[发明专利]一种车载称重传感器数据快速预处理方法

权利要求书

1.一种车载称重传感器数据快速预处理方法，其特征在于，所述方法包括：

S1：获取同一时刻若干车载称重传感器数据；

S2：归一化处理所述称重传感器数据；

S3：对归一化处理后的称重传感器数据进行限幅处理；

S4：对限幅处理后的称重传感器数据进行卡尔曼滤波；

S5：输出滤波后的称重传感器数据。

2.根据权利要求1所述的一种车载称重传感器数据快速预处理方法，其特征在于，所述称重传感器为压力应变片传感器。

3.根据权利要求1所述的一种车载称重传感器数据快速预处理方法，其特征在于，所述S1包括：传感器感应车辆载重并输出信号；ADC芯片于同一时刻并行采集所有传感器输出的信号，模数转换后输出相应的多路数字信号；处理器提取多路数字信号。

4.根据权利要求1所述的一种车载称重传感器数据快速预处理方法，其特征在于，所述S2包含以下子步骤：

步骤2.1：获取第n路称重传感器的标定数据，包括最小载重值minWeight(n)、最大载重值maxWeight(n)、最小载重值对应的传感器数据minValue(n)、最大载重值对应的传感器数据maxValue(n)；其中，n为传感器索引值，且为正整数；

步骤2.2：构建第n路传感器数据value(n)与其载重值LWeight(n)的线性关系，如式(1)所示，

LWeight(n)＝k(n)×value(n)+b(n) (1)

其中，k(n)为比例系数，b(n)为截距，比例系数k(n)和截距b(n)分别通过式(2)和式(3)计算获得；

b(n)＝maxWeight(n)-k(n)×maxValue(n) (3)

步骤2.3：重复步骤2.1和步骤2.2，直至完成所有传感器数据向线性载重值转化的归一化处理。

5.根据权利要求4所述的一种车载称重传感器数据快速预处理方法，其特征在于，所述S3包括以下子步骤：

步骤3.1：按式(4)计算第n路传感器数据的限幅阈值limit(n)，

limit(n)＝k(n)×T (4)

其中，T为比例系数；

步骤3.2：基于第n路传感器的当前传感器数据、最近一次有效传感器数据和限幅阈值，获得当前数据的有效标志valid(n)；

步骤3.3：通过式(5)判断当前传感器数据的有效性，

其中，value(n)为当前传感器数据，preValue(n)为最近一次有效传感器数据。

6.根据权利要求5所述的一种车载称重传感器数据快速预处理方法，其特征在于，限幅阈值limit(n)的取值范围为[6000，10000]。

7.根据权利要求5所述的一种车载称重传感器数据快速预处理方法，其特征在于，所述有效性标志valid(n)的计算如式(6)所示，

valid(n)＝|preValue(n)-value(n)|-limit(n) (6)

其中，value(n)为第n路传感器的当前传感器数据，preValue(n)为第n路传感器最近一次有效传感器数据。