沈小倩

(江苏联合职业技术学院 无锡机电分院, 江苏 无锡 214028)

动态称重是指对非静止状态物体的快速测量。动态称重过程中,被测物体称重时间短,受被测物体自身振动、传送带转动、外界随机不确定干扰等作用,真实重量会被淹没在各种干扰载荷中。因此,如何在外界随机不确定干扰作用下准确测量真实重量是动态称重测试系统的核心[1-2]。不同于传统方法,本文采用了时域对消的思路,无须离线设计滤波器[2],创新性地将自适应滤波方法引入到动态称重的低频噪声滤波中,抑制和衰减了噪声干扰,显著提高了信噪比。

自适应噪声抵消技术是基于自适应滤波器的一种应用,能够在外界未知干扰源特征和传递途径不断变化的情况下消减噪声[3]。相互抵消的噪声通常是非线性相关的,这时为了有效去噪就必须采用非线性的自适应滤波[4]。而多层前向BP神经网络能够根据设定精度实现非线性函数逼近,求出滤波系数,构成非线性的自适应滤波器。

在实现方法上,本文将称重信号作为实时通道,无称重时采集的振动和噪声信号作为存储通道,利用自适应滤波器均衡后将两路振动噪声进行抵消,从而提高了信噪比。该方法也为实时抑制信号频段内的噪声干扰提供了一种解决思路。

1 自适应噪声抵消称重系统原理与算法

自适应滤波器是一种能够自动调节本身参数的特殊滤波器,使滤波器输出与理想输出的差异达到最小[5]。……