精确的动态称重计量是提高包装速度，保证包装精度的关键技术之一，也是当前包装面临的一个的难题，尤其是粉体的包装物性受到粒度、湿度和温度等条件的影响，从而导致包装精度难以控制。随着先进控制理论和技术的发展，新型的智能控制算法逐渐被运用到包装设备的控制系统中，一些学者对其进行了相关的研究：如彭博等提出了将模糊控制算法、BP神经网络结合粒子群算法运用到动态称量包装系统中，其中模糊控制算法通过PLC样机试验500次后控制偏差最大值为5g，而BP神经网络结合粒子群算法在进行了100次数据采样实验后，最大相对误差为9%，减小了相对误差；马云飞等提出了将模糊模糊控制算法运用到皮带给料式定量包装控制系统中，通过Matlab软件仿真得出其稳态误差减小了80%；周星等提出了把数字滤波技术运用到失重式计量加料系统中，实验结果表明其平均偏差值比设定的控制偏差值降低了40%。上述文献表明，智能控制算法能够减小定量包装控制系统的误差值。失重秤是20世纪80年代中期开始应用于工业生产中的一种连续称量计量设备，因失重仓重量的测量几乎是在静态下进行的，无需考虑传感器零点漂移，具有精度高、环保、节能、维护简单等优点，失重秤逐渐成为连续称重设备的首选设备。由于在实际包装生产中，存在机器运行中引起的振动、系统的延迟等情况，所以其包装精度有待进一步提高。文中在传统PI控制的基础上，增加模糊控制智能算法实时整定PI控制参数，以此来优化控制系统，从而提高粉体失重秤定量包装的精度。

1.失重式计量包装系统的传统PI控制

失重秤由失重仓、压力传感器、控制系统和出料喂料机组成。其工作原理是单位时间内失重仓的重量损失量，控制系统根据实际流量与设定流量的大小对比，实时控制出料喂料机转速，达到定量给料的目的失重秤的核心是控制系统，当压力传感器将失重仓内的实际物料流失量信号传给信号采集系统时，信号处理系统会根据实际损失量与设定量计算出系统的误差。目前的失重秤的控制方法通常采用PID控制通过对比实际与设定的单位时间内失重仓的损失量得出偏差值，来整定比例系数Kp、积分系数Ki与微分系数Kd，对被控对象出料喂料机的转速进行调整，以满足控制精度。因为PID控制系统简单、使用方便等特点，PID控制器也是目前应用较广泛的控制器。

2.模糊PI控制器的设计与实现

传统的PID控制需将参数值提前置于控制器中，但是当系统结构或参数发生变化时，传统PID不能自动调节。误差发生变化时系统就不能得到很好的控制，不能很好地解决计量系统动态和静态之间的矛盾

由于失重秤的控制过程具有动态称量和非线性这两大特点，因此传统PID控制就不能达到相对理想的控制效果。由于模糊控制对系统的非线性和时变性有较好的适应能力且鲁棒性好，所以将模糊控制运用到失重秤定量包装中，能更好地提高系统的稳定性。

2.1输入输出变量的确定

根据目前实际误差分析，设定实际论域为[－0.06kg，0.06kg]，实际偏差ec的基本论域为[－1,1]，设输入变量为e和ec，模糊论域为[－6，6]；输出模糊语言变量为Kp与Ki，设定其模糊变量为[－6，+6]，故偏差e的量化因子Ke=0.01，偏差变化量的量化因子Kec=1。输出变量设置为Ki，Kp等2个参数。其中：NB表示负大对应到模糊论域中为－1；NM表示负中对应到模糊论域中为－2/3；NS表示负小对应到模糊论域里为－1/3；ZO表示0对应到模糊论域中为0；PS表示正小对应到模糊控制中为1/3；PM表示正中对应到模糊控制中为2/3；PB表示正大对应到模糊控制中为1。

2.2选择合适的隶属度函数

常见的隶属度函数有高斯形和三角形，其中高斯形函数易于实现，其中心线和宽度构成一个简单的参数集合以进行初始化，适当地选择中心和宽度则高斯函数也同样极具灵活性，但是在工程中往往采用形式上简单的三角形隶属度函数。

3.模糊PI失重秤粉体包装控制系统模拟仿真

为了验证模糊PI控制在失重秤下料过程中能有效地控制下料速度和系统受到干扰后很快恢复到稳定值，设计了传统PI与模糊PI的仿真模型进行对比。

4.结语

针对失重式粉体包装秤控制系统中，系统滞后与设备振动等影响控制精度的问题，在现有失重秤传统PI控制的基础上增加了模糊PI控制器。仿真结果表明，相较于现有的失重秤传统PI控制系统，设计的模糊PI控制使系统达到稳定的时间减少了44%，超调量降低了26%，在系统受到干扰后，模糊PI控制能使系统在短时间内达到稳定，稳定时长减少了33%。模糊PI控制方法能使失重秤控制系统响应速度快，超调量小且系统达到稳定状态的时间短。这主要是因为模糊控制算法能实时调节PI的控制参数，使系统得到优化，保证了失重秤能快速稳定地工作，从而提高失重秤称量的效率和精度。