随着中国人民经济水平不断提高,对膨化食品的需求量与日俱增,这使得国内食品包装机的市场得以不断发展。然而,与发达国家相比,国内控制技术存在较大差距,尤其在温度控制技术方面。在国际上,随着智能控制理论的日益成熟,自动包装机正朝着控制智能化的方向发展。课题对自动包装机热封温度控制系统的温度智能控制技术进行了讨论与研究。课题基于Cortex-M3内核的STM32F103ZET6微控制器设计了热封温度控制系统外围硬件电路与相关外设设驱动程序。采用SPI协议实现非易失性存储器FLASH的读写。采用FSMC协议实现内存的扩展。采用ModBus通讯协议实现控制器与热封速度执行器的通讯。提高了热封温度控制系统的数据处理能力以及集成度。为了解决传统热封工艺中包装薄膜热封参数之间的影响。课题通过研究塑料薄膜热封工艺当中热封参数之间的非线性关系,建立一种可用于自动包装机热封过程的数学模型。通过实验样本数据,并用附加动量法训练BP神经网络,建立热封参数之间的非线性数学模型,通过神经网络预测热封速度,并采用插值算法建立目标热封强度下热封温度和热封速度之间的多项式数学模型。通过插值算法与神经网络的结合运用,较为精确的描述了热封温度和热封速度之间的非线性关系,插值函数实现了神经网络模型的简化,误差在允许范围内,提高了自动包装机的智能化水平。为了解决传统PID控制算法参数难调问题,课题研究径向基神经网络与传统PID相结合的神经网络PID算法。将模拟PID转换为数字PID,并通过Simulink仿真工具将神经网络PID算法与传统数字PID算法进行比较,从仿真结果表明径向基神经网络与传统PID算法的结合使得系统输出响应不论在动态性能或静态性能方面均优于传统PID。将神经网络PID算法应用于自动包装机将提高热封温度控制的精度,同时,由于PID参数由系统自整定,提高了自动包装机的智能化水平。课题在所设计硬件实验平台上实现并调试了控制系统,给出径向基神经网络PID的输出曲线,以及串口调试结果。