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J-GLOBAL ID：202002247016744361   整理番号：20A2590804

低周波数ノイズ区分フィルタリングによる車両荷重動的測定方法【JST・京大機械翻訳】

Carload Dynamic Measurement Method by Eliminating High-Frequency and Low-Frequency Noise Respectively

著者 (1件)： Zhou Xiaoping (聊城大学東昌学院,山東 聊城 252000)
資料名： Jixie Sheji yu Zhizao  (Jixie Sheji yu Zhizao)
号： 9  ページ： 108-112  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3693A  ISSN： 1001-3997  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 車両の走行過程の間,車両荷重を正確に測定するために,高低周波数ノイズ識別フィルタによる車両荷重の動的測定方法を提案した。車両荷重測定スキームを決定し,信号誤差源を解析した。エンジン回転と環境温度変化による高周波ノイズに対して,調整可能なパラメータを持つ改良閾値ウェーブレットフィルタリングを提案し,信号中の高周波雑音を効果的に低減した。速度,加速度による低周波ノイズに対して,BPニューラルネットワークを用いて荷重と速度,加速度関数の関係をフィッティングし,荷重測定に及ぼす加速度と速度の影響を排除した。BPアルゴリズムが局所極値問題に陥りやすい問題を解決するために,適応可能な魚群アルゴリズムを提案して,ニューラルネットワークの最適パラメータを探索した。実験結果は,改良閾値ウェーブレットフィルタが高周波ノイズを効果的に除去でき,信号対ノイズ比を改善でき,平均誤差が0.85%,最大誤差が1.45%,平均誤差がオリジナルデータ平均誤差より約6倍低いことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： SN比 ,  アルゴリズム ,  *雑音 ,  フィルタ ,  加速度 ,  ニューラルネットワーク ,  低周波雑音 ,  *フィルタリング ,  *LF【周波数】 ,  温度変動 ,  魚群 ,  走行
準シソーラス用語： ウェーブレットフィルタ ,  高周波雑音 ,  最適パラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 低周波数 ,  ノイズ ,  フィルタリング ,  荷重 ,  動的測定