基于RBF神经网络PID的全自动称重包装 智能控制

• 作者: 秦培林
• 来源期刊: 包装与食品机械
• 学科: 工学
• 关键词: 全自动称重 神经网络 仿真 鲁棒性
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 58-61
• 页数: 4页
• 分类号: TB486
• 字数: 2269字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-1295.2019.02.013

摘要

全自动称重系统具有非线性强、大滞后以及时变性的特点,严重影响物品动态称重包装精度,为了提升自动称重精度.首先给出了下料称重系统的组成以及原理,并在此基础上建立了数学模型,针对传统PID控制存在动态响应慢、超调量大等缺点,提出了一种基于RBF神经网络PID的自动称重控制方法,阐述了神经网络结构和学习算法,以实现PID控制器比例、积分、微分系数的实时调整,用于提高下料称重包装精度.仿真试验结果表明,RBF神经网络PID控制响应速度快、自适应性强、系统称重误差减小.该控制方法能够有效提高自动称重精度、提升了系统的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	秦培林		17	58	4.0	7.0