通过软件算法优化，可在不改变硬件结构的前提下，显著降低瞬态误差，核心算法包括自适应滤波、卡尔曼滤波、冲击补偿三类：

1. 自适应滤波算法：实时匹配动态场景

传统固定参数滤波器（如低通滤波器）无法兼顾 “响应速度” 与 “滤波效果”—— 截止频率过高则滤波不彻底，过低则响应滞后。自适应滤波算法可通过实时分析信号特性，动态调整滤波参数：

信号频率检测：通过快速傅里叶变换（FFT）分析称重信号的频率成分，区分 “有用重量信号”（如分拣线包裹重量变化频率 0.5-2Hz）与 “干扰信号”（如电机振动 25Hz）；

滤波参数动态调整：若检测到干扰频率为 25Hz，自动将低通滤波器截止频率设为 5Hz，过滤高频振动；若检测到重量信号变化频率提升至 5Hz（如包裹速度加快），则将截止频率调整为 10Hz，确保响应速度；

应用案例：某电商分拣中心采用自适应滤波后，动态称重响应时间从 80ms 降至 40ms，振动干扰导致的波动从 0.8% FS 降至 0.2% FS，分拣精度提升 15%。

2. 卡尔曼滤波算法：抑制随机冲击干扰

针对随机冲击与噪声干扰（如物流包裹大小不一导致的冲击差异），卡尔曼滤波通过 “预测 - 更新” 循环，实时修正测量值：

状态预测：基于前一时刻的重量值与变化率，预测当前时刻的理论重量值，建立状态方程：X(k|k-1) = A*X(k-1|k-1) + B*U(k-1)，其中 A 为状态转移矩阵，B 为控制矩阵；

测量更新：将当前时刻的实际测量值与预测值对比，通过卡尔曼增益（K (k)）修正预测误差，更新最优重量值：X(k|k) = X(k|k-1) + K(k)*(Z(k) - H*X(k|k-1))，其中 Z (k) 为测量值，H 为观测矩阵；

优势验证：某快递分拣线在包裹冲击负载场景下，未使用卡尔曼滤波时瞬态误差 1.2% FS，使用后误差降至 0.3% FS，且重量信号恢复稳定时间从 100ms 缩短至 50ms。

3. 冲击补偿算法：修正峰值超调误差

针对物料冲击导致的超调误差，通过检测冲击信号特征，加入补偿系数修正：

冲击信号识别：通过检测重量信号的上升沿斜率（如斜率＞0.5kg/ms 判定为冲击）与峰值持续时间（如＜50ms 判定为瞬时冲击），区分 “冲击载荷” 与 “稳定载荷”；

补偿系数计算：基于冲击峰值与稳定重量的差值（如冲击峰值 18kg，稳定重量 10kg，差值 8kg），结合冲击持续时间，计算补偿系数（如 0.4），修正公式为：修正后重量 = 测量值 - 差值*补偿系数；

动态调整补偿：根据不同冲击强度（如落差 30cm 与 50cm 的冲击），建立补偿系数数据库，实时调用匹配的系数，确保补偿精度。某矿山皮带秤采用该算法后，冲击超调误差从 8% FS 降至 1.5% FS，满足矿石动态计量要求。

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