小波变换优化动态汽车衡拖磅信号处理：误差小于1%

本文主要探讨了基于小波变换的动态称重信号处理方法，针对当前动态汽车衡在货车拖磅过程中出现的称重信号异常和不准确性问题。动态汽车衡是工业自动化领域的重要设备，用于实时测量车辆载重量，但在货车拖磅时，由于车辆行驶状态导致信号不稳定，这直接影响了称重精度。 小波变换作为一种数学工具，其在信号处理中的优势在于其局部性和多分辨率特性，能够有效捕捉信号的局部特征和频率成分。文章的核心思想是通过小波变换将拖磅称重信号分解到不同的频域和时域，这样可以分离出信号的高频和低频成分，有助于识别出由于拖磅引起的噪声和非线性变化。 作者首先对拖磅称重信号进行逐层分解，保持信号的频率不变，寻找各层次上的极大值点。这些极大值点反映了信号在不同时间尺度下的变化趋势，从而可以确定信号的变化模式。这种方法有助于区分正常称重信号和由于拖磅引起的干扰信号，因为拖磅会导致信号强度的瞬间剧烈变化。 接着，作者采用信号重构技术，利用原始的小波离散逼近系数，将多级分解后的信号重新组合成一个连续的、去噪后的称重信号。这样处理后的数据能更好地反映车辆的真实重量，减少了由于拖磅造成的误差。 经过现场实测，采用小波变换极大值信号重构算法处理后的货车拖磅称重数据与正常过磅时的数据相比，误差控制在1%以内，证明了这种方法的有效性和实用性。这对于提高动态汽车衡的准确度，提升物流行业的效率和安全性具有重要意义。 总结来说，本文提出了一种基于小波变换的动态称重信号处理策略，通过信号分解和重构，成功解决了货车拖磅对称重数据的影响，为动态汽车衡的故障诊断和精确称重提供了新的解决方案。这种技术对于自动化监控系统的发展以及工业领域的精确计量有着积极的推动作用。