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分解基于嵌入式系统煤矿动态轨道衡计量精度

收藏本文 2024-02-03 点赞:4508 浏览:10064 作者:网友投稿原创标记本站原创

摘要:近年来,随着计算机技术的飞速进展和硬件设备的换代升级,嵌入式开发技术走上了独立进展道路,各种嵌入式设备越来越多,嵌入式操作系统在多种领域得到广泛运用,尤其是工业制约领域。其中动态轨道衡就是嵌入式开发技术与工业自动化制约相结合的一个重要产品。在我国,动态轨道衡产生于二十世纪70年代末期,由于受到当时科技手段的限制,其运用的范围较小,产品更新换代比较慢。直到80年代末期,动态轨道衡计量技术才取得突破性进展,动态轨道衡在运输领域得到广泛运用,主要安装在车站、港口、矿山等装有铁路专用线的轨道上,保证在车辆不停车的情况下计量其装载量,为企业的生产活动和国家的监管提供参考。进入二十一世纪之后,动态轨道衡广泛运用在煤矿、铁矿等大型矿产资源开采企业中,主要用于计量企业的生产能力。但是矿产企业的生产环境比较恶劣,其最主要的特点是高温、高湿、空气中粉尘多、电磁波干扰强、噪声污染严重,这些与铁路运输中的环境差别较大,由此如果将铁路运输中利用的动态轨道衡系统直接运用在矿产企业中,其计量精度将会严重削弱,无法准确计量矿车的重量。在对原有铁路动态轨道衡计量系统进行改善的基础上设计了煤矿动态轨道衡计量系统。本论文将分别以硬件设计和软件算法两个方面就如何提升该系统的计量精度进行探讨,使其能够满足在特殊环境条件下的计量要求。首先以硬件方面出发,在选择称重传感器的型号时,为了提升系统的计量精度,需要选择计量精度高、采集频率快的电阻式应变片式传感器作为数据采集器,优化信号放大电路的设计,对采集到的电压信号进行放大处理,同时消除零漂现象。利用信号滤波电路对采集到的模拟信号进行滤波操作,去除因环境影响而产生的干扰波。将信号滤波电路与A/D转换电路连接,把模拟电压信号转换为数字电平信号。整个历程中采取独立电源电路供电,并将电源安装在相对封闭的金属箱中,以减少电磁干扰,同时将电源进行接地操作。在信号传输历程中,采取RS-485总线传输,摒弃过去的RS-232工业总线传输方式,可以有效的增强信号在传输历程中的抗干扰性和减少信号的衰减。以软件方面出发,在MATLAB仿真模拟环境中利用信号处理算法对采集的信号进行分解,去除高频信号的干扰,最终得到有效的数据波形。首先对数字信号进行截取操作,设定阀值为25,舍弃阀值低于25的数字信号。分别利用经验模态分解算法和小波算法对数字信号进行分解,将分解的信号乘以转换系数后得到矿车的真实重量,记为测量值。将测量值与实际值带入公式进行运算,最终得出两种算法的计量精度。对两种算法的计量结果进行比较,将计量精度高的算法作为最终的信号处理算法。关键词:嵌入式系统论文动态轨道衡论文RS-485论文经验模态分解论文小波论文

    摘要4-6

    Abstract6-10

    1 绪论10-15

    1.1 选题背景和作用10-12

    1.1.1 选题背景10

    1.1.2 选题作用10-12

    1.2 探讨近况12-13

    1.3 探讨内容和结构安排13-15

    2 系统工作原理及相关技术概述15-23

    2.1 嵌入式系统概述15-18

    2.1.1 嵌入式系统介绍15-16

    2.1.2 嵌入式系统的进展16-17

    2.1.3 嵌入式系统的前景17-18

    2.2 系统的组成和工作原理18-19

    2.3 系统的全面模拟判别19-20

    2.4 系统的误差分配20-23

    3 系统硬件设计23-35

    3.1 系统硬件设计流程图23-24

    3.2 数据采集系统硬件结构设计24-29

    3.2.1 传感器的选型和运用24-25

    3.2.2 传感器电路的设计25-27

    3.2.3 信号处理电路设计27-29

    3.3 数据采集系统电源电路的设计29-30

    3.4 网络结构设计30-31

    3.5 RS-485 总线数据的传输31-33

    3.5.1 MAX485 接口电路设计32

    3.5.2 RS-485 数据传输32-33

    3.6 系统抗干扰措施33-35

    4 系统软件算法编制35-49

    4.1 算法的概述35-36

    4.2 方向判别算法36-37

    4.3 模拟判车算法37-38

    4.4 避开重复计重算法38-39

    4.5 重量信号处理算法39-49

    4.5.1 利用经验模态分解算法处理重量信号42-45

    4.5.2 利用小波算法处理重量信号45-49

    5 系统测试49-53

    5.1 系统测试概述49

    5.2 主要功能模块测试49-51

    5.3 系统计量精度测试51-53

    6 总结与展望53-55

    6.1 总结53-54

    6.2 展望54-55

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