主流的电子路灯维修车衡利用并联方式，在模拟接线盒中将各路称重传感器的输出信号集中累加， 从化路灯维修车出租, 出租路灯维修车, 从化路灯维修车租赁  获得一个与被测载荷质量成比例的电压信号，经信号调理、A/D转换后，由单片机处理获得称重结果，送显示、通信，完成被测载荷的称重。现有路灯维修车衡的主要缺陷有：

   （1）偏载误差不易补偿，称重结果受偏载误差影响大。现有路灯维修车衡通过人工反复调节模拟接线盒中偏载误差调整电位器，改变每路称重传感器通道增益，以补偿偏载误差。这种方法由于受各种非线性因素影响，操作繁琐，工作效率低，补偿效果差。

  （2）现有路灯维修车衡不具备容错功能，任意一路称重传感器发生故障都将造成整个称重系统失效。针对现有路灯维修车衡的不足，在商务部优化机电和高新技术产品进出口结构资金项目“基于多源信息融合的智能化路灯维修车衡”（财企[2007]301号）的支持下，在衡多传感器相关性分析、衡称重传感器故障融合检测方法、衡智能容错方法、衡称重融合方法与误差补偿方法等方面开展了一系列的研究工作，实现了衡任意1~2路称重传感器故障状态下的正常称重，成功研制了智能化路灯维修车衡，并通过广西柳州市计量技术测试研究所的现场检定和国家有关部门的鉴定。

    1.的主要成果与创新点:  （1）研究了路灯维修车衡多传感器相关性，建立了路灯维修车衡多传感器的关联模型。路灯维修车衡各称重传感器输出信号及输出信号的比值相互影响，存在某种非线性函数关系，首先利用RBFNN分别建立了称重传感器输出关联模型和相邻传感器输出信号比值的关联模型，获得称重传感器的两组独立、冗余的预测信号；然后以这两组冗余预测值为输入，构建了一种基于自适应加权融合的称重传感器全关联模型，利用两个关联模型的方差和两组冗余预测值的方差实时修正融合权值，完成了这两组预测信号的自适应加权融合，获得了比单个关联模型准确度更高的称重传感器输出信号估计值，实现了单传感器故障状态下，故障传感器输出的准确估计。同时建立了路灯维修车衡多传感器的局部关联模型，实现了两路传感器故障状态下，故障传感器输出的准确估计。仿真实验结果表明单传感器故障状态下，基于自适应加权融合的全关联模型能够准确地估计故障传感器输出，其估计值的误差比单个134关联模型的估计值及算术平均值融合的误差更小，从而获得了更准确的传感器输出估计值；两路传感器故障状态下，局部关联模型能较好地实现故障传感器输出估计。多传感器相关性研究为路灯维修车衡的故障诊断与智能容错奠定了基础。

   （2）分析了路灯维修车衡称重传感器产生故障的原因及故障类型，在路灯维修车衡多传感器相关性研究的基础上，根据传感器故障特征、先验知识和表决融合检测准则，构建了一种智能故障融合检测方法与智能容错方法，实现了故障传感器的寻址与隔离、传感器故障类型识别、传感器故障预测、故障传感器输出估计以及称重融合输入向量重构等功能，完成了1~2路传感器故障状态下的正常称重，并探讨了任意两路传感器发生故障时，路灯维修车衡称重传感器的故障自动诊断方法。称重传感器智能故障融合检测方法提高了路灯维修车衡的可靠性与智能化程度。

 （3）详细阐述了衡偏载误差、线性度误差、温度误差和蠕变误差的产生机理，构建了基于复合RBFNN（CRBFNN）的衡称重模型，这种CRBFNN模型由多RBFNN（MRBFNN）衡称重融合模型和衡输出融合模型组成。首先根据路灯维修车衡各秤量段不同的最大允许误差，建立了一种MRBFNN衡称重融合模型，实现了衡称重、偏载误差与线性度误差的自动补偿；然后以MRBFNN融合结果、环境温度信号、载荷加载的持续时间信号为输入，构建了一种混联型CRBFNN路灯维修车衡输出融合模型，完成了MRBFNN融合结果的温度与蠕变误差补偿，获得了更准确的称重结果。通过仿真实验，验证了这种CRBFNN衡称重模型的正确性与有效性。基于CRBFNN的衡称重模型与研究成果（1）、（2），共同实现了衡的智能容错功能。

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   （4）结合研究成果（1）~（3），成功研制了智能化衡。这种智能化衡主要由秤体、称重传感器、信号采集与处理系统、模型训练上位机系统、用户管理上位机系统等组成。设计了一种基于DSP+MCU双CPU架构的称重信号采集与处理系统，完成了衡的智能容错功能；研制了一种基于LabVIEW和MATLAB的衡相关模型训练软件（这些模型包括多传感器关联模型、称重传感器故障融合检测模型、MRBFNN称重融合模型和衡输出融合模型等），完成了各模型的离线训练，获得了最优参数，并将各模型参数下载至下位机；开发了一种基于C#.NETFramework和SQL数据库的智能化衡用户管理系统软件，实现了称重数据的有效管理。这种衡智能化程度高、称量准确、操作方便、人工干预少。对这种智能化路灯维修车衡的现场检定结果表明，无故障时，智能化路灯维修车衡的各项性能均优于国家标准规定的三级秤要求；任意1~2路称重传感器发生故障时，衡的各项指标均符合设计要求。

  （5）分析了智能化路灯维修车衡检定结果的误差来源，建立了检定结果的不确定度模型，估计了智能化路灯维修车衡正常使用时称重结果的不确定度。这种不确定模型增加了路灯维修车衡检定结果的可信度，对进一步控制称重误差具有一定的指导意义。

    研究的路灯维修车衡多传感器相关性与智能容错方法为智能信息处理技术在称重系统中的应用提供了一种新思路，有利于现代智能信息处理方法与工程实践的结合，研究成果可直接应用于路灯维修车衡领域，以提高路灯维修车衡的称量准确性、安装调试的便捷性和智能化程度，推动现有路灯维修车衡的技术改造。同时这些研究成果对料斗秤、检重秤、装载机、电子皮带秤、轨道衡等称重装置的研究和其它多传感器检测系统的研究具有借鉴价值。然而仍然存在一些问题，有待今后进一步研究。（1）路灯维修车衡多传感器相关性的进一步研究。路灯维修车衡多路称重传感器输出相互关联，受多种因素影响，关系复杂。如何进一步研究各种因素对多路称重传感器自相关性和互相关性的影响机理，建立误差模型，从而进一步提高称重传感器输出估计值的准确度，还有待于今后进一步研究。（2）路灯维修车衡各模型（包括多传感器关联模型、称重传感器故障融合检测模型，CRBFNN称重模型等）性能的进一步分析，包括模型误差分析、稳定性分析和鲁棒性分析，以进一步优化模型参数。（3）当任意两路称重传感器在同一时刻发生故障时，提出的传感器故障诊断方法能对融合检测模型中的二次预测网络进行修正，以完成故障传感器的寻址与隔离。但是随着路灯维修车衡称重传感器数目的增多，修正后的二次预测网络复杂程度将大大增加，这是该融合检测模型的不足之处，需今后进一步研究完善。（4）在路灯维修车衡多传感器相关性和智能容错方法研究的基础上，成功研制了智能化路灯维修车衡样机，并通过了国家有关部门现场检定。但是诸如产品的工艺流程设计、批量生产时产品质量控制等还有待于进一步完善，该成果的产业化还需进一步努力。

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