文献类型：期刊文章

作　　者：吴宇平[1] 章家岩[1] 章磊[1] 冯旭刚[1]

机构地区：[1]安徽工业大学电气与信息工程学院,安徽马鞍山243032

出　　处：《安徽工业大学学报（自然科学版）》

基　　金：安徽省教育厅自然科学基金重点项目(KJ2013A054)

年　　份：2014

卷　　号：31

期　　号：3

起止页码：299-302

语　　种：中文

收录情况：CAS、CSA、CSA-PROQEUST、JST、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：针对定量称重包装系统具有惯性、滞后、非线性时变且无法建立精确模型等特点,分析物料动态称量响应过程的动态特性及影响定量称重包装精度的相关因素和误差来源,提出1种基于RBF神经网络PID的定量称重包装控制策略。利用具有任意非线性表达能力及较强自学习能力的RBF神经网络寻求最佳的PID参数,并通过Matlab仿真验证控制策略的有效性。结果表明,与传统的PID控制相比,RBF神经网络PID控制策略具有较强的抗干扰能力,可显著改善定量称重包装系统的控制效果。

关 键 词：定量包装  动态称重 RBF神经网络 PID

分 类 号：TP273]