基于BP神经网络的微量药品动态称重系统非线性补偿_庄育锋

资 源 简 介

基于BP神经网络的微量药品动态称重系统非线性补偿_庄育锋

详 情 说 明

本文探讨了BP神经网络在微量药品动态称重系统中的应用，重点解决称重过程中的非线性误差问题。微量药品的动态称重系统存在多种干扰因素，如机械振动、温度变化和电磁干扰，这些因素会导致称重结果出现非线性误差。

BP神经网络作为一种多层前馈网络，具有强大的非线性映射能力，能够通过反向传播算法不断调整网络权值，最终拟合出输入与输出之间的复杂关系。在动态称重系统中，BP网络可以学习各种干扰因素与称重误差之间的非线性关系，实现对称重结果的实时补偿。

系统设计时需要考虑输入层节点的选择，通常包括称重传感器输出值、环境温度、振动信号等影响因素。隐含层节点数需要通过实验确定，而输出层则为经过补偿后的精确重量值。网络训练采用实际采集的样本数据，通过误差反向传播不断优化网络参数。

实验结果表明，采用BP神经网络进行非线性补偿后，微量药品动态称重系统的称重精度显著提高，能够满足药品生产过程中对微量成分的高精度称重要求。这种方法相比传统线性补偿具有更好的适应性，能够有效处理复杂工况下的非线性误差问题。