路面的粗糙程度影响地磅称重

    数据融合是一个多层次、多层次的数据处理过程，其主要功能是遥控器自动检测、关联、关联、估计和组装多源数据。基于动态汽车衡原理，分析了两个道路称重传感器在不同时刻的输出数据，提出了一种基于贝叶斯估计的数据融合方法理论。实验验证表明，该方法动态地磅误差小。

    它以高精度克服了由车辆振动、路面粗糙度、传感器灵敏度、传感器色散线性遥控器误差等因素对称重结果造成的动态汽车衡。卡车是港口运输最重要的工具之一。然而，目前我国许多港口企业的智能化水平较低，甚至一些港口企业仍然使用称重员的现场指导方法进行称重。这种人工干预效率低、出错率高、人工成本高、货物风险高。因此，设计一个高效的地磅系统对于港口公司改善称重管理尤为重要。本文基于物联网技术，设计了一种无人值守地磅系统。无人值守地磅系统将物联网地磅与生产业务系统相结合。

    物联网地磅负责收集称重数据，而生产业务系统负责处理数据和发送命令。该系统实现了称重的自动化，提高了称重效率，节省了人力成本，降低了货物的风险，具有较高的实用价值。通过分析称重信号的数据波形，不难发现数据中混入了大量的噪声信号，这在很大程度上影响了称重结果。常用的滤波方法是在一定范围内消除噪声信号，但由于道路不平和车辆振动因素，结果不稳定。本文介绍了一种用于称重信号处理中去噪的小波神经网络算法。通过实验和仿真结果表明，经过小波神经网络处理的称重信号与传统的去噪滤波方法相比，可以达到更理想的波形，无线遥控器得到更准确的称重结果，称重结果与实际值的误差在±2%以内。