基于小波神经网络的收割机测产系统振动信号分析

摘要

通过分析收割机传感器输出信号,发现输出信号中掺杂着大量无用噪声信号,使测产的精度产生了很大误差.一般的噪声信号处理使用一些简单的数字滤波方式可以起到滤波的作用,但收割机在田间行驶过程中车辆振动及田间沟壑等对传感器产生的不规则和随机的振动会造成称量结果的误差大和不稳定.为此,提出了一种小波分析结合神经网络的算法对传感器输出信号进行降噪处理的方法.通过实验仿真得出,采用小波神经网络算法处理后的测量信号比传统滤波去噪方法更接近实际测量结果,测量相对平均误差可减小到2.14%.