40kg粒状尿素自动称量包装系统

本文介绍一种直接应用在多粉尘，高温度，易腐蚀的恶劣环境下，利用ＳＴＤ总线工业控制机和ＩＢＭＰＣ／ＸＴ建立的一套能保证称量过程的高速度和称量结果的高准确度的自动称量包装系统。     

饲料称量和自动包装中的PLC控制

饲料质量计量和自动包装是饲料工业的重要生产环节.传统机械杠杆的称重方法造成较大的机械误差,影响称量的速度和精度.介绍了应用PLC作为动态称量包装测控设备,在硬件和软件设计中采用了一些措施和动态控制方法,较好地解决了称量速度与精度的矛盾,实现了饲料连续生产中动态称量计量的速度和精度的控制.     

基于PLC的定量称量包装控制系统设计

目的提高定量称量包装机的包装精度。方法在传统包装机械的基础上,基于PLC设计一种定量称量包装控制系统。结合RBF神经网络和PID控制方法,提出一种定量称量包装控制策略,以实现闭环控制。利用RBF神经网络的快速自学习能力调整PID控制的比例、积分、微分系数。以PLC为核心设计控制系统硬件结构并给出人机界面组成。结果通过多次实验,包装精度得到大幅提高,最大相对误差不超过0.6%。结论文中方法提高了定量称量包装机的精度、可靠性和可操作性。     

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。     

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。     

ZB-l型自动称量包装系统

介绍了ZB－1型自动称量包装系统的软硬件结构、工作原理、动态精度及调整方法。     

粉状饲料动态定量称量包装控制系统设计与实现

目的 为提高粉状饲料包装过程的称量精度,提高包装效率,基于RBF神经网络设计一种粉状饲料定量称量包装控制系统.方法 首先介绍系统总体结构,以动态定量称量为主要研究对象,重点分析包装机的给料过程.针对精细给料过程,建立被控对象数学模型,结合传统PID控制和RBF神经网络设计称量控制器.通过RBF神经网络实现PID控制器参数的在线调整,从而提高称量精度.最后进行实际称量试验.结果 试验结果表明,静态和动态称量偏差均可以控制在0.5％以内,计量为25～50 kg,生产能力可以达到900包/h.结论 所述控制系统称量精度较高,具有比较理想的可靠性和稳定性,能够满足包装需求.     

非线性质量补偿方法在微量包装系统中的应用

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.     

自动称量系统称量误差分析

全自动混料系统目前在化工和食品行业已大量使用,已从国际全套引进发展到国内设计制造,但仍存在一定的差异,主要是运行稳定性和称量精度。在实际运用和大量调研的基础上,对影响称量精度的各种因数进行客观的分析和总结。     

基于小波分析的自动包装机快速称量系统

目的 随着袋装商品需求的增加,设计一种新型包装机自动称量系统来快速完成称量包装。方法 设计一种基于ARM最小系统的包装机控制系统,其中包括灵敏度为2 mV/V双应变片称量结构、mV级别的数模转换电路和驱动电路等多个部分,并且通过编写称量流程、AD设备驱动和小波变换提取等软件系统,最后利用质量采集和响应对比实验分析系统。结果 实验发现,小波变换提取信号在0.2 ms即可稳定识别的质量为300 g。结论 结果证明所设计的自动包装系统可以稳定实现各类袋式产品的快速称量封装。     

基于PLC的全自动给袋式包装机称量控制系统研究

目的 针对给袋式包装机称量控制系统中由于物料与电磁振动给料机的振动存在一定非线性与时变性的缺点,提出一种基于PLC的模糊PID称量控制系统。方法 基于PLC的特点设计一种基于PLC的模糊PID控制方法,将称量误差与误差变化率作为系统的输入,采用西门子S7-200系列PLC对称量系统模糊PID控制策略的实现进行分析设计,实现对PID 3个参数的实时改变;基于Matlab对控制系统进行仿真分析,并通过联机运行以验证控制效果。结果 给袋式包装机称量系统的计量偏差不超过0.5%,且仿真结果表明模糊PID较传统PID的控制效果更好。结论 基于PLC的包装机称量系统模糊PID控制系统实际控制稳定,具有很强的鲁棒性,提高了包装机称量过程的稳定性和称量精度,其精度控制为0.5%左右。     

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。     

基于模糊神经网络的包装机械臂定位方法研究

目的 为提高包装机械臂的抓取精度,文中基于模糊神经网络设计一种包装机械臂定位方法。方法 将激光测距仪与工业相机融合,可实现目标点的初步定位并得到位姿偏差。以机械臂末端位置误差补偿为例,设计一种模糊神经网络控制器,可实现PID控制关键参数的在线调整以提高误差补偿精度。进一步地,采用果蝇优化算法实现神经网络控制器初始值的优化,可提高控制系统性能。最后,进行实验研究。结果 实验结果表明,机械臂定位算法可使最大绝对误差从7.704 9 mm下降到1.424 2 mm;平均绝对定位误差降低约82.5%;机械臂执行效率与对照组相当。结论 该定位方法可以大幅度提高包装机械臂定位精度,可满足包装、化工、食品等相关行业要求。     

包装称量工作站控制系统设计

目的 为提高包装称量精度,利用FPGA控制器设计一种包装称量工作站控制系统.方法 介绍包装称量工作站基本结构,包括称量传感器、核心控制器、称量仪表等.给出了基于FPGA的称量控制系统结构,主要包括传感器信号处理电路、模数转换电路、FPGA控制器、显示模块、存储模块以及通讯电路等.基于过程神经网络设计一种称量控制器,可在一定程度上提高称量精度.最后,进行实验研究.结果 人工称量的平均误差为2.39 g,称量合格率只有65％;自动称量的平均误差为0.88 g,称量合格率则可以达到98.3％,称量精度明显提高.结论 所述包装称量工作站的称量精度明显高于人工模式,可靠性高,具有一定的推广价值.