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提高动态定量称重包装系统控制精度,提升动态称重效率。对物料动态称量包装系统组成进行分析，提出了一种基于RBF（radial basis function）神经网络的PID的动态定量称重包装控制方法，建立了3层的神经网络模型。在RBF神经网络PID控制过程中，由神经网络RBF在线辨识得到了梯度信息，然后由得到的梯度信息对PID中的三个参数进行在线调整，从而提高了动态称量系统的控制精度。仿真结果表明，RBF神经网络的PID控制方法与传统的PID控制方法相比具有较强的鲁棒性，能够明显提高定量称重包装系统的控制精