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摘要:
目的 为解决微量包装系统中称量传感器输出电压与质量之间的非线性关系、提高称量精度,基于改进BP神经网络设计一种非线性补偿方法.方法 阐述电阻应变式称量传感器的非线性补偿原理,根据称量传感器输入和输出之间的关系,设计一种神经网络补偿器.为提高神经网络控制性能,引入一种惩罚因子,可解决因训练不足导致的误差偏大等问题.结果 经对比发现,改进型BP神经网络具有较快的收敛速度、较高的精度,可提高微量称量包装系统的控制性能.高速模式下,称量误差可以控制在0.5%以内,实际称量结果较理想.结论 该方法能够改善系统动态性能,提高测量精度,可满足称量、包装行业等精度要求.
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文献信息
篇名 非线性质量补偿方法在微量包装系统中的应用
来源期刊 包装工程 学科
关键词 包装 称量 神经网络 非线性
年,卷(期) 2021,(19) 所属期刊栏目 工艺与装备|Process and Equipment
研究方向 页码范围 272-276
页数 5页 分类号 TB486
字数 语种 中文
DOI 10.19554/j.cnki.1001-3563.2021.19.035
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节点文献
包装
称量
神经网络
非线性
研究起点
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研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
包装工程
半月刊
1001-3563
50-1094/TB
大16开
重庆市九龙坡区渝州路33号
78-30
1979
chi
出版文献量(篇)
16469
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