随着国民经济的发展,中国道路交通网加速建设,公路运输行业快速发展,但车辆超限超载的问题也随之日益加剧,对行驶在道路上的车辆进行超限超载检测迫在眉睫。目前,国内普遍采用静态或动态称重系统来治理车辆超限超载现象的发生,但是,现有的静态或动态称重系统的称重设备与车辆分离,在偏远地方或者没有称重设备的地方无法测量货车的重量,具有很大的局限性;同时,实际称重过程中,称重系统容易受到发动机转动噪声、车辆速度和加速度等因素的影响导致车载称重系统测量精度不高。针对以上问题,本文在考察现有静态或动态称重系统所存在的不足之处,并充分了解车辆超限超载治理实际需求的基础上,拟设计一种基于小波和BP神经网络的车载动态治超监控系统。该系统以STM32单片机为核心,并借助GPS+GPRS DTU终端和DGUS智能显示屏等外围辅助设备,共同实现车载称重数据采集处理、车辆信息实时存储、GPS车辆定位跟踪以及利用GPRS无线网络与车辆远程监控平台进行实时数据交换等功能;同时,本系统先采用小波变换对车载动态称重信号进行噪声滤波预处理,然后建立以车辆速度信号、加速度信号和预处理车载称重信号为输入因子的BP神经网络模型来提高车载称重系统的称量精度。本文的主要研究内容如下:一、车载动态治超监控系统算法研究,主要包括小波和BP神经网络的理论分析、实际应用和实验仿真结果分析。二、车载动态治超监控系统整体框架设计,主要包括车载数据采集系统和车载远程监控平台的总体设计方案和具体工作流程。三、车载数据采集系统设计,主要包括CPU模块、称重数据采集模块、数据存储模块、无线通讯模块、HMI人机交互模块和电源模块等各部分的硬件和软件设计,主要实现车载称重数据采集、GPS车辆实时定位跟踪和人机交互显示功能。四、车载远程监控平台设计,该平台以Visual Studio 2008和SQL 2008数据库为开发环境进行设计,主要实现车辆基本信息查询、车辆运行参数查询、车辆实时位置查询和车辆超载报表统计等功能。本论文的主要创新点:第一,本系统利用GPRS无线网络传输技术将车载数据采集系统和车载远程监控平台进行有效结合,便于工作人员对货车载荷量进行实时监控管理,严格控制超限超载现象的发生。第二,本系统将小波变换和BP神经网络算法应用于车载动态治超监控系统来减小高频噪声、车辆速度和加速度对系统称量精度的影响,与传统车载称重系统相比,该系统的车载称量精度大大提高,具有很强的实用性。本系统已在山西省多个高速公路检测站稳定、正常运行,应用本系统提出的算法处理后,车载动态称重最大误差小于2%,满足《JT/T 794-2011》国家交通运输行业标准规定的车载动态称重误差不高于5%的精度要求。