路基路面的压实是施工组织中的一道重要工序,实践证明,压实可以使路基及路面各结构层的材料具有一定的密实度,提高路基土和路面材料的不透水性及强度稳定性,减少路基、路面在行车载荷作用下产生的永久变形,这对于公路的路基、路面具有重要的意义。振动压路机是如今工程建设中的主要压实机械,振动压路机通过振动轮偏心振子的高速旋转产生一个离心力对压实路面往复冲击,使得路基路面材料的颗粒状态不断的改变,以达到压实的目的。在传统的压实度检测方法不能满足工程需要的前提下,车载式压实度实时检测方法成为当今研究的主要方向。试验证明,在土壤不断的压实过程中,振动压路机振动轮的参数(振动位移、振动加速度)与土壤的压实度是正相关的,即随着土壤压实度的不断增加,振动轮振动位移、振动加速度也在不断的变大。基于两者之间存在的这种关系,可以在振动压路机振动轮上安装加速度传感器,通过实时检测振动加速度的大小来判断土壤压实度的情况。在处理从传感器检测的振动加速度信号的过程中,去除检测信号的干扰噪声,分析信号的奇异点,以及表征振动加速度的特征参数是信号处理的主要内容,分析证明,使用小波分析处理这种非平稳信号有着独特的优势。通过小波分析处理可以很大程度上去除系统中的干扰噪声,同时能非常方便的检测出信号的奇异点发生的位置。实测数据表明,振动加速度和土壤压实度之间虽然在土壤压实的前中期是正相关的,但是两者之间的线性关系并不是很好,基于BP神经网络在处理非线性映射方面的能力和特点,使用BP神经网络来反应两者之间的映射关系,仿真及数据检测表明,BP神经网络的应用是可行的。