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基于改进神经网络的电子秤自动计量系统设计

徐斌

【摘要】针对动态称重环境下非线性干扰耦合导致计量精度下降的问题，本文提出一种基于遗传算法优化反向传播（ＧＡ⁃ＢＰ）神经网络的电子秤自动计量系统设计方案。该系统采用电阻应变式传感器构建信号采集前端，利用ＳＴＭ３２微控制器实现数据预

处理，并引入改进型神经网络算法对时变信号进行非线性补偿与融合处理。通过建立传感器输出电压与被测质量间的映射模型，利用遗传算法优化网络初始权值与阈值，解决了传统梯度下降法易陷入局部极小值的缺陷。实验数据显示，该系统在动态加载条件下的最大相对误差控制在０. ０２％以内，且稳态响应时间缩短至２００ｍｓ，验证了该方法在提升计量准确度与实时性方面的技术优势。

【关键字】 改进神经网络；电子秤；自动计量系统；动态称重

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