题目：汽车动态称重系统的信号处理算法研究

车辆超限超载运输对交通安全、运输市场秩序造成了极大危害。车辆动态称重技术作为目前治理车辆超载超限的最有效的手段，对于保护公路的正常使用有着重要的经济意义和社会价值。 车辆动态称重系统主要由硬件部分和软件信号处理部分组成，本文针对动态称重系统的软件信号处理部分进行研究，主要研究工作包括以下几个方面：⑴ 对称重本体——汽车的运动状态和动力特性进行了深入的分析与研究得出结论：汽车的振动是影响动态称重效果的关键因素。然后以此作为先验知识并在以后的称重数据处理过程中来重点消除这些不良的影响，将由汽车的振动产生的对系统的不良影响降到最低水平。⑵ 详细分析了动态称重系统的受力情况，并把称重系统用一个自回归滑动平均(ARMA)模型来表示，把称重问题转换为对系统参数的识别。并用渐进记忆递推最小二乘法算法来进行参数识别，得到了比较好的试验结果。⑶ 根据实际车辆动态称重信号的分布特性，对称重信号进行分频段处理。由于低频段有用信号中混杂着因车辆震动等原因产生的动态载荷，采用了EMD分解的方法，将汽车重量信号从动态载荷中提取出来。但是EMD理论本身存在着缺陷，尤其以边缘效应较为突出。因此，根据相关资料，对EMD方法进行了改进，并进行了仿真验证。并用改进后的EMD方法对试验数据进行了处理。⑷ 建立动态称重系统的逆模型来近一步充分抑制与称重信号频谱混叠在一起的噪声信号,即动态载荷。首先深入讨论了非最小相位系统的逆建模问题。然后，在FIR滤波器的框架下，采用了LMS自适应算法离线构建了动态称重系统的逆模型。最后将此逆模型作为一个新型的滤波器使用，来消除动态载荷的干扰。