连续输送颗粒状散装物料的计量称重是工农业生产、仓储和产品流通的重要环节,传统针对连续输送物料计量称重的系统不能满足快速称重、精确计量和贸易结算的要求。本文针对连续输送物料计量称重的实际情况,对快速称重和精确计量这两个关键问题进行了研究。由于无限冲击响应滤波器(即IIR滤波器)能有效滤除数据的噪声干扰部分,但其动态响应时间较长,卡尔曼滤波器(即Kalman滤波器)整体的滤波性能相对较好,为了兼顾系统在静止状态和运动状态下称重的精度和速度,提出了静止状态采用Kalman滤波、运动状态采用IIR滤波的结合方式,同时进行迭代控制学习,从而改善了系统的性能。该滤波算法为解决颗粒状散装物料计量称重问题提供了一条新的有效技术途径。本文结合国内外连续输送物料计量称重的研究成果、发展动态和发展方向,具体分析了连续输送物料计量称重的发展、滤波算法、迭代学习和控制过程,叙述了物料流的动态切换装置和双称量斗互备缓冲计量方式,并介绍了其计量过程的控制方法及控制中所面临的困难。针对传统连续输送物料计量称重系统计量精度较差、称重速度较慢的不足,将静止状态采用Kalman滤波、运动状态采用IIR滤波的结合方式和迭代学习控制应用于系统,并对计量称重过程进行了仿真实验研究。实验结果表明:与分别只采用II:R滤波和Kalman滤波相比,IIR滤波与Kalman滤波相结合的滤波器很好地清除了高频噪音,随机干扰和脉冲干扰也被有效去除,输出信号变得平稳很多。经过IIR滤波与Kalman滤波相结合的滤波算法和迭代学习控制后,称重系统的精度和速度都得以提高。