定量称重配料时，物料下落的补偿值不稳定的因素也随之加剧,这主要是随着下料速度的提高,电磁振动给料机的功率加大振动也更加激烈
设称重信号上升的斜率为p,我们希望能找到一个函数y=f(p)来确定补偿值使最后的定量称重结果与预定值有可能的最大误差最小化[3]。但 是实际中存在着以下两个特点:①无论p值如何定义,也存在着即使在同一个p条件下所称到的最后重量也有可能不一样,这是由于预测算法本身的 不确定性所造成的。②整个系统是时变非线性的,要想直接求得这个函数的表达式非常困难。因此,我们采取的办法是在大量的实验的基础上用 最小二乘法来拟和所求函数f(p)。
考虑到系统编程的易实现性以及数值的可靠性,斜率的计算方法采用了延伸插值法:将ADC最新采样的若干点按采样先后顺序分成数目相等的 两组,设自变量编号分别为x1，x2，…，xm和y1，y2，…，ym。
这种方法实质上是将高，低i=1i=1值组中的相应两点联成直线,然后求出这些直线的平均斜率,这样就避免了平均斜率只取决于数据首，尾两 点的缺点。通过多次实验结果比较,m取5效果稍好。
定好斜率的计算方式后,接下来是做大量的实验对补偿值进行标定:在实验中设置不同的阈值并不断调整定量称重进料速度,然后在程序中做 修改使得达到阈值之后不开门卸料,得到的曲线大致如图5。设当前实验阈值为d,算出阈值前十点的平均斜率p,然后再计算出阈值d与曲线平稳后 终值f的差值f-d。那么这个说明了当AD采样值为d且当前的上升斜率为p时,此时切断料流,称出来的重量为f。换句话说,我们如果定大小为f的重 量,我们只需在当前采样值补偿上f-d(随斜率系数变化而变化)再与f作比较即可。
配料系统：到阈值后不卸料的检测波形
得到的数据还不能用于最后的阈值修正,根据前面所说的一次的实验只能说明有一次概率,而且单独一次实验的结果由于外界的种种因素 并不非常可靠,因此我们最后对补偿值的标定要建立在大量的实验基础上。本项目一共做了477组的实验。
从细查数据可以发现,斜率k与补偿值的增长基本成线性关系。不过后半段的补偿值的上升趋势会比前半段略微增加,这主要是由于系统 对斜坡输入的跟踪误差在小速度范围内不明显以及回弹的机械特性所引起的。此外,随着斜率k的增加,补偿值不稳定的因素也随之加剧,这主要 是随着下料速度的提高,电磁振动给料机的功率加大振动也更加激烈,预测带来的不确定性也自然增加了。