石英传感器动态称重数据处理研究
动态称重技术在工业生产、交通运输、贸易结算等多个领域有着重要的应用价值。随着技术的发展，对称重系统的准确度和稳定性要求越来越高。本文介绍了一种基于石英传感器的动态称重数据处理算法，旨在提高动态称重的精度。
文章对石英晶体传感器应用于动态称重的背景进行了介绍。石英晶体传感器具有称重范围大、稳定性强、维护简便和使用寿命长等优点。在动态称重系统中，通常采用的传感器包括弯板式传感器和电阻应变式传感器，它们在长期使用中显示出易受冲击干扰、稳定性差、维护困难等问题。而石英晶体传感器作为一种新型的称重传感器，能够有效克服这些问题，提升称重系统的性能。
研究者通过对动态称重系统中信号的分析发现，称重信号中存在大量干扰信号，包括高频噪声和低频噪声。这些干扰信号会显著影响称重的准确性。高频噪声的来源多样，包括系统电气特性、发动机转动、加速状态载荷及高速行驶时轮胎噪声等，而低频噪声主要由路面状况和车辆振动造成。
为了解决上述问题，文章提出了一种信号处理算法，包括小波变换预处理、集合经验模态分解(EEMD)算法和信号重构算法。小波变换因其优异的时间-频率局部化特性，被用来进行噪声滤波预处理，有效去除高频噪声。EEMD算法用于处理信号的非线性和非平稳性，通过将信号分解为固有模态函数(IMF)来提取信号特征。信号重构算法用于从预处理后的数据中恢复出准确的重量信号，从而实现对动态称重数据的精准处理。
研究者通过仿真和现场试验验证了上述算法的有效性。算法成功将称重数据的误差控制在了2%以内，达到了良好的称重效果。这表明，采用石英晶体传感器结合上述信号处理算法的动态称重系统，具有更高的稳定性和准确性，可广泛应用于需要高精度动态称重的场景中。
关键词中的“动态称重”指的是在物体或车辆运动过程中对其进行重量测量的技术。称重精度受到系统动态性能的直接影响，因此动态称重系统需要能够准确捕捉和处理信号中的动态变化。
“信号处理”涵盖了从信号中获取有用信息的所有过程，包括信号的采集、滤波、增强、压缩、特征提取和重构等。在这个研究中，信号处理的目的是从动态称重信号中提取出准确的重量信息。
“小波变换算法”是一种数学变换方法，它可以分析信号在不同尺度上的局部特性。小波变换因其具有多尺度分析能力，非常适合用于去噪和信号特征提取。
“EEMD算法”，即集合经验模态分解算法，是一种用于非线性和非平稳信号分析的工具。它通过添加白噪声到信号中，并对信号进行多次经验模态分解，以获得更稳定的IMF分量。
“信号重构算法”用于根据预处理后的数据重建原始信号。在动态称重系统中，这一算法用于从受到干扰的称重信号中恢复出真实的重量信息。
本文的研究为动态称重系统的信号处理提供了新的思路和方法，通过算法模拟和实际应用，验证了石英传感器结合特定信号处理算法在动态称重中的可行性和优越性。
