基于模糊神经网络技术的定量秤研究

　　1　引　言

　　重力式装料自动衡器是一种将批量被称物料分成若干等量载荷以达到称量目的的自动衡器,国外称为定量秤或包装秤,在我国,该种衡器被称为定量自动衡器[1]。该种衡器的最大特点是动态下的定量,其中定量是关键,给料方式属于衡器的结构问题,可以有多种形式。

　　将先进控制技术引入定量自动衡器,提高称重品质,是国内外计量领域所共同关注的、多学科交叉的前沿课题。M. Halimic等人针对块状产品在测力传感器下的动态称重过程,引入模糊逻辑估计,构成新型滤波器,借以提高动态称重速度,改善称重准确度[2]。S. Almodarresi等人在动态称重过程中,引入特征提取因子和神经网络,实现了振动噪声下的称重信号估计[3]。W. Balachandran等人研究了基于模糊控制器、称重传感器下的块状产品动态重量分选器[4]。国外研究先进控制的动态称重过程多为自动抓捕器,并将其称为自动检验衡器或检验秤。这种自动衡器主要用来传送中的包装物品或单个载荷进行称量,应用最多的是分选秤,即将被称物品的质量与额定设置值比较,按偏差大小进行分选。自动抓捕器不同于重力式装料自动衡器,系统多为开环控制,技术关键在于动态称重信号的滤波、估计和抗噪声,难度比后者明显小。

　　本文以小包装定量秤为目标,控制策略中引入模糊神经网络控制技术,开发出一种低成本、高品质的定量称重置。测试表明,该装置定量误差<±0·5%,单次称量时间<8 s。基于该项技术的产品可以满足高准确度、快速定量称重的商业使用要求。

　　2　定量称重原理

　　动态定量称重中的两个关键问题,一是称重准确度,二是称重速度,这两方面要综合考虑同时兼顾。动态定量称重过程含有时变、非线性、不确定性以及随机干扰等因素,当加快称重速度时,物料冲击力变化引起振动和不确定的空中飞料等干扰因素将影响称重准确度。为提高称重准确度,有时就不得不降低称重速度。同时实现高称重准确度和较高称重速度的动态定量称重是计量领域的难题之一。

　　本文基于传送带、料门给料这一特定的衡器结构,提出了一种新型动态定量称重方法。该方法从过程对象的实际出发,基于多元复合控制的思想,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。实验研究结果表明,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。

　　2·1　过程模型

　　传送带、料门给料的动态称重过程是一种最常见的称重方式,所以,研究具有一般意义。过程的物料走向为散状物料经缓冲料斗进入加料料斗,经传送带落入称重料斗。物料重量与给料量间的简化传递函数为: