基于EEMD算法的动态超限预检系统研究

来源 :太原理工大学 | 被引量 : 3次 | 上传用户:joshua5201314
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随着交通运输业的快速发展,受运输暴利的驱使,超限超载现象日益严重。这不仅扰乱了公路运输秩序,降低了道路、桥梁的寿命,增加了公路维修费用,而且易引发交通拥堵及造成环境污染。虽然交通执法部门大力开展治理超限超载工作并取得了一定的效果,但超限超载的形势依然严峻,已经成为制约交通运输业发展的“顽疾”。目前,传统超限检测方法存在着许多不足:检测效率低,易有漏检的车辆;对经过的车辆有速度限制;对路面破坏性大、施工周期长,环境适应性差;稳定性与可靠性差;动态响应慢;动态称重精度低等等。针对上述问题,本文提出了基于EEMD算法的动态超限预检方案。该方案采用高速预检模式,24小时监控经过站点的车辆,经站点上位机软件处理得到称重数据与车辆信息,并把称重数据、车辆信息通过VPN专网上传至监控终端。对于超载的车辆,中心监控平台软件会将车辆的信息以邮件和彩信的形式发送给执法人员,由执法人员对超载车辆进行追踪与处理。本方案采用了EEMD算法对称重数据进行处理,EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition,集合经验模分解)是EMD(经验模分解)的改进算法,是一种噪声辅助数据分析方法。本文的主要内容如下:一、结合超限超载运输的背景与现状,介绍了项目实施的意义,根据国内外研究现状,提出对应解决方案。简述了动态称重发展历程,并列出本论文的结构安排。二、简要概述了动态超限预检系统,重点讲述了超限预检系统的基本布局与工作流程。三、对动态预检系统硬件设计进行介绍,主要涉及石英晶体式称重系统、车牌识别系统和控制系统三个方面。对石英晶体式称重系统的构成和工作原理等作了说明。重点描述了石英晶体传感器、电荷放大器、称重仪表、车牌识别器、控制柜等硬件构件的技术指标。四、简单阐述了几种典型滤波的算法(卡尔曼滤波、BP神经网络、RBF神经网络和小波分解)并说明各自的优缺点,本系统选取了EEMD算法进行滤波,重点介绍了该算法的去噪原理与流程,最后通过MALABLE仿真验证本算法的有效性。五、设计了基于C#的预检上位机软件,介绍了C#语言的编程环境和应用优势。提出了动态超限预检上位机总体软件的设计方案,根据方案设计了软件总体的结构和工作流程。设计了站点软件和中心监控平台软件,并分别介绍了两软件的功能和主要界面显示区域。六、分析了传统秤台式称重信号与石英晶体式称重信号特点,并进行了系统测试。现场测试结果表明,称量测试系统的整体误差在2%以内,与未使用滤波算法的动态称重误差相比缩减了4%,车牌识别率达98%,识别超载车辆的检测率达97%,超限提示正确率达99.1%。七、总结了本文主要工作内容与不足,展望了动态超限预检系统的发展前景。本文的主要创新点为将EEMD算法应用在动态预检称重数据处理中,在保证了系统稳定运行的同时,使动态预检称量误差控制在2%以内。
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