一种农机车载称重系统及其称重方法与流程

本发明属于称重技术领域，涉及一种称重系统及其称重方法，尤其涉及一种农机车载称重系统以及称重方法。

背景技术：

称重传感器作为电子称重技术和电子衡器产品的技术基础和核心部件，在很多行业的生产与流通中已经有了广泛的应用。近几年来，随着物联网、智慧物流、智慧农业等新兴产业的迅速发展，称重传感器在一些新的领域也出现了相关应用。精准农业就是其中一个有着广阔应用前景的领域。精准农业又称精细农业或精确农业，是当今世界农业发展的新潮流，是未来农业的雏形。在整个精准农业生产周期中，称重传感器在其中每个环节都有其潜在的应用市场，比如农机具的牵引力控制、精确播种、变量施肥与喷药以及各类作物的产量监测、小区产量图制作等等，都出现了基于称重传感器的相关应用研究，市场前景十分广阔。

与称重传感器传统的应用领域不同之处在于，在上述提到的精确农业的应用中，称重系统大多位于农机装备中，称重测力时一般处于农机车辆运行状态，此时农机的机械振动，农田道路的不平整度，农机的前进速度等等，都会影响测量结果。例如，联合收割机在田间工作时，需要实时地计量收获的农产品的重量，由于工作环境的不稳定，农机和车辆在田间工作时，可能会受到来自各个方向的冲力，这会导致安装在农机上的称重传感器测量精度降低；同时，地面的不平整，也会使得称重传感器在测量时不一定保持在理想的水平位置状态，影响到测量精度。

为了提高测量精度，主要是动态测量精度，国内很多研发机构和公司都开始致力于车载称重传感器及相关动态测量技术的研究，但是还没有取得太大的突破和进展，限制了其在现代农业装备中的产业化。因此，如何对不稳定环境下的称重结果进行动态补偿和矫正，提高在不稳定环境下的称重精度，成为本领域技术人员亟待解决的问题。

技术实现要素：

本发明针对上述的不足，提供了一种可根据称重装置姿态和加速度的影响，对重量输出值进行了补偿，得到所称量物体真实的重量，从而提高了测量精度的农机车载称重系统以及称重方法。

为达到上述目的，本发明的技术方案如下：一种农机车载称重系统，包括惯性测量单元、称重传感器以及数据处理模块；所述称重传感器用于测量所称量物体的重量得到重量输出值；所述惯性测量单元用于对称重传感器进行加速度与姿态角的测量；所述数据处理模块用于根据加速度与姿态角对所述重量输出值进行动态补偿；所述惯性测量单元包括用于测量加速度的加速度计、用于测量所述称重系统相对于地理坐标系的姿态角的陀螺仪；所述称重传感器进行称重数据采集，得到重量输出值之后，所述数据处理模块根据加速度值和姿态角，对所述重量输出值进行动态补偿，得到所称量物体在运动状态下的真实重量。

为达到上述目的，本发明的技术方案如下：一种农机车载称重系统的称重方法，包括如下步骤：

步骤1：构建集成惯性测量单元和称重传感器的称重装置，所述惯性测量单元安装在称重传感器内部；

步骤2：构建以称重装置本体为基准的载体坐标系(x′y′z′)和以地表为基准的地理坐标系(xyz)；

步骤3：所述称重传感器进行称重数据采集，得到真实重量w0在称重传感器上测量得到的重量输出值w1；所述惯性测量单元进行惯性数据采集，得到所述称重装置在惯性测量单元的载体坐标系下的实时加速度值ax’、ay’、az’以及称重装置相对于地理坐标系的一组姿态角，包括偏航角ψ、俯仰角θ和翻滚角γ；

步骤4：根据所述实时加速度值ax’、ay’、az’和姿态角ψ、θ、γ，对所述重量输出值w1进行补偿，得到所称量物体在地理坐标系下的真实重量w0。

作为优选，在构建以称重装置本体为基准的载体坐标系(x′y′z′)和以地表为基准的地理坐标系(xyz)之后，对称重传感器在初始地理坐标系(xyz)下进行三个方向的静态加载标定，得到第一标定系数cx、第二标定系数cy和第三标定系数cz，所述第一标定系数cx、第二标定系数cy和第三标定系数cz用于建立称重传感器重量输出值与称重传感器实际受力大小之间的输入输出关系；其中，cx，cy是一对常数或几对常数。

作为优选，对所述重量输出值进行补偿的步骤包括：

将所述待称量物体的真实重量w0在载体坐标系下沿三向分解为：[wx’,wy’,wz’]，

将所述称重传感器测得的重量输出值w1在载体坐标系下三向分解为：[w1x’,w1y’,w1z’]，

根据三个方向标定系数，得到第一方程：

w1＝cx*w1x’+cy*w1y’+cz*w1z’

根据所述实时加速度值，并以g表示为当地的重力加速度值，计算出加速度作用而产生的载体坐标系下三个方向对称重传感器的实时冲击力如下：

x′方向冲击力为ax’×(w0/g)，

y′方向冲击力为ay’×(w0/g)，

z′方向冲击力为az’×(w0/g)，

根据上述三个方向对称重传感器的实时冲击力，得到第二方程组：

w1x’＝wx’+ax’×(w0/g)

w1y’＝wy’+ay’×(w0/g)

w1z’＝wz’+az’×(w0/g)

建立地理坐标系到载体坐标系的方向余弦矩阵为：

根据方向余弦矩阵，得到地理坐标系下的真实重量w0表示成当前载体坐标系下的第三方程组：

根据第一方程、第二、三方程组，并已知重量输出值w1，解方程计算得到所称量物体在运动状态下的真实重量w0。

作为优选，当cx，cy是几对常数中任意一对时，采用神经网络方法确定具体取值，并作为步骤4中补偿算法所用的参数，具体如下：

标定不同重量w0i下的第一标定系数cx和第二标定系数cy，得到标定系数组：cxi,cyi，其中，i＝1,2,…,j；

一组已知重量为w0k(w0k隶属于w0i)的物体加载在所述称重传感器上，得到一组称重传感器的重量输出值：w1k，和惯性测量单元输出值：ax′k、ay′k、az′k，ψk，θk，γk，然后建立神经网络，构建输入向量hk(w1k,ax′k、ay′k、az′k，ψk，θk，γk),k＝1,2,…,n；

将这些数据作为训练样本：(hk，i)，其中，i和cxi,cyi相对应，作为神经网络输出量，完成神经网络的训练；

在步骤4之前，先将重量输出值w1，和惯性测量单元输出值ax’、ay’、az’和ψ、θ、γ，输入已训练的神经网络进行判别，输出i值，从而确定采用不同的标定系数cxi,cyi。

作为优选，还包括步骤5，利用一组连续的重量数据，进行重量值修正：

y(t)＝k1w(t)+k2w(t-1)+k3w(t-2)…+kn-1w(t-n+2)+kn

其中，k1,k2,…,kn是任一常数；

w(t)为第t个采样时刻时步骤4得到计算结果，y(t)为第t个采样时刻时修正后重量值。

作为优选，所述惯性测量单元还和称重传感器安装在同一基座上。

以上描述可以看出，本发明具备以下优点：在称重时，根据称重装置姿态和加速度的影响，对重量输出值进行了补偿，得到所称量物体真实的重量，提高了测量精度。

附图说明

图1为本发明的农机车载称重系统的系统架构图。

图2为本发明的农机车载称重系统的称重方法在地理坐标系下的示意图。

图3为本发明的农机车载称重系统的称重方法中称重传感器在不同姿态下与地理坐标系的偏转示意图。

图4为本发明的农机车载称重系统的称重方法中载体坐标系相对于地理坐标系的一组姿态角示意图。

具体实施方式

为了使本发明所解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例1：

一种农机车载称重系统，包括：惯性测量单元、称重传感器以及数据处理模块；具体地，参考附图1，实施例动态称重方法中动态称重装置包括惯性测量单元、称重传感器以及数据处理模块，所述称重传感器用于测量所称量物体的重量得到重量输出值，所述惯性测量单元用于对称重传感器测得的重量输出值进行加速度与姿态角的测量，所述数据处理模块用于根据所述加速度与姿态角对所述重量输出值进行动态补偿。

所述惯性测量单元构建以称重装置本体为基准的载体坐标系和以地表为基准的地理坐标系，所述惯性测量单元包括用于测量加速度的加速度计、用于测量所述称重装置相对于地理坐标系的姿态角的陀螺仪。

所述称重传感器进行称重数据采集，得到重量输出值之后，所述数据处理模块根据所述惯性测量单元提供的实时加速度值和姿态角，对所述重量输出值进行动态补偿，得到所称量物体在运动状态下的真实重量。

需要说明的是，所述惯性测量单元是测量物体三轴姿态角(或角速率)以及加速度的装置。在本实施例中，所述惯性测量单元包含加速度计和陀螺仪，所述加速度计检测物体在载体坐标系统独立三轴的加速度信号，而陀螺仪检测载体相对于地理坐标系的角度信号。

具体地，在本实施例中，如附图1所示在本实施例中，所述称重传感器的电缆连接到所述数据处理模块的电路板上。所述惯性测量单元采用6自由度的adis16460芯片，其内置一个三轴陀螺仪和一个三轴加速度计，并将其直接集成在数据处理模块的电路板上，adis6460芯片通过spi直接和数据处理模块通信。然后，将整个电路板用螺钉固定在称重传感器上，最后，在电路板上加上外壳以保护电路板，组成一个完整的动态称重装置。所述数据处理模块的电路板板包含ad转换器cs5532与称重传感器输出信号相连。整个数据处理模块是基于arm开发的应用平台。

下面对本实施例动态称重方法进行分步的具体说明。

在称重之前，所述动态称重装置构建以称重装置本体为基准的载体坐标系(x′y′z′)和以地表为基准的地理坐标系(xyz)。

参考图2，本实施例提供的称重传感器，除了对单一方向的力敏感(如图2中的z轴方向)，同时，还对另外2个方向的力(x向，y向)也会有一定的输出信号。同时，农机在行进过程中，不可避免会对称重传感器造成冲击等干扰。本实例动态称重方法利用惯性测量单元，能够补偿冲击力和侧向力对称重传感器测量结果的影响。

在本例中，出厂时，先对称重传感器进行三向力的标定得到标定系数：第一标定系数cx(图2中水平方向x)，第二标定系数cy(图2中水平方向y)，第三标定系数cz(图2中垂直方向z)。

在称重时，所述数据处理模块设定了一个采样周期t，定期采集称重传感器返回的称重数据w1，和惯性处理单元返回的加速度和角速度数据。此时，惯性测量单元返回的是载体坐标系(x′y′z′)(载体也就是称重装置)的加速度值ax’、ay’、az’，和相对于地理坐标系(xyz)的一组姿态角，即卡尔丹角：ψ(偏航角，绕z轴旋转)，θ(俯仰角，绕y轴旋转)，γ(翻滚角，绕x轴旋转)，如图4所示。

如图2所示，此时称重传感器的载体坐标系(x′y′z′)与地理坐标系(xyz)一致，z轴与重力加速度g的方向平行。此时惯性测量单元的返回数据：加速度和角度值都为0。故称重传感器测量的重量数据w1，即为真实重量w0(假设w0是所测量物体的真实重量)。

当农机处于工作状态时，称重传感器和动态称重系统姿态一起发生改变。如图3所示，当称重传感器倾斜时，真实重量w0相当于倾斜地加载到称重传感器上(w0重力方向与载体坐标系(x′y′z′)存在交角)，根据力的空间投影关系，重力可以分解到载体坐标系(x′y′z′)上的3个坐标轴方向上的分力：wx’,wy’,wz’。

w1是称重传感器的测量的重量输出值，此时，因为由于动态称重系统姿态发生改变，称重传感器处于三向受力状态，根据出厂时，对称重传感器三方向依次标定的到标定系数，可以，可以得到第一方程：

w1＝cx*w1x’+cy*w1y’+cz*w1z’

同时，考虑到质量由于加速度而产生的各方向对称重传感器的冲击力如下(g为重量加速度值)：

x′方向冲击力为ax’×(w0/g)，

y′方向冲击力为ay’×(w0/g)，

z′方向冲击力为az’×(w0/g)，

故考虑加入冲击力影响后，各方向的受力值为第二方程组：

w1x’＝wx’+ax’×(w0/g)

w1y’＝wy’+ay’×(w0/g)

w1z’＝wz’+az’×(w0/g)

最后，建立地理坐标系(xyz)到载体坐标系(x′y′z′)的方向余弦矩阵为：

又已知，重力在地理坐标系下的向量表达为

可以求得得到地理坐标系(xyz)下的真实重量w0表示成当前载体坐标系(x′y′z′)下的第三方程组：

最后，根据第一方程、第二、三方程组以及重量输出值w1，可以解方程得到所称量物体真实的重量值w0。

本发明车载称重方法还提供另一实施例，本实施例与上一实施例的相同之处不再赘述，本实施例与上一实施例的不同之处在于：

本实施例所述称重传感器在设计时，x和y方向的加载力和称重传感器输出之间的是非线性关系，这时第一标定系数cx和第二标定系数cy不是恒定的常数。此时，不能直接按照上一实施例的方法直接进行补偿，在进行解耦计算时，需要确定cx，cy具体的数值。具体方法如下：

在所述称重装置出厂前，构建集成惯性测量单元和称重传感器的称重装置的步骤1中，除了按照上一实施例的方法得到第三标定系数cz，还要进行标定来得到不同重量w0i下的第一标定系数cx和第二标定系数cy，得到两组标定系数：cxi,cyi，其中，i＝1,2,…,j。

所述数据处理模块可以与上位机进行数据交换，所述数据处理模块在出厂前预先对称重传感器的重量输出值w1的补偿算法，所述补偿算法包括第一标定系数cx、第二标定系数cy第和第三标定系数cz。

在预置补偿算法时，输出处理模块根据称重传感器采集的重量输出值w1和各个惯性单元输出值，确定不同的标定系数cx,cy。确定方法如下：

已知不同的真实重量w0i的物体加载在所述称重传感器上，采集农机在实际工作状态下，称重传感器的重量输出值：w1k，惯性测量单元输出值：ax′k、ay′k、az′k，ψk，θk，γk。

数据处理模块将这些数据传输至上位机，建立rbf神经网络，构建输入向量hk(w1k,ax′k、ay′k、az′k，ψk，θk，γk),k＝1,2,…,n。

将这些数据作为训练样本：(hi，i)，其中，i和cxi,cyi对应；hi为训练输入量，i为对应的输出量，即神经网络的输入层单元数是7，输出层单元数是1。

对rbf神经网络进行训练，训练误差<0.05％。将训练完成的神经网络下载到数据补偿模块中,所述神经网络作为补偿算法的一部分。

实际称重时，将所述实时加速度值和姿态角和称重传感器的重量输出值，输入已训练的神经网络中进行判别，输出i值，从而确定采用不同的标定系数cxi,cyi。确定标定系数后，继续按照实施例一中所述的方法完成真实重量w0的计算。

需要说明的是，在其他实施例中，也可以采用bp神经网络，方法与rbf神经网络的训练方法类似，本发明在此不再赘述。

本发明车载称重方法还提供又一实施例，本实施例与上一实施例的相同之处不再赘述，本实施例与上一实施例的不同之处在于：

为了更好地反映称重系统的动态特性，不仅考虑传感器输入信号，还要参考输出的反馈进行补偿，提高精度，具体如下：

按照如下计算公式进行反馈补偿后：

y(t)＝k1w(t)+k2w(t-1)+k3w(t-2)…+kn-1w(t-n+2)+kn

其中，k1,k2,…,kn是补偿系数，为常数；n≥2。

w(t)为第t个采样时刻，步骤4解耦计算后的重量结果，y(t)为第t个采样时刻修正后的重量值。

在本实例中，当取n＝2，则上述补偿公式为：

y(t)＝k1w(t)+k2

当n＝3时，上述补偿公式为：

y(t)＝k1w(t)+k2w(t-1)+k3

本发明还提供一种称重系统，包括：

惯性测量单元、称重传感器以及数据处理模块，所述称重传感器用于测量所称量物体的重量得到重量输出值，所述惯性测量单元用于对称重传感器测得的重量输出值进行加速度与姿态角的测量，所述数据处理模块用于根据所述加速度与姿态角对所述重量输出值进行动态补偿；

所述惯性测量单元构建以称重装置本体为基准的载体坐标系和以地表为基准的地理坐标系，所述惯性测量单元包括用于测量加速度的加速度计、用于测量所述称重装置相对于地理坐标系的姿态角的陀螺仪；

所述称重传感器进行称重数据采集，得到重量输出值之后，所述数据处理模块根据所述实时加速度值和姿态角，对所述重量输出值进行动态补偿，得到所称量物体在运动状态下的真实重量。

以上对本发明及其实施方式进行了描述，该描述没有限制性，附图中所示的也只是本发明的实施方式之一，实际的结构并不局限于此。总而言之如果本领域的普通技术人员受其启示，在不脱离本发明创造宗旨的情况下，不经创造性的设计出与该技术方案相似的结构方式及实施例，均应属于本发明的保护范围。