皮带伸缩机动态称重数据处理优化算法研究

针对皮带伸缩机包裹传输过程中设备振动干扰等问题，提出利用粒子群(PSO)算法优化径向基(RBF)神经网络的动态称重数据处理算法。使用倾角传感器检测到的称重段三轴加速度信号，与称重传感器检测到的包裹动态质量信号一起作为特征变量，通过低通滤波处理后，分别输入到RBF以及优化的PSO-RBF预测模型中。与前述各阶段数据处理结果相比，优化后的PSO-RBF算法的预测结果相对误差更小。在验证中，分别取1、5、10 kg等载荷下的测量数据进行预测，该优化算法预测结果的误差均在0.9%以内。