动态定量称重系统控制策略的研究

提高动态定量称重包装系统控制精度,提升动态称重效率。对物料动态称量包装系统组成进行分析,提出了一种基于RBF(radial basis function)神经网络的PID的动态定量称重包装控制方法,建立了3层的神经网络模型。在RBF神经网络PID控制过程中,由神经网络RBF在线辨识得到了梯度信息,然后由得到的梯度信息对PID中的三个参数进行在线调整,从而提高了动态称量系统的控制精度。仿真结果表明,RBF神经网络的PID控制方法与传统的PID控制方法相比具有较强的鲁棒性,能够明显提高定量称重包装系统的控制精度。