非线性拟合处理汽车动态称重数据新方法

"这篇文章是2006年5月发表在《上海交通大学学报》上的自然科学论文，由周志峰、蔡萍、陈日兴和黎志刚共同撰写。研究聚焦于解决汽车动态称重中的低频动态载荷问题，提出了一种基于非线性拟合的数据处理新方法。通过应用Levenberg-Marquardt算法，进行仿真和实际信号试验，结果显示该方法能显著减少低频动态载荷对称重精度的影响，在车速低于14.5km/h的情况下，最大相对误差仅为3.46%。" 这篇论文的核心内容围绕着提高汽车动态称重系统的精度展开，尤其是在车辆高速行驶时。动态称重系统在交通管理、车辆安全监控和公路收费等领域有着广泛的应用，但其精度受到各种因素的挑战，尤其是低频动态载荷。这些动态载荷通常由于车辆行驶过程中的颠簸、振动等因素产生，导致称重数据的不准确。 研究人员提出的新方法利用了非线性拟合技术，这是一种数学优化技术，用于找到最佳的非线性函数来拟合数据点，从而更好地捕捉数据的复杂模式。Levenberg-Marquardt算法是求解非线性最小二乘问题的一种高效方法，它结合了梯度下降法和高斯-牛顿法的优点，适用于处理有噪声的数据和局部极小值的问题。 论文中提到的仿真试验和实际信号试验验证了这种方法的有效性。通过比较处理前后的称重数据，证明了非线性拟合可以有效地滤除低频动态载荷的干扰，从而提高称重的精确度。具体而言，当车速不超过14.5km/h时，最大相对误差仅为3.46%，这是一个显著的提升，对于需要精确称重数据的场景具有重要的实践意义。 此外，关键词"动态称重"、"非线性拟合"和"动态数据处理"揭示了研究的主要方向和技术手段。中图分类号"TN911.72"表明这属于电子测量与自动测试技术领域，而文献标识码"A"则表明这是一篇原创性的学术研究论文。 这项工作为解决汽车动态称重中的关键难题提供了一种创新且实用的方法，对于优化交通管理、提升公路安全以及促进相关工程技术的发展具有重要意义。