动态称重技术在中国是一项较为新兴的技术，与静态称重相比，其主要特点是对于不同设备、不同的测试对象产生的数据形式、噪声干扰大小和方式均不同.该文主要研究动态汽车衡轴重称重技术.该文首先介绍了轴重称重仪的机械设计，给出了两种设计方案.第一种方案基于以应变片为重量传感器，给出了一个完整的设计公式，同时对称重台板的结构进行了有限元分析.第二种方案基于以成品称重传感器为重量传感器，给出了一个示例设计过程，并介绍了数字称重传感器技术.其次对动态称重技术中的数据处理问题进行了分析研究，首先分析了称重数据的特点，利用滤波技术和移动平均法对称重数据进行了处理.建立了动态称重模型，利用系统辨识方法以及基于最小二乘的递归算法对动态称重数据进行处理，以求得称重数据的稳态值.然后进一步建立了更为精确的动态称重模型并进行了分析.最后运用神经网络算法对动态称重数据进行了处理，比较了BP网络和径向基函数网络两种神经网络的优缺点，实例表明径向基函数网络在准确度以及运算速度方面优于BP网络.最后研究了动态汽车轴重称重仪的误差分析问题，系统分析了可能会影响称重精度的因素，重点研究了汽车结构本身对称重误差的影响，并给出了误差源的补偿措施.