較艱難，因而出現(xiàn)了迄今愈來愈多的解決動(dòng)態(tài)檢重?cái)?shù)據(jù)信號(hào)的優(yōu)化算法。
于哲峰等把工作經(jīng)驗(yàn)多形式溶解方式（EMD）用在動(dòng)態(tài)檢重系統(tǒng)軟件的數(shù)據(jù)處理方法，可以做到4%的解決精密度；沈曉倩把動(dòng)態(tài)檢重系統(tǒng)軟件的數(shù)據(jù)處理方法分為二步，最先選用自適應(yīng)濾波對(duì)數(shù)據(jù)信息樣版開展過濾預(yù)備處理，把預(yù)備處理個(gè)人所得的數(shù)據(jù)信息又做為新的數(shù)據(jù)信息樣版，隨后將BP神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)實(shí)體模型采用了動(dòng)態(tài)檢重篩分系統(tǒng)軟件中，促使事件處理的精密度做到2%；付蓉蓉改善BP神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)架，將改善后的BP神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)實(shí)體模型用以動(dòng)態(tài)檢重系統(tǒng)軟件的數(shù)據(jù)處理方法；徐光華等根據(jù)創(chuàng)建系統(tǒng)辨識(shí)實(shí)體模型來提升動(dòng)態(tài)檢重系統(tǒng)軟件，提高檢重系統(tǒng)軟件的精密度；毛建東把動(dòng)態(tài)檢重系統(tǒng)軟件的數(shù)據(jù)處理方法作為一個(gè)參數(shù)估計(jì)和預(yù)測分析的難題來解決，創(chuàng)建其數(shù)學(xué)分析模型，又把動(dòng)態(tài)檢重系統(tǒng)軟件作為離散系統(tǒng)時(shí)變系統(tǒng)軟件開展解決，解決精密度做到了2.5%；肖絢等選用經(jīng)典的控制理論獲得動(dòng)態(tài)檢重系統(tǒng)軟件的傳遞函數(shù)，隨后根據(jù)當(dāng)代控制理論求取系統(tǒng)軟件室內(nèi)空間狀態(tài)方程，最終得到系統(tǒng)軟件的檢重值，高超地將當(dāng)代控制理論與經(jīng)典的控制理論緊密結(jié)合；劉文超等則選用小波分析的過濾方式完后才可以了糧食產(chǎn)量檢測系統(tǒng)的構(gòu)建，做到了小于2%數(shù)據(jù)誤差低于。
現(xiàn)階段中國有關(guān)活體動(dòng)態(tài)稱重的科學(xué)研究較為少，有關(guān)家畜稱重，上海市某電子衡器有限責(zé)任公司生產(chǎn)制造的小動(dòng)物專用型電子秤，深圳某自動(dòng)化科技有限責(zé)任公司生產(chǎn)制造了家畜秤，帶護(hù)欄動(dòng)態(tài)稱重地上衡，專為小動(dòng)物稱重而設(shè)計(jì)方案的一種平臺(tái)秤，在一般平臺(tái)秤的四周加護(hù)欄、鐵柵欄，再加上稱重需要的稱重?cái)?shù)據(jù)收集解決和顯示系統(tǒng)軟件，能夠用以家畜的體重精確測量。這類商品具備置零、削皮、總計(jì)、稱重等作用。
可是現(xiàn)階段而言，這類家畜電子稱一般全是選用平均值濾波法除去噪音，這針對(duì)動(dòng)態(tài)稱重而言稱重精密度不足，尤其是家畜動(dòng)態(tài)稱重，因?yàn)榧倚蟮慕∩磉\(yùn)動(dòng)不規(guī)律性，強(qiáng)烈顫動(dòng)都是會(huì)造成 稱重?cái)?shù)據(jù)信息的強(qiáng)烈起伏，偏移真正值。因此 一般傳統(tǒng)式的均值去噪方式處理起來有什么問題，必須選用更為優(yōu)秀的動(dòng)態(tài)稱重信號(hào)分析方式。如今運(yùn)用很廣的傅里葉分析針對(duì)周期時(shí)間數(shù)據(jù)信號(hào)有非常好的解決工作能力，而家畜動(dòng)態(tài)稱重是突然變化數(shù)據(jù)信號(hào)，傅里葉分析不適合解決。因此 文中選用小波分析(WaveletAlgorithm)和卡爾曼濾波(KalmanFiltering)優(yōu)化算法解決因家畜顫動(dòng)而造成的噪音。

立即對(duì)活物家畜開展精確稱重是很艱難的，捆縛、束縛的方法不可取，假如想要家畜的體重，就務(wù)必對(duì)家畜開展動(dòng)態(tài)稱重，可是動(dòng)態(tài)稱重的情況下因?yàn)榧倚笤诜Q重臺(tái)子上運(yùn)動(dòng)過量，必定造成 稱重值偏移真正值，解決稱重?cái)?shù)據(jù)信號(hào)的傳統(tǒng)式信號(hào)分析方式一般選用FFT的數(shù)字濾波法，在一般的選用FFT的數(shù)據(jù)信號(hào)過濾解決中，數(shù)據(jù)信號(hào)和噪音的頻段反復(fù)的地區(qū)應(yīng)當(dāng)較為小，如此一來，在數(shù)據(jù)信號(hào)的頻域中就能應(yīng)用時(shí)不會(huì)改變過濾將把數(shù)據(jù)信號(hào)和噪音分離出來?？墒钱?dāng)她們的頻帶重合在一起時(shí)，這類解決方式就不適合。應(yīng)用小波分析(WaveletAlgorithm)解決離散系統(tǒng)數(shù)據(jù)信號(hào)和FFT不一樣，在小波分析中，頻帶可以重合在一起，但是頻帶的幅度值最好是不一樣［24,25］。在開展小波分析時(shí)，應(yīng)用適合的小波變換基函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)信號(hào)開展切分，線性擬合出初始數(shù)據(jù)信號(hào)，對(duì)在其中噪音數(shù)據(jù)信號(hào)的指數(shù)置零，就可以除去噪音數(shù)據(jù)信號(hào)。文中選用復(fù)合型過濾方式去噪,即最先對(duì)稱重?cái)?shù)據(jù)信號(hào)選用離散變量小波變換或是卡爾曼濾波解決［26］，隨后將解決過的稱重?cái)?shù)據(jù)信號(hào)各自開展算數(shù)平均值過濾(ArithmeticMeanFilter)、中位值均值過濾(MedianValueFiltering)>中值濾波(MedianFiltering)開展二次解決，能合理的的除去噪音數(shù)據(jù)信號(hào)。
家畜活物稱重在中國科學(xué)研究較少，如今目前市面上生產(chǎn)制造的小動(dòng)物秤，基礎(chǔ)是以平均值濾波為主導(dǎo)，針對(duì)活物稱重精密度不夠。可是在我國是農(nóng)業(yè)大國，畜牧業(yè)是農(nóng)牧業(yè)的關(guān)鍵分支之一，在中國社會(huì)經(jīng)濟(jì)中占據(jù)關(guān)鍵影響力。在畜牧業(yè)生產(chǎn)制造中，為了更好地隨時(shí)隨地把握家畜的膘情，生長發(fā)育規(guī)律性，立即改善調(diào)理方式，提升 使役高效率和繁殖力，必須常常對(duì)家畜開展休重精確測量。協(xié)助游牧民掌握家畜休重轉(zhuǎn)變狀況，具體指導(dǎo)游牧民科學(xué)研究放養(yǎng)，提升 在我國畜牧業(yè)的智能化水準(zhǔn)。
總的來說，科學(xué)研究家畜動(dòng)態(tài)稱重系統(tǒng)軟件，能夠協(xié)助加快在我國智能化畜牧業(yè)的發(fā)展趨勢過程,提高畜牧業(yè)生產(chǎn)力，提高畜牧業(yè)的生產(chǎn)制造年產(chǎn)值。

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