基于窄条式传感器动态称重精度的研究及分析
摘要：近年来，随着我国经济的迅速发展，公路交通运输总量也在逐年攀升，公路交通运输车辆中，载重型货运成倍增加。有研究表明：汽车的载荷增大2倍，公路路面的损坏将增大原来的16倍。为了治理不同形式的超限超载，国家、地方政府加大了治超力度，非现场执法模式因运而生，由此也产生了高速公路动态称重系统。为了满足对超限超载的执法和计重收费的要求，应该在不影响车辆正常运行的条件下提高称重精度。因此，寻求高精度、低成本同时不影响车辆正常运行的动态称重系统一直都是现如今主要研究的方向。
关键词：超限超载 动态称重 非现场执法
1.动态称重系统概述及组成
对于车辆的称重，传统的方法都是在静态下进行的，这种整车式的测量方法精确度虽然很高，但是称重的存在时间较长，工作效率低，不能满足对高速行驶车辆的称重。因此提出了动态称重的测量方式，即在不停车情况下测量出车辆重量的过程。目前使用的动态称重系统主要由称重传感器、信息采集系统、轮轴识别器、红外光幕车辆分离器、地感线圈、车辆检测器等部分组成。
动态称重系统工作流程
当车辆通过称重区域时，首先触发红外光幕产生车辆进入信号，触发检测线圈完成摄像机对车辆的车牌识别。车轮通过动态称重传感器，称重控制器实时计算跟踪通过传感器的车轴数量，使用先进的信号处理方法得到经过传感器的所有车轴的准确重量和，并对每一组重量和进行滚动缓存，当车辆收尾后，控制器自动统计该车所有缓存的分组重量，并进行综合最优处理，得出该车的总重。
图1 动态称重系统工作流程图
2.影响车辆称重精度的因素
当车辆运行通过称重区域时，车辆在称重过程中的运动状态是复杂多样的，这些复杂多样的因素就会造成车辆称重精度的不确定性和不可预测性。除了车辆自身运动状态的不确定因素引入的误差外，路面状态、传感器状态、周围环境、硬件电路等因素都会影响称重精度的准确性。
2.1动态精度影响因素分析
动态称重系统要求能够检测车辆的真实重量，因此有必要消除影响动态称重的干扰因素。当车辆以一定的速度进行动态称重时，不仅要对车辆的实际重量进行称重，还要对车辆的复杂运动状态进行称重。车辆真实重量很容易淹没在干扰信号中。为了得到车辆的实际重量，除了提高车辆静态状态的精度外，还必须消除各种干扰因素。因此首先要分析原始干扰因素。
1）车辆悬架结构
车辆都是通过悬架结构将车轮与车身弹性的连接在一起，并且通过悬架结构将车身的力传递给车轮，而车辆的轴重也就包括了车身通过悬架结构对车轮的作用力。因此如果悬架结构出现问题，当车辆通过称重区域时，传感器就无法准确测量车辆的真实重量，就会直接影响到车辆的动态称重精度。
悬架弹簧的刚度是是悬架系统的主要参数之一，悬架系统的弹性特性，即为悬架变形与其所受到的载荷之间的关系曲线。悬架弹簧的力-位移就可以表示为公式：F=k·x+ε·kx3
其中x为位移，k为弹簧的刚度系数，ε为悬架弹簧的非线性度的参数。
在车辆动态称重过程中，尤其是速度较高的情况下，如果称重区域的传感器台面没有与路面相平，车辆悬架弹簧压缩就会出现异常，或者是车辆在行驶过程中的自身振动，都会使车辆动态称重精度产生误差。如果车辆悬架弹簧刚度增加，那么悬架结构对动态称重精度的影响也会变大。
2）汽车的行驶速度
车辆与路面的相互作用可分为动荷载和静荷载。静载荷是指车辆静止时在路面上的载荷，当车辆静止时，可作为称重重量。动载荷是指车辆行驶时路面上的载荷。车辆行驶时，动载荷可简化为四种典型的动载荷。
(1)当地面平坦，车辆振动小时，可以将车辆荷载简化为恒载，如图a所示。
(2)如果在车辆行驶的过程中发生剧烈振动，只是偶然出现的振动，为了描述车辆荷载的波动情况，那么可以取图b的稳定荷载来进行分析。
(3)如果在车辆行驶的过程中发生剧烈振动，只是偶然出现的振动，甚至汽车也“跳离”出地面。为了研究车辆落地后振动对结构的破坏作用，可以将冲击荷载作为单独模拟车辆荷载的数学模型，如图c所示。
(4)最理想的荷载模型属于随机荷载。如果对随机荷载进行深入的分析，其他模型的分析将变得非常简单。在车辆动态称重过程中，主要是动态载荷的叠加，速度对动态载荷有直接影响，如图d所示。
图2 各种载荷分析图
3）汽车的行驶方向
在动态称重过程中，改变车辆的方向会产生与传感器成一定角度的加速度，使车辆的重量重新分布在左右轮胎上。对于称重系统，这种分布不影响整体称重结果，但由于车辆运动状态的变化，必然会引起一些随机振动，从而影响对称称重的结果。
4）汽车的振动
车辆振动引起的最大载荷变化可达到实际轴荷的10%。如何处理振动噪声和测量实际轴荷是非常重要的。车辆振动的原因是多方面的，如车辆发动机偏心转动引起的周期性振动、轮胎花纹引起的周期性振动；由路面不平整造成的强迫振动；由油料燃烧不均匀造成的随机振动等。上述几种汽车振动形式会直接传递到车轮直至称重台面，从而影响称重精度
5）传感器的安装
传感器的安装需要保证传感器安装区域与路面接缝处无明显坑洼，传感器面与路面尽可能在同一平面，这样当车辆经过传感器的称重区域时，不会由于不在同一平面或者路面坑洼使车辆出现自身振动，影响到车辆称重精度。
6）周围环境温度
周围环境温度的变化主要是通过影响称重区域路面硬度，从而影响车辆动态称重精度。如果称重区域的路面是沥青路面，当温度升高时，路面硬度就会不断下降，路面对于车辆的支撑力也会减小，给动态称重精度造成影响。除此之外，有些传感器自身也会受到温度的影响，其自身的灵敏度也会随着温度的变化而变化，从而造成称重精度的误差。
2.2静态精度影响因素分析
称重系统的静态精度是动态精度的基础和前提，因此提高称重系统的静态精度可以有效提高车辆动态称重精度，。影响称重系统的静态精度主要包括：
1)温度漂移问题
由于系统在不同的温度下工作，温度漂移是我们首先考虑的问题。应使用适当的电路或软件来克服温度引起的零点漂移。
2)A/D分辨率问题
分辨率是指当数字量变化到最小值时模拟信号的变化，即满标度与2N的比值。分辨率，也称为精度，通常用数字信号的数字表示。数字信号位数越高，A/D采集卡转换速度越快，数据采集精度越高，对传输系统的要求越高。
3)传感器本身非线性问题的
传感器本身的线性度也是影响精度的重要因素，因此选用线性度较好的传感器是非常重要的。
3.称重处理算法分析及研究
3.1平均滤波法
平均滤波法是信号去噪处理最常用的、也是典型的线性滤波算法。平均滤波法需要选取称重信号中的一段平稳信号，然后计算出该区域的平均值并将其作为实际轴重的估计，就是领域平均的思想。该方法可以保证一定的测量精度，但是只能在一定程度上降低噪声无法完全消除噪声的影响。均值滤波后车辆称重信号对比如下图：
图3 平均滤波后车辆称重信号
根据上图3滤波前后对比可以看出对于车辆称重信号处理采用平均滤波可以在一定程度上降低噪声和杂波干扰。采用平均滤波法，一方面是运算简单方便，运算处理也不需要花费太多时间,另一方面可以一定程度上降低噪声和杂波干扰，但是这样并没有完全滤除噪声，而是将噪声和杂波干扰平均到周围每一个值中，这样对于随机干扰的影响还是起到了一定的抑制效果。
采用平均滤波法处理对于同一组车辆通过的原始波形进行计算得到的结果如下表3-1。
表3-1 平均值滤波预处理计算结果
由以上数据计算可得到这组数样本的标准偏差为3.00％。
3.2 FIR数字滤波法
如果噪声信号和有效信号在频带上是分离的，那么就可以设计一个合适的数字滤波器将输入信号中的有效信号和噪声信号分离，达到滤波效果。其中FIR滤波器可以同时保证严格的线性相位特性和幅度特性。常用的FIR滤波器设计方法有：频率采样法、窗函数法、切比雪夫等波纹逼近法。
3.3位移积分法
这种方法是目前国内许多研究机构采用的主要方法。它也是ADV、DV和V方法的沿袭。其原理是将称重信号的小位移l1沿其长度l方向积分，通过比较称重系统中每个传感器的输出信号来确定l1的两端。动态分量在积分区间内取平均值，使车辆振动引起的干扰较小，精度较高，但需要较长的数据来保证精度，这也是动态称重系统在高速运行测量时精度不能保证的原因。
上述算法是提高称重系统精度最常见也是最有效的方法。都能满足JJG907-2006《动态公路车辆自动衡器检测规程》中规定的RSD不大于5%，但是FIR的数字滤波的运算量相对平均值平滑波形大，所以推荐采用平均值平滑波形进行信号预处理。
4.结语
提高动态称重系统精度的关键是减少和降低汽车通过称台时不稳定性和各种振动干扰。由于汽车是一个多自由度动力体系，运动形式复杂，运动车辆的“重量”是按某种分布的一个随机“重量”其运动温度性又与人为驾驶有关。因此，为了提高动态称重系统精度，除了选用快速动态响应的高精度称重传感器，高速高精度的动态数据处理软件外，还需要累积大量数据，使得称重结果基本吻合车辆的真实重量。
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