在动态称重中应用基于声卡的数据采集系统

针对定量包装对精度和速度的要求,建立了混合式动态定量称重系统;构建了基于声卡的数据采集系统,介绍了系统软硬件结构,并将数据采集系统应用于动态称重中,实验证明了该方法的可行性.     

基于RST的包装机混合式定量称重控制模型设计

目的提高包装机混合式定量的称重精度。方法针对包装机混合式定量称重系统具有非线性和时滞性的特点,构造三支路结构的双自由度数字控制器(RST控制器),等效为前向预测控制器和无延时控制器,以消除系统扰动和滞后的影响,设计基于RST的包装机定量称重控制系统。运用Simulink工具与传统PID控制器和PID-Smith控制器进行仿真对比。结果 RST控制器相较于PID控制器和PID-Smith控制器超调量小、调节时间短、跟踪能力好、鲁棒性强,能够有效地提高包装机称重控制系统的稳定性和控制精度。结论 RST控制器能够提高包装机混合式定量称重精度,从而提高包装机的包装精度。     

基于高斯和粒子滤波的动态称重数据处理

由于动态称重过程中的噪声干扰,导致动态称重信号处理中存在数据处理速度慢与精度低等不足.为了提高动态称重的快速性与准确性,本文将高斯和粒子滤波算法应用于动态称重数据处理.在对动态称重系统建立状态空间模型的基础上,引进高斯和粒子滤波算法,利用高斯和逼近状态的后验密度,提高了对状态分布估计的精确性.实验结果证明,高斯和粒子滤波方法有效地提高了动态称重的速度与精度,比较实验结果说明本文方法优于传统的扩展卡尔曼滤波和粒子滤波效果.     

包装机混合式自动定量控制系统的设计

简要介绍了混合式自动定量系统的原理,为了提高混合式自动定量系统的定量的速度和定量精度,针对一个具体的包装机设计了一个微机控制系统.该系统以单片微型计算机为核心,与称重传感器相连,具有数据采集的功能,同时具有控制加料、信息显示和主控微机通信的功能.该控制系统在包装机上具有较大的推广价值和一定的实效性.     

基于扩展卡尔曼滤波的气力输送动态称重系统

为了提高粉料在气力输送过程中动态称重的精度,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波算法的动态称重方法。通过设置多个称重传感器,对采集的数据进行融合并滤波处理,以消除干扰噪声对系统测量的影响。同时采用减重计量法,将数据处理结果通过智能控制器实时调节卸料控制阀的开关度,以提高动态称重的精度。实验结果表明:称重30kg二氧化硅粉末,平均误差在0.3%以下。     

动态秤称重干扰的量化评估方法研究

针对称重干扰对测量信号造成扰动并产生计量误差影响动态秤称重性能的情况,研究量化评估方法实现称重干扰的测量和分析.按照称重时间相同原则,采用称重数据处理方法处理称重干扰数据,获得干扰造成的计量误差,从而以不同场景的干扰组成成分不同为依据,统计量化评估不同干扰成分对计量结果的影响强度.回归系统性能研究,经过在动态秤的试验,验证该量化评估方法具备应用性和有效性.     

基于模糊神经网络技术的定量秤研究

以传送带、料门给料的动态称重过程为对象,提出了一种新型动态定量称重控制方法。该方法从过程对象的实际出发,基于多元复合控制思想,称重策略采取分段控制并引入模糊神经网络控制技术,调节量采取给料门和传送带两个自由度协调。研究结果表明:该方法能够比较理想地解决动态定量称重过程中速度与准确度的矛盾。动态称重设定值为1000g时,该装置定量误差为±0 5%,称重速度<8s 次。     

混合式定量加料过程的PID-模糊控制

在论述混合式定量加料原理的基础上，介绍了PID-模糊控制在混合式定量加料中的应用，研究了一个具体的PID-模糊控制设计方法，在实验的基础上得出相关的参数，用Matlab仿真结果表明PID-模糊控制提高了称重过程加料精度，并有效地改善控制系统的稳定性和可控性。     

动态定量称量包装系统滤波算法

目的为了提高动态定量称量包装精度,提升数据采集和信号测量的准确性。方法分析定量称量系统的组成以及工作原理,并针对系统中存在的噪声,提出一种基于小波包滤波的称量包装滤波算法。通过塔式分解方法实现快速离散小波包变换,由离散卷积方程得到小波包分解系数,进而完成滤波算法的重组。结果通过仿真和实验结果可知,小波包滤波方法能够很好地滤除动态称量信号中的噪声,提升了有用信号的品质。结论该滤波算法提升了动态定量称量系统的稳定性,提高了称量包装精度。     

提高粘性食品称重精度方法的研究

针对目前粘性块状食品动态定量过程中,遇到的一些影响称重精度的问题,分别对机械结构、电路系统和软件算法进行了设计改进和方法研究.机械结构采用带搅拌机构的双管螺旋喂料机,以及带刮板的称斗结构,并在机械部件表面喷涂特氟龙涂料,减少粘结;硬件电路采用数字可编程放大器MAX4194作为称重传感器微弱电信号的放大器,采用32位单片微处理器LPC2134作为电路系统核心,可以对称重信号进行快速的处理;软件设计中,主程序采用分阶段称重,加入微分算法,以便于有效地滤除误差信号,并根据速度和重量对数据进行判断处理,对执行机构发送命令.     

基于PLC冗余技术的全自动称量包装精度控制

目的 由于全自动称量包装精度控制容易受到物料冲力等因素的影响,导致精度控制很难保持稳定,降低其抗扰性能.为此,提出基于PLC冗余技术的全自动称量包装精度控制方法.方法 建立称量传感器的数学模型,采用滑动平均滤波和程序判断滤波处理称量原始信号,去除动态振荡和干扰因素,将处理的信号作为输入数据,利用PLC冗余技术制定同步机制,实现数据传输和控制命令的同步传输,在此基础上,使用设计的专家控制器,根据灵活的控制规则库实现全自动称量包装的精度控制.结果 设计的基于PLC冗余技术的全自动称量包装精度控制方法过码质量计量偏差小、通讯数据协同性好.结论 通过滤波处理的控制方法可以有效提高控制系统的抗扰性能.     

自动定量称量包装传感器信号去噪算法

目的为了有效滤除自动称量控制系统中的噪声信号,提升称量系统的稳定性和精确度,提出一种基于BP神经网络粒子滤波的称量信号去噪方法。方法在粒子滤波算法中映入了BP神经网络,利用BP神经网络的非线性映射特点,对权值进行分裂和选择,将观测值看作神经网络的目标信号,通过神经网络中的多次训练增大小权值粒子的权重,从而提高粒子滤波算法的多样性。结果仿真和实验结果表明,BP神经网络粒子滤波方法能有效滤除称量包装系统中的噪声信号,提升传感器信号品质。结论该滤波方法大大提升了称量系统的稳定性,有效提高了称量包装的精度,所述控制方法可以明显提高定量称量控制过程的稳定性、精确性以及鲁棒性。     

包装过程称量信号处理方法研究

目的 为提高包装过程定量称量精度,结合卡尔曼滤波算法和模糊控制原理设计一种称量信号处理方法。方法 定量称量控制系统一般由触摸屏、控制器、称量传感器、变频器等电气设备组成。以传感器信号处理为主要研究对象,提出一种改进卡尔曼滤波算法。采用卡尔曼滤波器实现称量信号中随机噪声的处理。利用模糊控制器来实时监测卡尔曼滤波每次更新后实际方差和理论方差的差值。最后,进行实验研究。结果 实验结果表明,改进卡尔曼滤波的实际性能比较理想,滤波处理前,称量误差最大可以达到2.5%;经滤波处理后,最大称量误差只有0.26%。结论 所述信号处理方法可以有效地降低称量信号噪声,提高称量精度。     

基于小波去噪和经验模态分解算法的足尺人造板动态称重研究

为了在振动状态下测量出足尺人造板质量,提出了一种基于小波去噪和经验模态分解的动态称重方法。采用小波去噪对力传感器的采样信号进行预处理,降低噪声对经验模态分解产生的影响;采用更合理的本征模函数筛选停止准则和端点效应抑制方法,提高动态称重精度;利用LabVIEW编写动态称重程序并进行试验。结果表明,该方法可以有效测得自由振动状态下的足尺人造板质量,且最大称重误差在0.4%以内。     

选别机的动态特性分析及其称量信号处理

为了提高选别机的称量准确度和速度,对选别机称量系统的动态特性进行分析,建立称量系统模型,分析影响称系统的动态特性因素,通过基于传感器的动态品质补偿模拟了增大阻尼技术,保证测量系统动态响应的快速准确性.结果表明,采用动态补偿有利于提高称量的准确性.     

多头组合秤的算法研究分析

目的 为研究不同类型算法对提高多头组合秤称重精度和称重速度的影响.方法 把动态规划算法和遗传算法应用于多头组合秤,通过对比不同数量的称量斗,2种算法在组合成功率和组合时间上的优劣,分析出最适合多头组合秤的算法.结果 动态规划算法的组合时间明显少于遗传算法的组合时间.遗传算法的组合成功率一直保持着96％以上的高水平;动态规划算法在称量斗数量少于10时的组合成功率低于90％,但随称量斗数量的增加而明显提高.结论 在少于20个称量斗的称重系统中采用遗传算法,虽然花费时间稍多,但是可以获得高组合成功率;在大于20个称量斗的称重系统中采用动态规划算法,既花费时间少,也能获得高组合成功率.     

基于滑窗平滑的科氏流量计时间差优化算法

提出了一种优化的时间差算法,首先通过自适应格型陷波器对信号进行预处理,然后基于希尔伯特变换计算其相位差.提出了滑窗平滑算法对希尔伯特变换后的相位差结果做进一步平滑,剔除异常值.最后通过交叉标定计算总流量.利用东京计装CCM2000型科里奥利质量流量计验证其性能.滑窗平滑使得小流量误差降低至0.21％,比原方法低25％.此外,研究表明滑窗平滑能有效降低降采样带来的误差.通过对DTFT、SGA等算法进行滑窗优化处理,验证了该算法的泛化能力和推广价值.