數(shù)據(jù)融合技術(shù)在車輛動態(tài)稱重系統(tǒng)中的應(yīng)用

武鵬飛，何 矞

（南昌航空大學(xué) 江西 南昌 330063）

隨著社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和經(jīng)濟(jì)區(qū)域分工的擴(kuò)大，公路交通量迅速增長，尤其是貨運汽車的數(shù)量逐年遞增，其中一些司機不顧車輛和公路承載能力和行車安全，擅自對車輛進(jìn)行超載改裝，使公路遭到嚴(yán)重破壞，由此而引發(fā)的交通事故日益增多。因此，為保護(hù)公路完好暢通，嚴(yán)格限制超限車輛勢在必行。

動態(tài)稱重系統(tǒng)是利用傳感器測量行使中動態(tài)輪胎的受力信號，再對這些受力信號的分析來計算相應(yīng)靜態(tài)車輛重量的過程。與傳統(tǒng)的汽車靜態(tài)稱重不同，動態(tài)稱重不需要汽車停車待稱，只要汽車經(jīng)過稱重傳感器即可以實現(xiàn)稱重，因此具有及時性、隱蔽性和連續(xù)性，既實現(xiàn)了稱重，又不影響正常的交通，是一個十分有價值的研究課題。

1 電路設(shè)計

車輛稱重系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)框圖如圖1所示，壓力傳感器、測速傳感器、模擬信號處理電路、A/D轉(zhuǎn)換電路、按鍵、液晶顯示模塊、打印機、PC機。電路主要芯片包括CPU為T2368BI，A/D轉(zhuǎn)換芯片 AD7799，RS232電平轉(zhuǎn)換器芯片SP3223EEY以及LCD接口電路和鍵盤接口電路。

圖1 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Structure diagram of the power control unit test system

當(dāng)汽車通過壓力板時，壓力傳感器將壓力信號轉(zhuǎn)換成模擬電信號，再通過儀表放大器送到A/D轉(zhuǎn)換器的模擬輸入端，將轉(zhuǎn)換后的數(shù)字量進(jìn)行采樣處理，把處理結(jié)果作為動態(tài)稱重重量送到LCD上顯示，同時將數(shù)據(jù)送入打印機打印，或者可以將數(shù)據(jù)通過RS232電平轉(zhuǎn)換器送入計算機中儲存或進(jìn)一步進(jìn)行處理。

2 常用數(shù)據(jù)融合理論

傳感器數(shù)據(jù)融合是指對來自多個傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行多級別、多方面、多層次的處理與綜合，從而獲得更精確、更可靠的有用信息[1]。與只采用單一傳感器的系統(tǒng)相比，來自多個傳感器的信息具有冗余性、互補性、關(guān)聯(lián)性。多傳感器數(shù)據(jù)融合就是要充分利用多個傳感器的資源，通過對各種傳感器及其觀測信息的合理支配與使用，將各種傳感器在空間和時間上的互補與冗余信息根據(jù)某種優(yōu)化準(zhǔn)則組合起來。目前，在國外，多傳感器融合系統(tǒng)已被廣泛地應(yīng)用于戰(zhàn)場分析監(jiān)視、彈道導(dǎo)彈防御、目標(biāo)跟蹤、機器人、自動小車、輔助駕駛、復(fù)雜智能制造系統(tǒng)以及核電站監(jiān)控等領(lǐng)域。根據(jù)傳感器采集信息的多樣性，智能儀表的多傳感器信息融合采用了3種方式:相關(guān)信息融合、互補信息融合和協(xié)同信息融合[2-3]。

2.1 相關(guān)信息融合

相關(guān)信息是指由一組傳感器獲取的關(guān)于同一環(huán)境特征的信息。例如在對某一對象進(jìn)行檢測時，可在同一區(qū)域中放置多個傳感器，這些傳感器的輸出信息即為關(guān)于檢測對象的相關(guān)信息。

2.2 互補信息融合

互補信息就是兩個或更多個獨立傳感器從不同面對同一對象或環(huán)境的描述，彼此間又不相互重復(fù)的多個信息?；パa信息的融合可以給出關(guān)于對象和環(huán)境的更全面、更完整的描述；有時可以使多傳感器系統(tǒng)感知到那些每個單一傳感器無法獲得的對象和環(huán)境特征。

2.3 協(xié)同信息融合

協(xié)同信息是指在多傳感器系統(tǒng)中，傳感器獲得的相互依賴或相互配合的多源數(shù)據(jù)信息。

總之，多傳感器數(shù)據(jù)融合的目標(biāo)即通過組合獲得比任何單個傳感器更準(zhǔn)確的信息，達(dá)到傳感器之間最佳協(xié)調(diào)的結(jié)果，即通過多傳感器之間的協(xié)調(diào)和性能互補的優(yōu)勢來提高整個傳感器系統(tǒng)的性能。

3 數(shù)據(jù)融合在車輛動態(tài)稱重技術(shù)中的應(yīng)用

在車輛動態(tài)稱重系統(tǒng)中主要應(yīng)用了兩種數(shù)據(jù)融合方法，稱重板同類傳感器的多傳感器數(shù)據(jù)融合和壓力傳感器、加速度傳感器的異類傳感器數(shù)據(jù)融合[4]。（這里采用最優(yōu)加權(quán)平均進(jìn)行數(shù)據(jù)融合）。

3.1 同類傳感器的多數(shù)據(jù)融合

設(shè)第 i個傳感器（i=1，2，...，P），Q 個測量周期中得到的第s 個命題 As（s=1，2，....，K），它的單傳感器多測量周期融合后驗基本可信度分配函數(shù)為

“不確定”命題的融合后驗基本可信度分配函數(shù)為

3.2 異類傳感器數(shù)據(jù)融合

假定壓力傳感器和加速度傳感器測量誤差是相互獨立、零均值和恒定方差的高斯分布隨機變量，則

上式中 x（t）∈Rn是壓力測量值，i=1，2.......，l是測量結(jié)果u（t）∈Rp是控制輸入，w（t）∈Rr是加速度測量值，Vi（t）∈Rmi，i=1，2.......，l而 Φ（t），B（t），Γ（t），Hi（t）是時變矩陣。

車輛動態(tài)稱重關(guān)鍵是智能壓力檢測，采用最優(yōu)加權(quán)平均進(jìn)行數(shù)據(jù)融合的智能壓力檢測系統(tǒng)由4部分構(gòu)成:傳感器模塊、信號調(diào)理模塊、數(shù)據(jù)融合中心模塊和顯示電路等。其工作過程為：傳感器和信號調(diào)理模塊完成對輸入信號的檢測和處理工作，融合中心綜合各傳感器的信息，并進(jìn)行相應(yīng)的數(shù)據(jù)處理后，最終結(jié)果由顯示電路顯示出來。如圖2所示。

圖2 最優(yōu)加權(quán)融合的傳感器系統(tǒng)Fig.2 Optimal weighted fusion sensor system

1）傳感器部分輸出2個電壓信號，其中U1為被測壓力P的電壓輸出信號，U2為一個非目標(biāo)參量的檢測電壓信號。一個理想的壓力傳感器，其輸出U應(yīng)為輸入壓力的一元函數(shù)值， 即 U=f（P）。 其反函數(shù)為 P=f’（U）。

2）融合中心。融合中心采取的是基于加權(quán)平均的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，使用加權(quán)平均法進(jìn)行數(shù)據(jù)融合實際上就是求各傳感器輸出數(shù)據(jù)的加權(quán)平均值。若傳感器i（i=1、2....n）輸出為xi，測量結(jié)果均方差為σi，權(quán)值為Wi，數(shù)據(jù)融合結(jié)果為y=WX=[w1，w2，…，wn][x1，x2，…，xn]T。 權(quán)值分配得當(dāng)，融合效果較好；分配不合理，

對系統(tǒng)的精度和可靠性提高不大。權(quán)值最優(yōu)分配的準(zhǔn)則如下[5]：

4 數(shù)據(jù)融合處理的效果

為了驗證多傳感器數(shù)據(jù)融合方法的效果，本文進(jìn)行了一系列稱重測量實驗：傳感器承受重量初始值為4噸，以后每次加重2噸，依次加載到22噸。數(shù)據(jù)融合前和融合后的重量值誤差對比如下表所示。

表1 電路測試結(jié)果Tab.1 Test result of circuit

由以上實驗數(shù)據(jù)表明可見：在相同溫度變化和電源波動的情況下，經(jīng)過數(shù)據(jù)融合后的數(shù)據(jù)誤差明顯減少，其誤差值小于靜態(tài)時稱重值的1.39%，非線性誤差為1.16%，由此可見，融合后的值更接近理論值。所以說基于最優(yōu)加權(quán)分配原則的多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)能夠有效降低或消除傳感器在工作過程中受多種因素的交叉干擾影響[6]。

5 結(jié)束語

針對車輛動態(tài)稱重系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和特點，筆者采用了幾種數(shù)據(jù)融合計算方法，有效地提高車輛動態(tài)稱重系統(tǒng)抗干擾能力，保證測量的可靠性和準(zhǔn)確性。通過多次實驗，文中設(shè)計的動態(tài)稱重系統(tǒng)技術(shù)參數(shù)達(dá)到：在靜態(tài)模式時，精確度高于20 kg；動態(tài)模式時，車輛以低于20 km/h的速度通過，誤差小于靜態(tài)時稱重值的1.39%非線性誤差為1.16%（軸載荷和總重）。本動態(tài)稱重系統(tǒng)主要特性包括重量輕，便于攜帶；可外接計算機輔助設(shè)備；具有動靜態(tài)兩種工作方式；精確測量動態(tài)車輛的重量；自動將所測車輛重量與存儲資料比較以確定車輛的凈重或車是否超重等數(shù)據(jù)；全自動化的稱重過程；資料自動存儲以便檢索、統(tǒng)計。

[1]劉君華.智能傳感器系統(tǒng)[M].西安:西安電子科技大學(xué)出版社，1999.

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[3]康耀紅.數(shù)據(jù)融合理論與應(yīng)用[M].西安.西安電子科技大學(xué)出版社，1997.

[4]王祈，聶偉，張兆禮.數(shù)據(jù)融合與智能傳感系統(tǒng)[J].傳感器技術(shù)，1998，17（6）:51-53.WANG Qi，NIE Wei，ZHANG Zhao-li.Data fusion and intelligent sensor system[J].The sensor technology，1998，17（6）:51-53.

[5]凌林本，李滋剛，陳超英，等.多傳感器數(shù)據(jù)融合時權(quán)的最優(yōu)分配原則[J].中國慣性技術(shù)學(xué)報，2000，8（2）:36－39.LING Lin-Ben，LI Zi-gang，CHEN Chao-ying，et al.Multisensor data fusion right when the optimal allocation principle[J].Journal of Chinese Inertial Technology2000，8（2）:36－39.

[6]Qiang Gan，Harris C J.Cam pareson of two measurement fusion methods for kalman filter based multisensor data fusion[J].IEEE Transaction on Aerospace and Electronic Systems，2001，37（1）:21-26.