基于RBF神经网络PID的全自动称重包装智能控制

摘要

全自动称重系统具有非线性强、大滞后以及时变性的特点,严重影响物品动态称重包装精度,为了提升自动称重精度.首先给出了下料称重系统的组成以及原理,并在此基础上建立了数学模型,针对传统PID控制存在动态响应慢、超调量大等缺点,提出了一种基于RBF神经网络PID的自动称重控制方法,阐述了神经网络结构和学习算法,以实现PID控制器比例、积分、微分系数的实时调整,用于提高下料称重包装精度.仿真试验结果表明,RBF神经网络PID控制响应速度快、自适应性强、系统称重误差减小.该控制方法能够有效提高自动称重精度、提升了系统的鲁棒性.