动态称重过程中振动干扰的研究。首先对加速度信号与称重信号的进行时域和频域上的相关性分析,然后通过平滑伪魏格纳-维利分布对设备空载运行时的称重传感器信号和动态称重过程中的加速度信号进行了时频分析。重量分级秤,全自动上料机***生产厂家：青岛爱克森结果表明:1)禽蛋称重装置空载时称重传感器与加速度传感器的时域信号和频域信号均具有极强的相关性;2)水果称重装置空载时称重传感器与加速度传感器的时域信号和频域信号在0.5 m/s和0.9 m/s的运行速度下也具有较强的相关性;3)在0.7 m/s的运行速度下,来自预输送机和后端输送机的振动干扰通过地面与称重传感器的安装座产生了共振引起,使加速度传感器和称重传感器时域和频域信号的相关性减弱;4)禽蛋和水果动态称重空载时的振动干扰是非平稳信号;5)禽蛋和水果动态称重过程中产生的振动干扰也是非平稳信号,且处理速度越高,振动干扰的非平稳程度越高。

.提出了 一种由数字滤波器和非对称截尾均值组成的基于排序的重量估计方法(Sorting based mass estimator,***E),并用网格寻优法对其进行了参数优化,解决了禽蛋在动态称重轨道上无约束滚动时会随机产生难以完全消除的短时高强度的振动干扰对称重精度的影响。结果如下:(1)***E能够显著提高禽蛋动态称重精度,在基于4种数字滤波器的***E中,基于FIR数字滤波器的***E具有的称重精度,平均误差平均值均小于0.02 g,平均误差平均值为0.2 g,平均误差标准差为0.29 g,误差标准差为0.47 g,测量误差为-0.92 g。

相比广泛使用的基于滤波和平均值重量估计的方法(***erage based mass estimator,AME),基于***E的4种动态称重数据处理算法的基于误差平均值的总体测量精度提高率分别为92.6%,86.6%,93%和85.7%,而基于误差标准差的总体测量精度提高率分别为42.6%,49.7%,40.8%和 45.1%。(3)***E的处理时间非常短,***E(FIR)的程序执行时间为0.1313ms,***E(IIR)的程序执行时间为0.0572 ms,***E(ALMS)的程序执行时间为2 ms,***E(TVLPF)的程序执行时间为0.849 ms,相比5个每秒下的200 ms的每个禽蛋的称重时间,***E完全满足实时动态称重的速度要求。