一种基于模糊识别的称重传感器测试补偿方法技术

本发明专利技术涉及一种称重方法，特别是一种基于模糊识别的称重传感器测试补偿方法。建立多传感器测量的称重系统；对各影响因素对称重传感器输出数据的影响程度进行评判，建立干扰因素的权重集；建立评价体系的补偿系数评价集；定义单因素隶属度模糊评价集，根据各传感器的实际采集的数据，代入矩阵R中，进行综合模糊评评判。本发明专利技术具有以下有益效果：1.利用多传感器融合，提高了称重测量精度。2.方法具有易于根据不同应用环境进行调整、扩展性好的特点。3.计算简单，在传感器数量不多的情况下，不会占用太多计算时间，因而不会对传感器的动态性能造成不利影响。

A method of measurement and compensation for weighing sensor based on fuzzy recognition

【技术实现步骤摘要】
一种基于模糊识别的称重传感器测试补偿方法
本专利技术涉及一种称重方法，特别是一种基于模糊识别的称重传感器测试补偿方法。
技术介绍
农机在田间工作时，可能需要实时计量收获的农产品的重量。由于工作环境的不稳定，农机和车辆在田间工作时，可能会受到来自各个方向的冲力，这会导致安装在农机上的称重传感器测量精度降低；同时，地面的不平整，也会使得称重传感器在测量时不一定保持在理想的水平位置状态，影响到测量精度，从而导致产量估计差异较大，不利于精准农业技术的产业化。因此，如何对不稳定环境下的称重结果进行重量补偿和矫正，提高在不稳定环境下的称重精度，成为本领域技术人员亟待解决的问题。利用多个不同种类的传感器测量影响称重传感器输出的各种干扰量，如加速度，速度，称重角度等等，并通过补偿算法消除或减小这些干扰，是一条提高称重传感器测量精度的有效途径。譬如，已知汽车在通过轴重秤时，通过速度越高，称重传感器测量的误差越大，因此，中国专利CN101271016在进行称重数据补偿时，根据速度不同，确定不同的补偿参数，以提高补偿精度。不过，随着考虑的影响因素越来越多，需要的传感器数量也随之增加，得到的传感器测试数据量本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于模糊识别的称重传感器测试补偿方法，其特征在于，按照如下步骤进行：步骤1：在包含n个测量称重干扰因素传感器的称重系统中，将测量称重干扰因素的传感器依次编号为{传感器1，传感器2，…,传感器n}，组成传感器集U，然后采集相应的传感器输出值为ui(i＝1,2,3…,n)和称重传感器输出值为W；步骤2：设置测量称重干扰因素传感器的影响权重值分别为ai(i＝1,2,3…,n)，并将ai作为矩阵中的元素组成权重模糊矩阵A＝(a1，a2，a3...，an)，其中，ai与上述传感器集U中的第i个传感器对应；步骤3：建立一个包含m个补偿系数kj的补偿评价集矩阵K：K＝(k1，k2，k3...，km)，其...

【技术特征摘要】
1.一种基于模糊识别的称重传感器测试补偿方法，其特征在于，按照如下步骤进行：步骤1：在包含n个测量称重干扰因素传感器的称重系统中，将测量称重干扰因素的传感器依次编号为{传感器1，传感器2，…,传感器n}，组成传感器集U，然后采集相应的传感器输出值为ui(i＝1,2,3…,n)和称重传感器输出值为W；步骤2：设置测量称重干扰因素传感器的影响权重值分别为ai(i＝1,2,3…,n)，并将ai作为矩阵中的元素组成权重模糊矩阵A＝(a1，a2，a3...，an)，其中，ai与上述传感器集U中的第i个传感器对应；步骤3：建立一个包含m个补偿系数kj的补偿评价集矩阵K：K＝(k1，k2，k3...，km)，其中，m>＝2，j＝1,2,3…,m；步骤4：设置第i个传感器的隶属度函数集：Ri＝(f1(ui)，f2(ui)，f3(ui)...，fm(ui)；其中，f(ui)为步骤1中传感器集U中第i个传感器的隶属度函数，ui为步骤1中传感器集U中第i个传感器的输出值，i＝1,2,3…,n，得到如下单因素评判矩阵R：步骤5：利用步骤2中得到的权重模糊矩阵A和步骤4中得到的单因素评判矩阵R，进行模糊合成，得到矩阵B：B＝A·R＝(b1，b2，b3，...，bm)；步骤6：根据步骤5中得...

【专利技术属性】
技术研发人员：花银群，汤建华，陈瑞芳，李志宝，薛青，
申请(专利权)人：江苏大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32