基于BP神经网络的微量药品动态称重系统非线性补偿-论文.pdf

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1、第35卷第8期仪器仪表学报VoL35No．82014年8月ChineseJournalofScientificInstrumentAug．2014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，胡晓瑾，翟宇(北京邮电大学自动化学院北京100876)摘要：针对微量药品动态称重系统中电阻应变式称重传感器的输出电压与药品单元质量之间的非线性关系问题，提出了基于BP神经网络的非线性补偿方案。基于L—M算法建立了BP神经网络模型，实现了电阻应变式称重传感器的输入与输出非线性补偿校正，并与bfgs拟牛顿算法、Scaled共

2、轭梯度算法所建立的BP神经网络模型对比，重点比较了模型预测输出、误差性能分析、回归分析。仿真实验结果表明：基于L．M算法建立的BP神经网络模型，在收敛速度、误差性能方面具有更高效的表现，有利于微量药品动态称重系统中称重传感器的非线性特性的有效校正。关键词：微量；药品称重；动态；BP神经网络；Levenberg—Marquardt算法；拟牛顿算法；Scaled共轭梯度算法；误差性能分析中图分类号：TP212TP274Tm文献标识码：A国家标准学科分类代码：460．4020Nonlinearcompensationofmi

3、croscalecapsuledynamicconditionweighingunitbasedonBPneuralnetworkmodelZhuangYufeng，HuXiaojin，ZhaiYu(BeijingUnwemiqofPostsandTelecommunicationsAutomationSchool，Beijing100876，China)Abstract：Aimingatthenonlinearcharacteristicbetweentheweighingsensoroutputandtheweig

4、htofcapsuleunitinmicroscalecapsuledynamicweighingsystem，anonlinearitycompensationschemebasedonBPneuralnetworkisproposed．ABPneuralnetworkmodelisestablishedbasedonLevenberg—Marquardtalgorithm．Themodelimplementsthenonlinearitycompensationbetweentheoutputvoltageofwe

5、ighingsensorandtheinputofcapsuleunitweight．Theproposedmethodwascomparedwithbfgsquasi—Newtonalgorithmandscaledconjugationgradientalgorithm，andthemodelperformancesofforecastingoutput，errorperformanceanalysisandregressionanalysiswerecompared．Simulationresultsshowth

6、attheBPneuralnetworkmodelbasedonLevenberg—Marquardtalgorithmhashighperformanceintermsofconvergencerateanderrorperformance．Themodelismoresuitableforthenonlinearitycompensationinmicroscalecapsuledy-namicweighingsystem．Keywords：microscale；capsuleweighring；dynamicco

7、ndition；BPneuralnetwork；Levenberg—Marquardtalgorithm；quasi—Newtonalgo—rithm；scaledconjugationgradientalgorithm；elTorperformanceanalysis中的称重传感器的输入和输出分别是药品单元的质量和1引言称重传感器输出的电压信号，为提升称重传感器的稳定性，输入与输出应为线性关系。但在实际称重过程中，称微量药品动态称重系统契合了当前药品行业检测工重传感器的输出端级联到智能称重仪表的输人端，以补作的需求，

8、提供了一种可行的药品质检工作的方法。微偿、放大称重传感器的电信号。其中，智能称重仪表的量药品动态称重系统集合药品单元的检测、分离功能，系电子自适应补偿技术并不能够完全补偿称重传感器的非统要求称重传感器具有高灵敏度、低响应时间的特性，保线性输出，因而动态称重过程中会出现一定的误差。证快速、动态的药品称重过程的准确性、稳定性㈨。系统因