岳丽敏，文晓娟

（郑州铁路职业技术学院，郑州 450000）

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随着国内经济高速发展和人们物质生活水平的提升，小袋包装食品在行业得到迅猛发展，包装机械行业也迎来新的发展机遇。目前，由于消费者的消费需求和消费理念的变化，促使食品包装向精美化、高端化、小袋化发展，然而立式包装机存在袋材供送线路长、供送速度控制精度和稳定性低的问题，受到外部干扰时容易出现较大波动，势必影响包装袋长精度和袋形外观质量［1］。

传统PID控制因算法成熟、易实现等优点，被广泛应用于食品包装控制系统。然而，袋材供送速度系统较为复杂，且具有时变性和非线性特点，难以建立精确数学模型，固定参数的PID控制无法获得较好控制效果。为提升包装机恒速控制精度和稳定性，可采用拉膜机械结构改造和升级，但仅适用于低速包装；郭琳［2］设计自适应模糊PID控制策略，利用模糊控制规则，实现PID参数的在线自整定调节，取得了较好的控制效果，但模糊控制规则制定受专家主观性和局限性影响，且无法消除静态误差；高元华等［3］将BP神经网络和粒子群算法与PID控制结合，实现PID参数的在线整定和优化，提高了袋材供送速度精度，但BP网络收敛速度较慢、易陷入局部最小值，不适合实时控制。

径向基神经网络（RBFNN）能够逼近任意连续函数，从隐含层到输出层为线性映射，可加大学习速度和避免局部最优，适合实时控制。在模糊PID控制算法的基础上，利用RBFNN算法优势，使模糊PID算法具备自我学习及优化的能力，构建模糊RBFNN-PID袋材恒速供送控制系统，提高包装机袋材恒速控制精度和稳定性。……