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随着交通运输业的快速发展，中国跨海、跨江大桥得到持续建设，高速公路网络体系逐步完善，但由于监管和惩处体系缺失，车辆超限超载现象十分严重，给人们生命财产和桥梁安全带来极大危害。车辆动态称重技术是监测车辆超载的一种有效方法，但称重精度和制造成本制约了车辆动态称重系统技术发展和工程应用。本文针对现有车辆动态称重系统存在问题，分析阐述影响动态称重精度的主要因素，并对压电材料传感技术和提高称重精度的相关算法进行研究，论文主要工作如下： （1）提出多传感器布置方案，确定多传感器数目与间距。基于正弦波路面激励车辆振动模型，建立车辆动载荷关于多传感器位置的函数模型，以多变量条件下多传感器平均相对误差为评价指标，提出一种新的多传感器布置方案。结果表明，在实际复杂路面状况下，根据测定的路面参数，利用正弦波路面叠加法进行多传感器布置设计，为最大限度提高称重精度及稳定性，应选取4~6条传感器，且传感器间距需大于1m。 （2）提出压电薄膜称重传感器实时温度补偿方法，降低基于压电石英称重传感器车辆动态称重系统成本。将2条压电石英称重传感器嵌入4排压电薄膜称重传感器进入融合设计，建立了称重传感器融合计算模型，利用压电石英称重传感器的高精度检测解决对压电薄膜称重传感器的温度敏感性问题。在正弦波路面激励下，选取一模型参数车辆进行仿真实验，结果表明，在车速10km/h~120km/h，温度0℃~40℃时，4排嵌入构型称重传感器的称重结果不随温度发生改变，称重误差均值控制在0.97%以内，较4排压电薄膜称重传感器精度平均提高23倍多，与4排压电石英称重传感器相比较，精度相同但价格却降低3倍多，实现了车辆动态称重的高精度低成本检测目的。 （3）提出SSA改进算法，应用于车辆动态称重压电信号降噪处理。基于Cao算法，提出一种稳定性方法确定嵌入维数，并以累积能量贡献率变化量法确定重构阶次，在Lorenz信号上加入不同方差的高斯白噪声进行实验仿真，验证SSA降噪算法的可行性和有效性，并评价噪声方差对结果的影响。在不同车速下，对五种载重不同的车辆进行工程实测试验。结果表明，车速在10km/h~50km/h，利用SSA降噪算法处理车辆动态称重压电信号，达到较好的降噪效果，平均称重误差控制在2.72%~4.72%。通过实地安装一套车辆动态称重系统，对过往车辆进行在线称重监测，使得试验车辆的称重误差均控制在10%以内，称重精度及稳定性均能满足实际工程应用要求。 （4）提出基于AP聚类RBF神经网络改进算法，应用于车辆动态称重多传感器数据融合。按一定步长，迭代增加偏向参数，以RBF神经网络测试误差为评价指标最终确定偏向参数的改进算法，使RBF神经网络获得合适的隐含层节点数；提出对测试样本进行归类插值分析，利用与测试样本至类代表点间距离最接近的两个训练样本实际连接权值，使RBF神经网络连接权值随测试样本自适应改变。对五种不同载重车辆进行工程实测试验，构建车辆动态称重RBF神经网络数据融合模型，进行500次循环测试。试验表明，基于AP聚类RBF神经网络的改进算法使称重误差均值控制在0.7%以内，最大实时性均值为0.0072，能有效满足实际工程应用要求。