基于小波神经网络的装载机动态称重系统预测建模仿真研究

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装载机载重测量系统数学模型基础上,分析得出动臂举升角加速度对动态载重测量的影响较大,采用该数学模型计算物重会导致误差大的问题。而小波神经网络用于非线性系统预测,预测效果较好。用小波函数代替神经网络隐含层的传输函数,并对该小波神经网络进行反复训练,得到最优的训练参数,大大提高了系统称重精度,从而使载重测量真正的实现了动态软测量。 Based on the mathematical model of loader load measurement system, it is analyzed that the acceleration of boom lift angle has a great influence on the dynamic load measurement. Using this mathematical model to calculate the weight of the load leads to the problem of large error. The wavelet neural network for nonlinear system prediction, prediction is better. The wavelet function is used to replace the hidden layer transfer function of neural network, and the wavelet neural network is trained repeatedly to obtain the optimal training parameters, which greatly improves the system’s weighing precision and realizes the dynamic soft measurement of load measurement.
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