1引言
粮食、化肥等粉粒状物料在包装之前需要称重计量，计量秤是此类物品包装线中的重要设备。合理的机械结构、控制系统和控制方法是保证计量秤高精度和高效率的基础。为了提高包装的效率，要求连续的动态称重‘1|。称重精度和称重速度是动态定量称重的2个关键问题。动态称重过程含有时变、非线性以及随机干扰等因素。同时实现高精度和高速度的动态称重技术是计量领域的难题之一。动态称重过程中，物料对秤体的冲击、留空物料等都会引起称重误差。此外，称重控制模块的精度、秤体振动、执行机构滞后等因素，也会带来称重误差。目前，提高称重精度的方法主要包括大、中、小三级投料法，动态测量法[51和先进控制方法中的模糊逻辑法、特征提取因子加神经网络法、模糊神经网络法、经验模分解法等，以上方法各有其优缺点。
结合现代电子技术、伺服电机驱动技术和智能控制技术，设计了一种能够适用于粉粒状物料动态包装计量需求的计量秤。针对该计量秤，研究影响称重精度的因素,采用多级投料、自适应留空物料补偿和RBF（神经网络PID）算法提高称重的精度。
2计量秤设计
2.1本体结构
设计计量秤的本体结构如图1所示。

1一进料连接软管;2T料仓;3—粒位计;4一进料速度调节轮;
5—称重传感器;6—伺眼控制落料机构；7-投料料斗,8T料控制门（开度由伺服电机控制）;9-称重料斗悬臂（3条）；1OT料气缸;11一排料检测开关;12—称重料斗；13—排料门;14f体支架；15—落料仓
图1中,储料仓2：用于暂存待称重物料，为利于物料下落，储料仓壁需进行抛光处理，储料仓根部设有料位计3，其信号接入称重控制器，实现欠料报警。中心式进料调节器：目前,计量秤多采用斜插板式进料调节机构，操作不便。本文设计了中心式进料调节器,通过外部手轮4能方便地调节进料速度。伺服驱动双门投料机构:采用单伺服电机驱动双投料门8实现投料相比于目前普遍采用的气缸驱动的单门投料方式更易于实现多级投料、精确控制，提高称重的精度和速度。杆6由伺服电机驱动旋转，通过二连杆驱动投料门开合。称重机构:称重料斗12由3个拉杆9（呈△布置）悬吊，拉杆末端各连接一个称重传感器，当称重料斗水平时，称重重量为3个传感器测量值之和。排料机构:称重结束后气缸驱动排料门13打开，将物料通过排料仓下落到指定的位置,通常在排料仓15末尾加上自动套袋机构和夹带机构，并设有相应的就绪检测开关,实现自动计量包装。
2.2控制系统
计量秤控制系统结构如图2所示。S7-200PLC与Siwarex_MS称重模块构成称重控制器。Siwarex_MS称重模块精度为0.05%,软硬件资源丰富,能够方便地实现校秤、参数设置等，作为S7-200PLC的扩展模块可以与PLC快速地交换数据。3个Siwarex.R称重传感器通过接线盒集成后接到称重模块。PLC发出高速脉冲控制伺服电机驱动投料门，零位开关用于伺服电机的回零操作。通过触摸屏可以设置秤的各种参数，配合按钮指示灯实现人机交互。排料气缸由PLC控制实现排料动作。排料检测开关和料位开关状态输入PLC实现排料门开合状态检测和储粮仓的料位状态检测。

3计量秤称重原理分析
为了兼顾称重的精度和效率，结合伺服驱动技
术的优势采用多级投料的方式,即大投、中投和变流量细投。大投和中投实现快速投料,提高称重过程的快速性；变流量细投，即由传感器、称重模块、PLC、执行机构和控制算法组成闭环控制系统，实现细投的精确控制，保证称重的精度。控制时序如图3所示，启动投料:当料斗内物料的重量达到大投设定值时，关闭大投，延时t1时间（为避免大投过冲、停止采集重量值的时间），进入中投阶段;物料重量达到中投设定值时关闭中投，延时t2时间（同t1）后进入变流量细投;当物料重量达到目标设定值时，关闭阀门，并延时t3时间（克服计量秤抖动，并等待留空物料下落完毕，记录相关参数），排料；以上完成一个称重循环。

4称重精度控制
影响称重精度的主要因素包括留空物料、物料下落的冲击力、传感器动态测量误差等⑸。另外,秤体振动、环境温度变化等干扰因素及执行机构滞后、采样时间等因素也会带来称重误差，且这些误差难以估计和补偿,需要使用智能控制算法对其进行校正控制。
4.1称重过程分析
大投和中投时，称重料斗中物料的重量和设定值尚有较大差距，此过程中称重抖动、留空物料、下落冲击、执行机构滞后等干扰因素对最终称重精度影响较小。但是，细投过程中这些因素不能忽略。采用自适应策略对留空物料的补偿值进行自动调整并采用RBF神经网络PID控制方法对细投过程中其他干扰信号产生的误差进行校正。
4.2留空物料的自适应补偿
由于物料下落的非线性、物料粘结、执行机构磨损等原因，留空物料可能随着时间的推移在不断变化。因此，对留空物料的补偿也应该随时间自动调整。具体方法为:每次称重结束时记录测量的实际值和目标值之间的差值E,并记录提前量M（PLC控制伺服电机关闭投料门时称重料斗内物料的重量，理想情况下M加上留空量等于目标重量）。用前N次的差值E的平均值的一半来修正本次提前量,N可通过触摸屏设定。
通过修正，留空物料总能趋于合理值。为了克服物料粘结于秤体引起的误差，多次排料后还应进行自动校零（Siwarex_MS模块支持该功能）。
4.3基于RBF神经网络PID的细投控制
采用经典PID控制和RBF神经网络相结合，对细投过程进行控制。一方面可以发挥PID算法简单、鲁棒性好和可靠性高的优点;另一方面可以利用神经网络的任意非线性表达能力，通过对系统性能的学习来实现具有自适应能力的智能PID控制器。基于RBF神经网络的PID控制系统由2部分组成：
（1）经典的PID控制器:直接对被控对象过程闭环控制,并且3个参数Kp，Ki，Kd为在线整定。
（2）RBF神经网络:根据系统的运行状态，调节PID控制器的参数，达到某种性能指标的最优化。
RBF神经网络模型结构采用文献［13］的经典结构，具有口个输入和一个输出，为3层前馈神经网络。

5样机称重试验
实验中，使用砥码对载荷误差、偏差等进行校正(校秤)，并用水平仪对称重料斗进行水平校正。称
重物料为化肥，称重值为25kg。
RBF网络选取3-6-1结构；算法的学习效率=0.32,动量因子=0.05；RBF网络基函数半b=0.65,加权系数初值w1=0.01,w2=0.02,w3=0.01；学习效率p=0.5、学习效率i=0.45、学习效率d=0.4。留空物料自适应算法参数N=3。防过冲延时时间t1=100ms,t2=90ms,t3=70ms0大投设定值为19kg,中投设定值为23.5kg,初始目标设定值为24.91kg,初始留空物料补偿值为0.09kg0
分别进行三级投料+固定留空物料（经过多次测量调整）补偿，三级投料+留空物料自适应补偿调整,多级投料+细投PID控制，多级投料+RBF-PID细投控制4组实验。每种方法称重40次。采用高精度静止秤校核称重的物料，得到各种控制方法称重结果指标如表1所示,得到各次称重的误差曲线，如图5~图8所示。
表1中，“三投”表示三级投料；“固定留空”表示固定的留空物料补偿;“适应留空”表示适应性的留空物料补偿策略;“多投”表示大投、中投和变流量细投；“RBF-PID”表示RBF神经网络PID控制器。
 

从各个控制方法的称重性能对比表和误差图可以看岀：“三投+固定留空”控制方法称重精度和合

格率都较低，且称重误差波动较大；“三投+适应留空”控制方法称重精度和称重的合格率都有所提高，开始时误差较大，后来误差有收敛的趋势。由此,可以看出留空物料是引起称重误差的重要因素之一,通过自适应的留空物料补偿，能够提高称重的精度；“多投+PID细投+适应留空”控制方法称重精度和合格率都较高，但是称重精度的波动仍较大;“多投+RBF-PID细投+适应留空”控制方法称重精度和合格率都最高，且单次称重的质量也较高。因此，采用智能控制方法和留空物料自适应补偿方法能够提高称重的精度。为了考察釆用本文研究方法,伺服秤工作的快速性，连续称重20次,共用时66秒,最大称重速度达到了1100次/11。因此，该秤能够实现较高的称重效率，算法的执行效率能够满足实时性要求。
6结论
设计了一种典型的计量秤机械结构，采用伺服电机驱动排料门实现投料，相比于气缸驱动更利于实现多级投料，有助于提高称重精度。采用大投、中投保证称重的效率,采用变流量细投保证称重的精度；为了克服细投过程中外界非线性不确定干扰因素对称重精度的影响，采用RBF神经网络PID对细投过程进行控制。设计留空物料自适应控制策略，使得留空物料的补偿趋于合理值。实验表明，多级投料、RBF-PID细投控制和留空物料自适应控制三者结合能够有效提高系统的称重精度和称重效率。

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