称重数据处理方法、装置及存储介质与流程

1.本发明涉及称量技术领域，具体涉及称重数据处理方法、装置及存储介质。


背景技术：

2.秤体振动、驱动机构响应速度、物料本身不均匀等非线性的随机干扰会造成采集的称重数据体现出离散型分布。
3.基于此，目前称重数据的处理方法多为限幅滤波、中位值滤波、算术平均滤波等，这些方法都不能有效消除数据的偶发波动，从而导致较大的称量误差。
4.综上，目前亟需一种称重数据处理技术，用于解决上述现有技术存在的问题。


技术实现要素：

5.由于现有方法存在上述问题，本发明提出秤的称重数据处理方法、装置及存储介质。
6.第一方面，本发明提供了一种称重数据处理方法，包括：
7.获取当前时刻的测量称重数据、当前时刻的预测称重数据以及当前时刻的滤波参数；
8.根据所述当前时刻的滤波参数确定当前时刻的增益系数；
9.根据所述当前时刻的增益系数对所述当前时刻的测量称重数据以及所述当前时刻的预测称重数据进行加权求和得到当前时刻滤波后的称重数据；
10.根据所述当前时刻滤波后的称重数据，确定所述当前时刻的称重结果数据。
11.进一步地，所述获取当前时刻的滤波参数，包括：
12.获取当前时刻的称重物料的材料信息；
13.根据所述材料信息确定所述滤波参数。
14.进一步地，所述当前时刻的滤波参数包含第一滤波参数以及第二滤波参数，所述根据所述当前时刻的滤波参数确定当前时刻的增益系数，包括：
15.获取上一时刻的第一中间量，其中，所述上一时刻的第一中间量根据上一时刻的增益系数和上一时刻的第二中间量确定；
16.根据所述上一时刻的第一中间量和所述第一滤波参数，确定当前时刻的第二中间量；
17.根据所述当前时刻的第二中间量和所述第二滤波参数，确定所述当前时刻的增益系数。
18.进一步地，所述根据所述当前时刻的增益系数对所述当前时刻的测量称重数据以及所述当前时刻的预测称重数据进行加权求和得到所述当前时刻滤波后的称重数据，包括：
19.将所述当前时刻的增益系数作为所述当前时刻的测量称重数据的第一加权系数；
20.根据所述第一加权系数确定所述当前时刻的预测称重数据的第二加权系数；
21.根据所述第一加权系数、所述第二加权系数分别对所述当前时刻的测量称重数据以及所述当前时刻的预测称重数据进行加权并求和得到所述当前时刻滤波后的称重数据。
22.进一步地，所述获取当前时刻的预测称重数据，包括：
23.获取上一时刻滤波后的称重数据以及系统常量；
24.根据所述上一时刻滤波后的称重数据以及所述系统常量确定所述当前时刻的预测称重数据。
25.进一步地，在所述根据所述当前时刻滤波后的称重数据，确定所述当前时刻的称重结果数据之后，还包括：
26.获取第一称重目标以及当前时刻误差补偿重量；
27.根据所述第一称重目标以及所述当前时刻误差补偿重量确定第二称重目标；
28.判断所述当前时刻的称重结果数据是否达到所述第二称重目标；
29.若达到，则停止称重并根据预设时间后的称重数据确定下一时刻误差补偿重量。
30.进一步地，所述根据预设时间后的称重数据确定下一时刻误差补偿重量，包括：
31.根据所述预设时间后的称重数据与所述第一称重目标的差值，确定下一时刻误差补偿重量；或者，
32.根据所述预设时间后的称重数据与所述第一称重目标的差值以及记录的n个历史差值的平均值，确定下一时刻误差补偿重量，n为正整数。
33.进一步地，所述根据所述当前时刻滤波后的称重数据，确定所述当前时刻的称重结果数据，包括：
34.将所述当前时刻滤波后的称重数据，确定为所述当前时刻的称重结果数据；
35.或者，
36.获取m个相邻时刻分别对应的m个滤波后的称重数据，并将所述m个滤波后的称重数据的平均值确定为所述当前时刻的称重结果数据；其中，所述m个相邻时刻包括所述当前时刻以及所述当前时刻之前的m-1个相邻时刻，m为大于1的正整数。
37.第二方面，本发明提供了一种称重数据处理装置，包括：
38.获取模块，用于获取当前时刻的测量称重数据、当前时刻的预测称重数据以及当前时刻的滤波参数；
39.处理模块，用于根据所述当前时刻的滤波参数确定当前时刻的增益系数；根据所述当前时刻的增益系数对所述当前时刻的测量称重数据以及所述当前时刻的预测称重数据进行加权求和得到当前时刻滤波后的称重数据；根据所述当前时刻滤波后的称重数据，确定所述当前时刻的称重结果数据。
40.进一步地，所述处理模块具体用于：
41.获取当前时刻的称重物料的材料信息；
42.根据所述材料信息确定所述滤波参数。
43.进一步地，所述当前时刻的滤波参数包含第一滤波参数以及第二滤波参数，所述处理模块具体用于：
44.获取上一时刻的第一中间量，其中，所述上一时刻的第一中间量根据上一时刻的增益系数和上一时刻的第二中间量确定；
45.根据所述上一时刻的第一中间量和所述第一滤波参数，确定当前时刻的第二中间
量；
46.根据所述当前时刻的第二中间量和所述第二滤波参数，确定所述当前时刻的增益系数。
47.进一步地，所述处理模块具体用于：
48.将所述当前时刻的增益系数作为所述当前时刻的测量称重数据的第一加权系数；
49.根据所述第一加权系数确定所述当前时刻的预测称重数据的第二加权系数；
50.根据所述第一加权系数、所述第二加权系数分别对所述当前时刻的测量称重数据以及所述当前时刻的预测称重数据进行加权并求和得到所述当前时刻滤波后的称重数据。
51.进一步地，所述处理模块具体用于：
52.获取上一时刻滤波后的称重数据以及系统常量；
53.根据所述上一时刻滤波后的称重数据以及所述系统常量确定所述当前时刻的预测称重数据。
54.进一步地，所述处理模块还用于：在所述根据所述当前时刻滤波后的称重数据，确定所述当前时刻的称重结果数据之后，获取第一称重目标以及当前时刻误差补偿重量；
55.根据所述第一称重目标以及所述当前时刻误差补偿重量确定第二称重目标；
56.判断所述当前时刻的称重结果数据是否达到所述第二称重目标；
57.若达到，则停止称重并根据预设时间后的称重数据确定下一时刻误差补偿重量。
58.进一步地，所述处理模块具体用于：根据所述预设时间后的称重数据与所述第一称重目标的差值，确定下一时刻误差补偿重量；或者，
59.根据所述预设时间后的称重数据与所述第一称重目标的差值以及记录的n个历史差值的平均值，确定下一时刻误差补偿重量，n为正整数。
60.进一步地，所述处理模块具体用于：
61.将所述当前时刻滤波后的称重数据，确定为所述当前时刻的称重结果数据；
62.或者，
63.获取m个相邻时刻分别对应的m个滤波后的称重数据，并将所述m个滤波后的称重数据的平均值确定为所述当前时刻的称重结果数据；其中，所述m个相邻时刻包括所述当前时刻以及所述当前时刻之前的m-1个相邻时刻，m为大于1的正整数。
64.第三方面，本发明还提供了一种称重数据处理设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面所述的秤的称重数据处理方法。
65.第四方面，本发明还提供了一种搅拌站，包括如上述第一方面所述的称重数据处理方法。
66.第五方面，本发明还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的秤的称重数据处理方法。
67.由上述技术方案可知，本发明提供的称重数据处理方法、装置及存储介质，本发明通过当前时刻的增益系数对当前时刻的测量称重数据以及当前时刻的预测称重数据进行加权，消除了振动干扰，避免了离散型数据表现的波动大尖峰的现象，提高了称重结果数据的准确性。
附图说明
68.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些图获得其他的附图。
69.图1为本发明提供的秤的称重数据处理方法的系统框架；
70.图2为本发明提供的秤的称重数据处理方法的流程示意图；
71.图3为本发明提供的秤的称重数据处理方法的流程示意图；
72.图4为本发明提供的秤的称重数据处理方法的流程示意图；
73.图5为本发明提供的秤的称重数据处理方法的示意图；
74.图6为本发明提供的秤的称重数据处理装置的结构示意图；
75.图7为本发明提供的称重数据处理装置的结构示意图。
具体实施方式
76.下面结合附图，对本发明的具体实施方式作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
77.本发明实施例提供的秤的称重数据处理方法，可以适用于如图1所示的系统架构中，该系统架构包括称重传感器100、模数转换装置200、中央控制器300以及称量执行机构400。
78.具体的，称重传感器100在受到秤体压力后使其电阻应力片变形，称重传感器100将电阻变化转换为电压信号输出。
79.模数转换装置200将称重传感器100输出的电压信号转换为数字信号。
80.中央控制器300用于处理模数转换装置200输出的数字信号以及控制称量执行机构400完成称重过程。
81.需要说明的是，中央控制器可以为可编程逻辑控制器(programmable logic controller，plc)，本发明实施例对此不做具体限定。
82.本发明实施例中，模数转换装置将称重传感器100输出的电压信号转换为数字信号，通过can总线通信发送到中央控制器进行滤波处理，再驱动称量执行机构完成称重过程。
83.需要说明的是，图1仅是本发明实施例系统架构的一种示例，本发明对此不做具体限定。
84.基于上述所示意的系统架构，图2为本发明实施例提供的一种秤的称重数据处理方法所对应的流程示意图，如图2所示，该方法包括：
85.步骤201，获取当前时刻的测量称重数据、当前时刻的预测称重数据以及当前时刻的滤波参数。
86.需要说明的是，本发明实施例中，通过中央控制器对不同时刻的秤的称重数据进行采样得到多个不同时刻的测量称重数据，比如记为：c(t0)、c(t1)、c(t2)、c(t3)
……
c(tn)，分别对应t0、t1、t2、t3
……
tn时刻。
87.进一步地，本发明实施例在步骤201之前，获取上一时刻滤波后的称重数据以及系
统常量；
88.根据上一时刻滤波后的称重数据以及系统常量确定当前时刻的预测称重数据。
89.在一种可能的实施方式中，将上一时刻滤波后的称重数据与系统常量的乘积作为当前时刻的预测称重数据。
90.需要说明的是，在系统恒定的情况下，系统常量为1。也就是说，在系统恒定的情况下，当前时刻的预测称重数据与上一时刻滤波后的称重数据相同。而在其他情况下，系统常量可以根据需要取其他数值。
91.上述方案，通过上一时刻滤波后的称重数据以及系统常量对当前时刻的称重数据进行预测，提高了称重结果数据的准确性。
92.进一步地，本发明实施例中，当前时刻的滤波参数包含第一滤波参数以及第二滤波参数。
93.具体的，获取当前时刻的称重物料的材料信息；
94.根据材料信息确定滤波参数。
95.在一种可能的实施方式中，材料信息包含密度信息和/或类型信息，根据密度信息确定第一滤波参数以及第二滤波参数的比例关系。
96.本发明实施例中，称重物料的材料密度越大，k1/k2的值越大。
97.举例来说，当称重物料的材料密度为0.735时，k1为0.1，k2为500；当称重物料的材料密度为0.5时，k1为0.1，k2为1000。
98.本发明实施例中，第一滤波参数k1的范围通常在0.1到0.5，第二滤波参数k2的范围通常在50到2000。
99.上述方案，针对不同材料的称重物料调整滤波参数即可，具有高可适应性。
100.步骤202，根据当前时刻的滤波参数确定当前时刻的增益系数。
101.具体的，获取上一时刻的第一中间量；
102.需要说明的是，其中，上一时刻的第一中间量根据上一时刻的增益系数和上一时刻的第二中间量确定。
103.根据上一时刻的第一中间量和第一滤波参数，确定当前时刻的第二中间量；
104.根据当前时刻的第二中间量和第二滤波参数，确定当前时刻的增益系数。
105.本发明实施例中，增益系数g的具体计算如下：
106.g(tn)＝m(tn)*(m(tn)+k2)^(-1)
107.m(tn)＝a*w(tn-1)+k1
108.w(tn-1)＝(b-g(tn-1))*m(tn-1)
109.需要说明的是，其中，tn表示当前时刻，tn-1表示上一时刻，a、b为常数，k1为第一滤波参数，k2为第二滤波参数，m为第二中间量、w为第一中间量。
110.上述方案，通过对实际测量称重数据进行递归迭代，消除了振动干扰，避免了离散型数据表现的波动大尖峰的现象。
111.步骤203，根据当前时刻的增益系数对当前时刻的测量称重数据以及当前时刻的预测称重数据进行加权求和得到当前时刻滤波后的称重数据。
112.具体的，将当前时刻的增益系数作为当前时刻的测量称重数据的第一加权系数；
113.根据第一加权系数确定当前时刻的预测称重数据的第二加权系数；
114.根据第一加权系数、第二加权系数分别对当前时刻的测量称重数据以及当前时刻的预测称重数据进行加权并求和得到当前时刻滤波后的称重数据。
115.举例来说，当前时刻滤波后的称重数据的具体计算公式如下：
116.o＝(1-g)*md+g*c
117.需要说明的是，其中，o表示当前时刻滤波后的称重数据，md表示当前时刻的预测称重数据，c表示当前时刻的测量称重数据，g表示当前时刻的增益系数。
118.本发明实施例中，增益系数表示当前时刻的测量称重数据相对于当前时刻的预测称重数据的可信度。
119.上述方案，通过对当前时刻的测量称重数据以及当前时刻的预测称重数据进行不同可信度的加权，提高了当前时刻的称重结果数据的准确性。
120.步骤204，根据当前时刻滤波后的称重数据，确定当前时刻的称重结果数据。
121.上述方案，通过当前时刻的增益系数对当前时刻的测量称重数据以及当前时刻的预测称重数据进行加权，消除了振动干扰，避免了离散型数据表现的波动大尖峰的现象，提高了称重结果数据的准确性。
122.进一步地，本发明实施例在步骤204中，在一种可能的实施方式中，将当前时刻滤波后的称重数据，确定为当前时刻的称重结果数据。
123.在另一种可能的实施方式中，步骤流程如图3所示，如下：
124.步骤301，获取m个相邻时刻分别对应的m个滤波后的称重数据。
125.需要说明的是，m为大于1的正整数。
126.步骤302，将m个滤波后的称重数据的平均值确定为当前时刻的称重结果数据。
127.需要说明的是，其中，m个相邻时刻包括当前时刻以及当前时刻之前的m-1个相邻时刻。
128.举例来说，当前时刻为t6，取当前时刻之前的5个相邻时刻分别为t5、t4、t3、t2、t1。t6、t5、t4、t3、t2、t1分别对应1个滤波后的称重数据。取这6个滤波后的称重数据的平均值确定为当前时刻的称重结果数据。
129.具体的，t6对应的滤波后的称重数据为9.6kg，t5对应的滤波后的称重数据为9.5kg,，t4对应的滤波后的称重数据为9.7kg，t3对应的滤波后的称重数据为9.6kg，t2对应的滤波后的称重数据为9.7kg，t1对应的滤波后的称重数据为9.5kg，得到的当前时刻的称重结果数据为9.6kg。
130.进一步地，基于上述方法得到n个时刻滤波后的称重数据为o(t0)、o(t1)、o(t2)、o(t3)
……
o(tn)，将其分成r组数组。
131.比如，将o(t0)、o(t1)、o(t2)、o(t3)、o(t4)、o(t5)作为一组数组，从而这一组的称重结果的具体计算如下：
132.o＝(o(t0)+o(t1)+o(t2)+o(t3)+o(t4)+o(t5))*6^(-1)
133.本发明实施例中，通过对每组的滤波后的称重数据集合求平均值提高了称重结果的准确性。
134.上述方案，针对不同材料的称重物料调整滤波参数即可，具有高可适应性，通过预测称重数据对实际测量称重数据进行递归迭代，消除了振动干扰，避免了离散型数据表现的波动大尖峰的现象。
135.为了更好的解释本发明实施例，下面结合具体的例子介绍本发明实施例的具体过程。
136.第一步：获取不同时刻的测量称重数据，记为：c(t0)、c(t1)、c(t2)、c(t3)
……
c(tn)。
137.第二步：计算预测称重数据，具体的计算公式如下：
138.md(tn)＝a*o(tn-1)
139.需要说明的是，md(tn)为tn时刻的预测称重数据，a为系统常量，o(tn-1)为上一时刻滤波后的称重数据。
140.第三步：计算滤波系数，具体的计算公式如下：
141.m(tn)＝a*w(tn-1)+k1
142.需要说明的是，w(tn-1)为上一时刻的滤波中间结果，k1为第一滤波参数，其范围在0.1到0.5。
143.本发明实施例中，第一滤波参数由称重物料的材料信息确定。
144.需要说明的是，称重物料的材料信息包括材料的种类、密度等。
145.第四步：计算增益系数，具体的计算公式如下：
146.g(tn)＝m(tn)*(m(tn)+k2)^(-1)
147.需要说明的是，k2为第二滤波参数，其范围在50到2000。
148.本发明实施例中，第一滤波参数由称重物料的材料信息确定。
149.需要说明的是，称重物料的材料信息包括材料的种类、密度等。
150.第五步：计算滤波中间结果，具体的计算公式如下：
151.w(tn)＝(b-g(tn))*m(tn)
152.需要说明的是，其中，b为常量。
153.第六步：计算不同时刻滤波后的称重数据，具体的计算公式如下：
154.o(tn)＝md(tn)+g(tn)*(c(tn)-md(tn))
155.进一步地，将o(t0)、o(t1)、o(t2)、o(t3)、o(t4)、o(t5)组成一组数组，将o(t6)、o(t7)、o(t8)、o(t9)、o(t10)、o(t11)组成一组数组，以此类推，即将每6个数据作为一组数组。
156.第七步：计算每组数组的平均值输出称重结果。
157.比如，将o1＝(o(t0)+o(t1)+o(t2)+o(t3)+o(t4)+o(t5))*6^(-1)作为第一组数组的称重结果。
158.基于此，滤波过程如表1所示：
159.表1
160.序号cmdomwgak1k2110.92598256.89432336.9508981327.116176787.0163180580.01403263610.150024.986762586.95089816.9233355937.116318067.0164554010.01403291110.150037.009721976.92333566.9245478697.11645547.0165889170.01403317810.1500412.69978566.92454797.0055943077.116588927.0167187120.01403343710.150054.065281417.00559436.9643308687.116718717.0168448890.0140336910.150065.986794046.96433096.9506121797.116844897.016967550.01403393510.150079.033203166.95061226.9798396227.116967557.0170867920.01403417410.1500
811.15785726.97983967.0384756157.117086797.0172027110.01403440510.150099.038793867.03847567.0665493437.117202717.0173153980.01403463110.1500108.38680427.06654937.0850789227.11731547.0174249450.0140348510.1500115.718639857.08507897.0659008637.117424957.0175314380.01403506310.15001212.582197.06590097.1433234717.117531447.0176349630.0140352710.15001310.89549817.14332357.195987017.117634967.0177356030.01403547110.1500145.165955737.1959877.1674941677.11773567.0178334370.01403566710.1500153.725551347.16749427.1191835497.117833447.0179285440.01403585710.1500
161.从表1可以看出，滤波后的称重数据o呈线性排列，数据平滑。
162.上述方案，针对不同材料的称重物料调整滤波参数即可，具有高可适应性，通过预测称重数据对实际测量称重数据进行递归迭代，消除了振动干扰，避免了离散型数据表现的波动大尖峰的现象。
163.进一步地，基于上述方案得到了滤波后的称重数据，下面介绍称量过程中滤波后的称重数据的使用，步骤流程如图4所示，如下：
164.步骤401，获取第一称重目标以及当前时刻误差补偿重量。
165.步骤402，根据第一称重目标以及当前时刻误差补偿重量确定第二称重目标。
166.本发明实施例中，中央控制器根据设定的称量目标即第一称重目标和设定的误差补偿重量，计算出称重需要的实际目标即第二称重目标。
167.举例来说，设定第一称重目标为10kg，误差补偿重量初始值为-0.2kg，则第二称重目标为9.8kg。
168.步骤403，判断当前时刻的称重结果数据是否达到第二称重目标。
169.步骤404，若达到，则停止称重并根据预设时间后的称重数据确定下一时刻误差补偿重量。
170.需要说明的是，预设时间后的称重数据可以为稳秤后的称重数据，预设时间可以根据稳秤所需的时间设定。
171.上述方案，根据稳秤后的称重数据确定下一时刻误差补偿重量，提高了称重结果数据的准确性。
172.具体的，在一种可能的实施方式中，根据预设时间后的称重数据与第一称重目标的差值确定下一时刻误差补偿重量。
173.举例来说，中央控制器驱动称量执行机构动作，称量过程中输送物料重量到达第二称重目标时，中央控制器停止称量执行机构工作，等待预设的稳秤时间比如2秒后，记录本次称重过程输送物料的实际物料重量为9.8kg，此时第一称重目标为10kg，则误差补偿重量为-0.2kg。
174.再比如，等待预设的稳秤时间后，记录本次称重过程输送物料的实际物料重量为9.6kg，此时第一称重目标为10kg，则误差补偿重量为-0.4kg。
175.在另一种可能的实施方式中，根据预设时间后的称重数据与第一称重目标的差值以及记录的n个历史差值的平均值，确定下一时刻误差补偿重量。
176.需要说明的是，如果预设时间后的称重数据与第一称重目标的差值大于0，则修正为0，避免多称的现象出现。
177.本发明实施例中，误差补偿重量的计算采用平均值滤波算法。
178.举例来说，取3次误差重量的平均值，即每3次计量过程计算一次误差补偿重量。比如第一次的误差重量为-0.5kg，第二次的误差重量为0.0kg，第三次的误差重量为-0.3kg，则误差补偿重量为-0.27kg。
179.本发明实施例中，针对误差补偿重量采用平均值滤波算法达到快速响应的同时提高了称重数据的准确性。
180.上述方案，滤波后的称重数据适应于现有的计量机制，有效消除了振动干扰，配合称量执行机构大扭矩高抗过载性以及毫秒级的加减速动态响应时间特性，可以准确的实现克级别的计量；对于不同的秤，微调滤波参数即可使用，简单高效。
181.进一步地，本发明实施例中滤波后的称重数据与测量称重数据的对比图如图5所示，从图中可以看出，测量称重数据即测量值因干扰信号的存在跳动较大，滤波后的称重数据即滤波值趋于平滑。
182.基于同一发明构思，图6示例性的示出了本发明实施例提供的一种秤的称重数据处理装置，该装置可以为一种秤的称重数据处理方法的流程。
183.所述装置，包括：
184.获取模块，用于获取当前时刻的测量称重数据、当前时刻的预测称重数据以及当前时刻的滤波参数；
185.处理模块，用于根据所述当前时刻的滤波参数确定当前时刻的增益系数；根据所述当前时刻的增益系数对所述当前时刻的测量称重数据以及所述当前时刻的预测称重数据进行加权求和得到当前时刻滤波后的称重数据；根据所述当前时刻滤波后的称重数据，确定所述当前时刻的称重结果数据。
186.进一步地，所述处理模块具体用于：
187.获取当前时刻的称重物料的材料信息；
188.根据所述材料信息确定所述滤波参数。
189.进一步地，所述当前时刻的滤波参数包含第一滤波参数以及第二滤波参数，所述处理模块具体用于：
190.获取上一时刻的第一中间量，其中，所述上一时刻的第一中间量根据上一时刻的增益系数和上一时刻的第二中间量确定；
191.根据所述上一时刻的第一中间量和所述第一滤波参数，确定当前时刻的第二中间量；
192.根据所述当前时刻的第二中间量和所述第二滤波参数，确定所述当前时刻的增益系数。
193.进一步地，所述处理模块具体用于：
194.将所述当前时刻的增益系数作为所述当前时刻的测量称重数据的第一加权系数；
195.根据所述第一加权系数确定所述当前时刻的预测称重数据的第二加权系数；
196.根据所述第一加权系数、所述第二加权系数分别对所述当前时刻的测量称重数据以及所述当前时刻的预测称重数据进行加权并求和得到所述当前时刻滤波后的称重数据。
197.进一步地，所述处理模块具体用于：
198.获取上一时刻滤波后的称重数据以及系统常量；
199.根据所述上一时刻滤波后的称重数据以及所述系统常量确定所述当前时刻的预
测称重数据。
200.进一步地，所述处理模块还用于：在所述根据所述当前时刻滤波后的称重数据，确定所述当前时刻的称重结果数据之后，获取第一称重目标以及当前时刻误差补偿重量；
201.根据所述第一称重目标以及所述当前时刻误差补偿重量确定第二称重目标；
202.判断所述当前时刻的称重结果数据是否达到所述第二称重目标；
203.若达到，则停止称重并根据预设时间后的称重数据确定下一时刻误差补偿重量。
204.进一步地，所述处理模块具体用于：根据所述预设时间后的称重数据与所述第一称重目标的差值，确定下一时刻误差补偿重量；或者，
205.根据所述预设时间后的称重数据与所述第一称重目标的差值以及记录的n个历史差值的平均值，确定下一时刻误差补偿重量，n为正整数。
206.进一步地，所述处理模块具体用于：
207.将所述当前时刻滤波后的称重数据，确定为所述当前时刻的称重结果数据；
208.或者，
209.获取m个相邻时刻分别对应的m个滤波后的称重数据，并将所述m个滤波后的称重数据的平均值确定为所述当前时刻的称重结果数据；其中，所述m个相邻时刻包括所述当前时刻以及所述当前时刻之前的m-1个相邻时刻，m为大于1的正整数。
210.基于相同的发明构思，本发明又一实施例提供了一种称重数据处理装置，参见图7，所述称重数据处理装置具体包括如下内容：处理器701、存储器702、通信接口703和通信总线704；
211.其中，所述处理器701、存储器702、通信接口703通过所述通信总线704完成相互间的通信；所述通信接口703用于实现各设备之间的信息传输；
212.所述处理器701用于调用所述存储器702中的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述秤的称重数据处理方法的全部步骤，例如，所述处理器执行所述计算机程序时实现下述步骤：获取当前时刻的测量称重数据、当前时刻的预测称重数据以及称重物料的材料信息；根据所述材料信息确定滤波参数；根据所述滤波参数、所述当前时刻的测量称重数据以及所述当前时刻的预测称重数据确定当前时刻滤波后的称重数据。
213.基于相同的发明构思，本发明又一实施例提供了一种非暂态计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述秤的称重数据处理方法的全部步骤，例如，所述处理器执行所述计算机程序时实现下述步骤：获取当前时刻的测量称重数据、当前时刻的预测称重数据以及称重物料的材料信息；根据所述材料信息确定滤波参数；根据所述滤波参数、所述当前时刻的测量称重数据以及所述当前时刻的预测称重数据确定当前时刻滤波后的称重数据。
214.此外，上述的存储器中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，用户生活模式预测装置，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者
光盘等各种可以存储程序代码的介质。
215.以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本发明实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
216.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，用户生活模式预测装置，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的用户生活模式预测方法。
217.此外，在本发明中，诸如“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
218.此外，在本发明中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
219.此外，在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
220.最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。