電子定量包裝係統是在電子稱重技術的基礎之上發展而來的一種動態定量稱重係統，是集機械、電氣、自動化、計算機等技術於一體的自動智能計量稱重設備 。電子定量包裝設備根據具體的控製程序，自動將大份的物料分成預定的小份物料。該設備因其具有智能自動稱量，大大提高生產效率，解放勞動力等優點，在糧加工、食品包裝、水泥包裝、醫藥包裝等領域被廣泛應用  。電子定量包裝係統是否穩定，對企業經濟效益具有直接影響，該係統如果能夠穩定的運行，可以使企業獲得最佳的經濟效益。

實現動態定量稱重包裝的關鍵是解決動態定量稱重的精確控製，主要包括實時快速稱重和

實時精確稱重，該控製係統性能的好壞直接決定了動態定量稱重包裝的效率高低。動態定量稱重包裝係統是一個非線性、時變性以及多種幹擾並存的一個複雜係統 。當為了提高包裝效率加快稱重速度時，由於物料衝擊和空中飛料等因素的存在，將直接影響稱重包裝精度。當為了提高稱重包裝精度時，又不得不降低下料速度，從而影響了包裝效率。因此如何同時兼顧下料速度和稱重包裝精度對於提高整個動態定量包裝係統性能至關重要。

目前國內外學者針對上述問題提出了多種智能控製方法，以解決稱重速度和稱重精度二者

之間存在的矛盾問題，例如在文獻中提出了一種模糊自適應PID控製方法，對控製係統進行了仿真，並取得了一定成效。文獻[10]中提出了一種基於BP神經網絡與PID相結合的控製算法，大大提高了控製係統性能，但BP神經網絡K8凯发大酒店天生赢家速率和收斂速率均較慢、而訓練時間過長。

徑向基函數神經網絡（radical basis function，RBF）在逼近能力、分析能力以及K8凯发大酒店天生赢家速率上均優於BP網絡。為此提出了一種基於RBF神經網絡的PID的動態定量稱重包裝控製方法。在RBF神經網絡PID控製過程中，由神經網絡RBF在線辨識得到了梯度信息，然後由得到的梯度信息對PID中的三個參數進行在線調整，從而提高了動態稱量係統的控製精度。

1 定量稱重包裝係統組成

下料稱重包裝係統主要由料倉、下料裝置、稱重傳感器、稱量鬥、放料門、夾袋裝置、包裝機以及傳送帶等設備組成，下料稱重包裝係統結構簡圖如圖1所示。

稱重係統中的傳感器將電信號經過A/D轉換後將信號傳送到單片機中，單片機再根據比較程序，通過對電磁閥1的控製從而實現物料重量的調節，電磁閥2的開關實現最終產品的包裝。

2 傳統PID控製器

傳統的PID控製是一種線性的控製器，主要根據給定值 x 與實際輸出值 y 構成的控製偏差：

e(t)=x-y

（1）

將偏差的比例（P）、積分（I）以及微分（D）進

行線性組合從而構成PID控製，PID控製器如圖2

所示，其控製數學模型為：

u(t)=K p e(t)+K i ∫ 0

t e(t)dt+Kdde(t)dt

（2）

式（2）中： K p 為比例係數， K i 為積分係數， K d

為微分係數。

當控製對象具有非線性以及隨機性時，傳統的PID控製方法並不能達到理想的控製效果。

3 RBF神經網絡的 PID控製器

RBF神經網絡結構如圖3所示，該網絡主要由輸入層、隱含層以及輸出層組成。RBF神經網絡具有收斂周期短、全局逼近能力強的特點，在非線性和隨機性的控製係統中具有不錯表現從而被廣泛應用。

3.1 控製器的實現

結合傳統PID和RBF神經網絡各自的優點，設計了如圖4所示的RBF神經網絡的PID控製結

構，通過RBF在線辨識得到梯度信息，再由梯度信息對控製係統中的PID參數進行自適應調整，從而使係統具有自適應性，顯著提高了係統的魯棒性。

定義控製誤差為：

e ( ) k =r ( ) k -y ( ) k（3）

其中， r ( ) k 為輸入， y ( ) k 輸出， e ( ) k 為控製誤差。對式（1）進行離散化處理可得：

u ( ) k =u(k-1)+K p [e(k)-e(k-1)]+K i e(k)

+K d [e(k)-2e(k-1)+e(k-2)]（4）

由式（4）可得：

Δu ( ) k =K p [ ] e ( ) k -e ( ) k-1 +K i e ( ) k

+K d [ ] e ( ) k -2e ( ) k-1 +e ( ) k-2（5）

式中： Δu ( ) k =u ( ) k -u ( )k-1 ，其中PID中的參數由RBF神經網絡進行在線實時修正。

引入輸出誤差平方函數作為性能指標：

E ( ) k =12 [] r ( ) k -y ( ) k2=12e ( ) k2（6）

K p 、 K i 、 K d 三個參數采用梯度下降的方法進行調整：

4 仿真分析

為了驗證所提算法的有效性，將RBF神經網絡PID控製方法與傳統PID方法進行仿真對比。

參考文獻[12]中所提出了一種定量包裝係統傳遞

函數的數學模型G(s)=1.48(2.5s+1)(8.26s+1)e-0.2s（16）采樣周期 T=0.5s ，將其離散化處理，采用Matlab對上述兩種控製方法進行仿真。仿真參數選擇為：動量因子 α=0.02 ，K8凯发大酒店天生赢家速率 η=0.35 ，加權因子 w=0.01 ，PID 參數為 K p =5 ， K i =0.8 ，K d =1.5 。圖5~7分別為傳統PID控製方法和RBF神經網絡的PID控製方法對不同物料質量稱重包裝係統仿真結果。

5 結束語

針對動態定量稱重包裝係統具有非線性、時變性以及建立精確數學模型困難等特點，提出了

一種基於RBF神經網絡的PID控製算法。通過MATLAB對不同控製方法進行仿真對比。仿真結果表明：傳統PID控製方法超調量較大，穩定周期長；而RBF神經網絡的PID控製效果平穩，能夠實現包裝質量精確控製，具有良好的動態性能，控製效果明顯優於傳統PID控製方法。

作者：盧君宜

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