装载机是一种广泛应用于施工作业的机械设备,具有装、卸施工物料的功能。为提高作业效率、降低运输成本,现场需要获得装载机装载的物料质量。现有的装载机称重设备,在设计之初就假定装载机工作过程是匀速升举物料的。本文针对工业使用的装载机,设计了非匀速装载时的称重系统,不需增加传感器数量就能满足精度需求,还可以不改变装载机原有的工作流程,适应一定的恶劣环境。首先,本文通过分析装载机的工作过程,明确装载机铲斗运动的原因是液压缸输出压力。分析了装载机动臂举升铲斗过程的力学特性,建立了铲斗运动过程中液压缸输出压力与铲斗运动过程参数的关系,得到载重质量与油压关系的非线性、含不确定因素的称重物理模型。因此本文提出通过基于神经网络的载重检测算法,获得液压缸输出压力和载重质量的近似关系,实现通过检测液压缸输出压力,计算载重质量的功能。并通过仿真实验证明,本文所使用的载重检测算法能够近似替代输出压力和载重质量的关系。其次,本文设计开发了嵌入式称重系统,实现了基于神经网络的载重检测算法。该系统主要包括：基于集成运算放大器LM324、高速模数转换器AD7888的信号处理模块,用于调理输入信号：基于STM32的控制运算模块,用于控制各模块功能及实现基于神经网络的载重检测算法,测量载重质量；基于液晶模块、矩阵键盘的人机交互模块,用于显示称重结果等信息及接收用户指令输入：基于AMS1117-3.3、X7805的电源模块,用于向各模块供电。最后,通过基于ZL50CN型装载机的测试实验,验证了本文设计的称重系统能够适应非匀速的称重过程,满足现场精度要求。