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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。 相似文献
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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. 相似文献
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混合式定量加料过程的PID-模糊控制 总被引:11,自引:6,他引:5
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。 相似文献
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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。 相似文献
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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. 相似文献
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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. 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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. 相似文献