管道物流系统测速定位数据融合矫正算法研究

摘要：

地下物流运输体系被视为新一代智慧城市物流配送系统的重要载体,管廊内的货运车辆测速定位方法是该体系的关键技术之一.针对一类永磁悬浮管道物流系统的测速定位难题,设计了一种多普勒雷达与惯性传感器相结合的测速方法;另外,针对多普勒雷达测速数据失常问题,设计一种采用麻雀算法(SSA)和优化极限学习机(ELM)的组合分类模型(SSA-ELM),使用该模型对失常数据进行分类,并对失常数据采用对应的惯性传感器数据进行补偿与矫正.结果表明,SSA-ELM组合分类模型对多普勒雷达测速失常数据的分类正确率达99.69%,且通过补偿后速度积分得到的位移误差降至2.6%,有效提高管廊内车辆测速定位精度,为管道物流系统的安全运行提供可靠保障.

关键词：管道运输、多普勒雷达、惯性传感器、组合测速、SSA-ELM组合分类模型

所属期刊栏目：43

分类号：U171(管道运输)

资助基金：国家自然科学基金62063009

在线出版日期：2023-09-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：342-351