尾， 而去掉原来队首的一个数据， 这样在队列中 始 终 有 Ｎ 个 “最 新 ”的
资料。
Ｘ!ｎ＝
１ ＮＮ－ １来自∑Ｘｎ－ ｉｉ＝０（１）
１０
科技信息
○本刊重稿○
ＳＣＩＥＮＣＥ ＆ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ
２００８ 年 第 ９ 期
Ｘ!ｎ 为 第 ｎ 次 采 样 经 滤 波 后 的 输 出 ， Ｘｎ－ｉ 为 未 经 滤 波 的 第 ｎ－ ｉ 次 采 样值； Ｎ 为滑动平均项数。平滑度高， 灵敏度低； 但对偶然出现的脉冲
６） 判别△ＬＤ＝ＬＤ［ｋ］－ ＬＤ［ｋ－ １］≤!， ! 的取值非 常 重 要 ， 至 少 不 能 大 于 Ａ／Ｄ 采样的精度。
整个称重系统程序框图如下图 ５ 所示：
图 ３ 压电薄膜轴动态称重系统总体布置示意图
当车辆通过如上图所示的电缆组时， 可获得如下图 ４ 所示的结 果：
图 ４ 双轴车辆通过压电电缆组时信号组图
模拟信号的某些信息丢失， 就会出现失真现象， 影响数据处理的精度。
根 据 采 样 定 理 可 知 ， 对 截 至 频 率 ｆｃ 的 连 续 信 号 ｘ（ｔ）进 行 采 样 ， 其 采 样
周期 Ｔ 必满足 Ｔ＜＝１／２ｆｃ 时， 则连续信号才能 唯 一 确 定 不 会 出 现 失 真 。
采样周期包括硬件延迟时间、Ａ／Ｄ 转换时间和程序执行时间。本试验
如图所示， ｔ１、ｔ３ 是车辆前轮压过压电电缆时产生的信号， ｔ２、ｔ４ 是车 辆后轮压过压电电缆时产生的信号， ｔ５ 和 ｔ７ 分别是车辆前轴和后轴 右 轮压过压电电缆时的信号， ｔ６ 和 ｔ８ 分别是车辆前轴和后轴左轮压过 压 电电缆时的信号。利用这些时间差就可以计算车速、轴距和轮距， 计算
公式如下：
同的权。通常越接近现时刻的资料， 权取得越大。
Ｘ!ｎ＝
１ Ｎ
Ｎ－ １
∑ＣｉＸｎ－ ｉ
ｉ＝０
（２）
Ｃ０＋Ｃ１＋…ＣＮ－ １＝１
（３）
Ｃ０＞Ｃ１＞…＞ＣＮ－ １＞０
（ ４）
按 ＦＩＲ 滤波［３］设计确定系数。
６．车辆动态称重系统试验方案设计与整个系统程序框图
６．１ 车辆动态称重系统试验方案设计 根据压电薄膜轴的称重原
类标准和超重管理规定［５］， 可以有效的判别该车辆是否超载， 为后续分
析打下基础。
图 １ 压电薄膜轴动态称重系统框图
３．称重信号特点
下图是截取的一段真实的称重传感器信号输出波形图：
图 ２ 真实的称重传感器信号输出波形图
信号的大小基本上均在 ０．６－ ５．０Ｖ 之间， 已满足一般的仪器信号处理 要求， 在图中，紧接着出现两个信号波形， 前一个信号波形的波峰值总 是小于后一个的波峰值， 这也恰恰验证了汽车的前轮轴重小于后轮轴 重。
【Ｋｅｙ ｗｏｒ ｄ】Ｗｅｉｇｈｔ Ｉｎ Ｍｏｔｉｏｎ（ＷＩＭ）； Ｐｉｅｚｏｅｌｅｃｔｒｉｃ ａｘｌｅ ｌｏａｄ ｃｅｌｌ； Ｄｉｇｉｔａｌ Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ； Ｗｅｉｇｈｔｅｄ ｍｏｖｉｎｇ ａｖｅｒａｇｅ ｆｉｌｔｅｒ
１．引言
动态称重是指测量行驶车辆的动态轮胎受力并计算相应的静态 车辆重量的过程［１］， 简称 ＷＩＭ。
同 一 个 前（后 ）轮 经 过 压 电 电 缆 时 ，
速度 Ｖ＝Ｌ１／（ｔ３－ ｔ１）＝Ｌ１／（ｔ４－ ｔ２）
（ ５）
在同一个电缆 １， ２ 上前后轮分别经过时，
轴距 Ｌａ＝Ｖ×（ｔ２－ ｔ１）＝Ｖ×（ｔ４－ ｔ３）
（６）
此外， 轮距 Ｌｗ＝Ｖ×（ｔ６－ ｔ５）×ｃｏｔ!＝Ｖ×（ｔ８－ ｔ７）×ｃｏｔ!
Ａ／Ｄ 输入端， 采样精度及其它要求均能够满足。
将采集得到的信号数据进行信道 ０ 电压 ＡＤＣ 转换， 经处理， 并把
最终得到的称重数据电压信号发送到串口。由于篇幅有限， 这里就不
介绍程序了。
５．数据滤波
在对车辆进行称重过程中， 动态干扰因素很多， 因此为了从称重
数据中剔除干扰， 提高测量精度， 在数据处理前应对采集数据进行数
挠， 首先采用硬件滤波， 将噪声和有用信号分离开来了； 其次， 再对其
它的随机干挠信号进行数字滤波， 采用加权滑动平均滤波法。经过滤
波处理后的数据就可以进行相关的运算了。
５．１ 滑动平均滤波法 滑动平均滤波法把 Ｎ 个测量数据看成一个
队列， 队列的长度固定为 Ｎ， 每进行一次新的采样， 把测量结果放入队
字 滤 波 。对 数 据 滤 波 可 以 通 过 数 字 滤 波 和 模 拟 滤 波 来 实 现 。通 常 情 况
下， 在称重系统中， 引起称重精确度的误差主要是动态荷载的高频和
低频信号干扰引起的误差， 同时也受机械机构和路面状况的影响， 常
用的数字滤波方法有限幅滤波法， 中值滤波法， 算术平均值法， 滑动平
示：
过程中， 同时也可以计算出速度、轴距和轮距， 从而实现动态称重。在 编程序时， 要注意以下几个方面的问题， 否则将直接影响到动态称重 的精度。
１） 搜索零点， 确定零点基准值， 在这里我们取采集到第一个波形 前的所有点的平均值；
２） 由于会出现 ８ 个波形， 每个波形都保存各自的数据， 因此， 用一 个数组保存每一个波形的数据， 比如： ｂｘ［ｉ］［ｊ］， 其中 ｉ＝１－ ８。
【关键词】动态称重； 压电薄膜轴； 数字滤波； 加权滑动平均滤波法 Ａ ＷＩＭ Ｓｙｓｔｅｍ Ｔｅｓｔ Ｄａｔａ Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ Ａｎｄ Ｐｒ ｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｍｅｔｈｏｄｓ ＷＡＮＧ Ｚｈａｏ－ ｄｏｎｇ ＬＩ Ｔｉｎｇ ＨＵＡＮＧ Ｒｉ－ ｈｕｉ ＦＵ Ｙａｎ （ Ｉｎｆｏｒ ｍａｔｉｏｎ Ｓｃｈｏｏｌ， ＷｕｙｉＵｎｉｖ．， Ｊ ｉａｎｇｍｅｎｇ ５２９０２０，Ｃｈｉｎａ）
由图中我们可以看出， 信号波形的前沿都非常陡峭， 后沿曲线均 下 凹 。 波 形 形 状 和 我 们 平 时 实 验 室 用 脚 踩 木 板 下 的 传 感 器 的 波 形 （波
形上升下降缓慢， 曲线均上凸）有很大不同。经分析， 原因在于车轮在
即将经过铺设在路面上的压电薄膜轴时， 到达阶段轮胎从不接触传感
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２００８ 年 第 ９ 期
动态称重系统的试验数据采集与处理方法
汪兆栋 李 霆 黄日辉 阜 艳 （ 五邑大学信息学院 广东 江门 ５２９０２０）
【摘 要】本文首先简要地介绍一下数据采集前端的信号调试电路的模拟信号处理， 然后叙述了动态称重信号的特点， 紧接着介绍基于ＡＲ Ｍ 的称重数字信号采集， 再着重介绍数据滤波以及系统试验方案， 最后给出了整个系统的程序设计方案。
３） 由于在采集的过程中， 有噪声及其干挠， 因此， 采集完后的波形 数据要逐个进行曲线平滑， 用加权滑动平均法进行曲线滤波。
４） 要 注 意 加 权 滑 动 平 均 法 的 Ｃｉ 的 取 值 ， 可 按 ＦＩＲ 滤 波 设 计 确 定 系数。
５） 采样频率 ｆ 的取值问题， 首先必须满足采样定理； 其次， ｆ 不能 太大， 大了会使采样信号的数量剧增， 占用大量的内存单元， 同时可能 会误判为无效的信号； ｆ 也不能太小， 小了会使模拟信号的某些信息丢 失， 就会出现失真现象， 影响数据处理的精度。
【Ａｂｓｔｒ ａｃｔ】Ｔｈｉｓ ａｒｔｉｃｌｅ ｆｉｒｓｔｌｙ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ ｔｈｅ ａｎａｌｏｇ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｏｆ ｔｈｅ ｓｉｇｎａｌ ｃｉｒｃｕｉｔ ｄｅｂｕｇｇｉｎｇ， ｔｈｅｎ ｄｅｓｃｒｉｂｅｄ ｔｈｅ ｓｉｇｎａｌ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｔｈｅ ＷＩＭ， ｎｅｘｔ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ ｔｈｅ ｗｅｉｇｈｔｉｎｇ ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＡＲＭ， ａｇａｉｎ ｈｉｇｈｌｉｇｈｔｅｄ ｔｈｅ ｄａｔａ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ ａｎｄ ｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍ ｔｅｓｔ ｐｒｏｇｒａｍ， ｆｉｎａｌｌｙ ｇａｖｅ ｔｈｅ ｐｒｏｇｒａｍ ｄｅｓｉｇｎ ｄｉａｇｒａｍ ｏｆ ｔｈｅ ｗｈｏｌｅ ＷＩＭ ｓｙｓｔｅｍ．
性干扰的抑制作用差。实际应用时， 通过观察不同 Ｎ 值下滑动平均的
输出响应来选取 Ｎ 值以便少占用计算机时间， 又能达到最好的滤波效
果。
５．２ 加 权 滑 动 平 均 滤 波 增 加 新 的 采 样 数 据 在 滑 动 平 均 中 的 比
重， 以提高系统对当前采样值的灵敏度， 即对不同时刻的数据加以不
２．信号调试电路
称重传感器输出的是微弱的电信号， 通常是毫伏级的， 因此， 在进 入 Ａ／Ｄ 转换前， 必须在前置电路对其放大。在称重的过程中， 由于受到 诸多内在和外在的因素影响， 将导致精确度不够高， 例如， 汽车的速度 和加速度， 称重传感器的温度影响， 物体的振动， 路面的不平滑等等， 种种因素都给信号带来了噪声， 因此， 有必要设计在电路中加一个低 通滤波器， 它的作用是将噪声和有用信号分离开来， 滤除高频噪声， 提 取有用信号， 将车辆经过压电薄膜时引起的干挠信号分离出来。此外， 为了避免数字电路中的高频振荡信号给模拟电路带来的干扰， 必须采 用 隔 离 电 路 将 模 拟 电 路 和 数 字 电 路 隔 离 开 来 。压 电 薄 膜 轴 动 态 称 重 系 统框图如下图 １ 所示（其中前面部分是信号调试电路部分）：
在 ＷＩＭ 系统中， 称重信号包含大量的噪声及随机信号的干挠， 需 要对 Ａ／Ｄ 转换后的数据进行处理， 以达到进一步平滑信号的目的。信 号经过 Ａ／Ｄ 转换后， 此时的信 号 已 经 是 离 散 的 数 据 序 列 ， 因 而 比 较 适 合用数字滤波器来滤除其中的高频噪声。
称重数据的正确采集， 称重信号的特点及其数据处理在 ＷＩＭ 系 统中占有十分重要的地位， 它将决定整个称重系统的精确度。因此， 本 文就将对称重信号的采集与数据处理作一个比较详细的论述和说明。