光纤光栅汽车衡动态模型参数估计称重算法

    随着交通运输业的飞速发展,公路交通的超重超载问题日益突出,给公路维护和行驶安全带来诸多隐患。为了加强对运输车辆的管理,人们开发了动态汽车称重(WIM)技术。

    目前,车辆动态称重数据处理方法主要有以下几种:滤波法;积分法;经验模态分解(EMD)方法和模型参数估计等。由于汽车振动干扰是低频信号,用简单的滤波方法不能有效去除。积分法精度相对较高,但需大量的数据才能保证精度。这也是为了提高收费系统运行的效率,提升车辆通过速度时,测量精度就无法保证的原因所在。为了解决这个问题,人们引入智能算法:EMD和模型参数估计法。但经验模分解并不是一种正交的分解方式,同时分解的本征模函数分量(Intrinsic mode function,IMF)会存在“虚假模态”,即分解的结果中出现原信号并不存在的频率分量,在实际应用中还有待完善^[1]。Shu W对模型参数估计算法的二阶模型进行了深入的理论分析,在皮带秤的应用中获得了较高的称量精度^[2],因此,采用模型参数估计法进行车辆动态称重数据处理的研究。

    1　系统模型的建立

    光纤光栅动态称重系统采用车轴称重方式,基本结构如图1所示,主要包括称台,光纤光栅传感器,光纤光栅解调仪,数据采集卡,计算机等。称台的四角由4个光栅传感器支撑;解调仪采用光纤光栅解调器;采用北京优采科技公司生产的数据采集器,采样频率为5 kHz;计算机通过对采样数据的处理后,实现显示和打印的功能。

    模型参数估计法能够适应不同车型而得到良好的精度,但这必须建立在合理模型的基础之上。行驶着的汽车通过WIM称台的过程可以看作是由“汽车—WIM系统—支承面”构成的多自由度的复杂系统。依据机械振动理论^[3]分析建立的动力学模型,如图2所示。将此多自由度的复杂系统简化为一个SISO系统,图2中,K_a、C_a分别代表车桥的刚度和阻尼系数;Kb表示轮胎的刚度系数;M_a、M_b分别代表车身和车桥的质量,轮胎质量远小于车身和车桥的质量,故可以忽略不计;m代表称台的质量。x_a(t),x_b(t)和x(t)分别表示车身,车桥和称台的振动位移。汽车通过称台时给称台一个动态载荷F(t)=MgU(t),Mg是汽车的轴重,g是重力加速度。WIM系统可以用一个弹簧阻尼模型表示,由于光纤光栅称重传感器的质量远小于称台的质量,可忽略不计,所以图2的WIM系统的质量m用称台的质量代替;K、C分别表示WIM系统的刚度和阻尼系数。

    依据以上建立的模型结构,由振动力学可得动态称重过程的振动方程为

    运用Laplace变换,依据式(1)的振动方程,可以得出系统输出位移量x(t)和动态输入载荷F(t)之间的传递函数