基于模糊神经网络的液体灌装自校正控制系统

目的 为提高微量液体灌装精度，以补灌工序为研究对象，设计一种自校正控制系统。方法 介绍灌装机的基本结构、工艺流程以及自动补灌基本原理。基于模糊RBF神经网络设计一种二次补灌控制器，阐述神经网络结构和学习算法。基于PLC和ARM搭建相应控制系统，其中PLC为主控制器负责传感器信号检测以及各工序执行，ARM为从控制器负责二次补灌控制，最后进行试验研究。结果 对比结果表明，在自校正补灌的条件下，灌装精度得到明显提高，误差占比可控制在1%以下。结论 所述控制系统可最大程度地减小生产过程误差，满足灌装工艺要求