随着智能组合称重行业的发展逐渐趋于白热化,现今市场中各类复杂食品种类的包装对智能称重行业的发展又提出了新的挑战。仅能实现组合称重功能的传统称重系统已逐渐被边缘化,整体综合性能较佳的智能组合称重系统在称重行业中正蓬勃发展。本文首先对智能组合称重系统的国内外发展现状进行比较分析,得出国内智能组合称重系统在提高运行效率、降低经济成本、提升称量精度等方面均有较大改进空间。基于此现状,本文对智能组合称重系统展开了以下四个方面的研究。1.结构优化设计。对传统智能组合称重系统进行结构优化改进,包括电机驱动模式的改进以及具有"双排"功能聚料斗的应用,前者使电机运动冲击减小,后者在"废料"处理方面节省了时间;同时对料斗表面进行波纹处理以降低摩擦,提高输送速度,从而提高效率。2.静态模型分析。对系统重要部件——主振机给料装置,从理论上进行了静态分析,建立运动数学模型,研究了阻尼对料盘和底盘相对振幅的影响以及物料产生抛掷运动的条件。3.动态特征分析。在静态分析的基础上进行动态特征分析,基于SolidWorks建立了主振机给料装置的三维数字模型,结合ANSYS Workbench软件对其进行了模态及谐响应分析,并利用MATLAB/Simulink模块进行仿真,结果表明:该装置设计符合共振及其对上下质点位移的要求;各质点位移及速度响应曲线均符合工况要求。4.误差补偿研究。通过BP神经网络算法对非线性误差进行补偿研究,结果表明:相对误差控制在±0.2%以内,远小于硬件误差补偿方法下的±0.68%,补偿效果较好;相对于硬件误差补偿,此方法降低了成本,提高了精度。