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提出将动态称重的重量估计过程转化为基于称重信号统计分布特性的非线性函数拟合过程，构建了两层前馈神经网络MLP的重量预测模型。结果如下:基于不同处理速度下测试样本的神经网络模型MLP1，MLP2和MLP3同样能够显著提高禽蛋动态称重的精度。通过对比发现，三七分选机供应商，MLP0与MLP1，黄鱼分选机供应商，MLP2和MLP3具有相似的称重精度。因此，基于两层前馈神经网络的动态称重算法可以有效地提高不同测量速度下禽蛋和水果的动态称重精度。
研究结果如下:
1.设计了小型模块化柚子重量分选机，分选机上果机构由具有挡板的带式输送机构成，上果机底部设置果箱收集倾倒的柚子，人参分选机供应商，疏离机将柚子单排化后有序进入分选机构，分选机构对柚子进行电子称量，上海分选机供应商，自动分级。
2.开发了分选系统电子称量软件，设计了基于LABVIEW与MATLAB的滤波算法与重量预测模型，设计了符合分级标准的分级程序和上位机界面等。
动态称重过程中振动干扰的研究。首先对加速度信号与称重信号的进行时域和频域上的相关性分析，然后通过平滑伪魏格纳-维利分布对设备空载运行时的称重传感器信号和动态称重过程中的加速度信号进行了时频分析。重量分级秤，全自动上料机专业生产厂家：青岛爱克森结果表明:1)禽蛋称重装置空载时称重传感器与加速度传感器的时域信号和频域信号均具有极强的相关性;2)水果称重装置空载时称重传感器与加速度传感器的时域信号和频域信号在0.5 m/s和0.9 m/s的运行速度下也具有较强的相关性;3)在0.7 m/s的运行速度下，来自预输送机和后端输送机的振动干扰通过地面与称重传感器的安装座产生了共振引起，使加速度传感器和称重传感器时域和频域信号的相关性减弱;4)禽蛋和水果动态称重空载时的振动干扰是非平稳信号;5)禽蛋和水果动态称重过程中产生的振动干扰也是非平稳信号，且处理速度越高，振动干扰的非平稳程度越高。
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