• 方差分析与 CPK 计算：用 Minitab 评估过程能力

  配料精度高不高，不能只看单次结果，而要看过程能力。CPK（过程能力指数）是衡量系统精度、稳定性、一致性的核心指标，也是食品、医药、化工行业验收的重要依据。本文以实战方式，完整演示如何使用 Minitab 进行配料数据的正态检验、方差分析与 CPK 计算。一、为什么配料必须计算 CPK？·只看平均值，无法反映波动大小·只看单次数据，无法评价稳定性·CPK 综合均值、偏差、公差范围，客观评价过程能力行

  2026-03-20 自动配料系统部

• 配料系统 24 小时压力测试方案：检验真实稳定性

  很多配料系统在短时间调试中 “看起来很准”，但上线运行数小时后就出现漂移、波动、超差，核心原因是未经过完整的长期压力测试。一套真正可靠的系统，必须通过24 小时连续满负荷压力测试。本文提供一套可直接套用、可用于验收的标准化测试方案。一、测试目的·验证系统长期运行稳定性·暴露温漂、零点漂移、机械疲劳等隐性问题·综合验证机械、电气、控制、算法可靠性·提前消除隐患，避免上线后批量质量事故二、测试前提条件

  2026-03-19 自动配料系统部

• 面粉配料精度提升案例：迭代学习如何征服轻质物料

  轻质粉体物料是全球配料行业公认的控制难点。面粉、淀粉、奶粉等物料密度小、易飘移、易受气流影响、流速不稳定，传统 PID + 固定落差很难稳定控制。本文以真实面粉厂配粉系统升级项目为例，完整展示ILC 迭代学习如何从根本上解决轻质粉料精度难题。一、项目背景与原始问题某面粉厂配粉系统，目标精度 ±0.1%，实际状态：·配料误差长期在 ±0.2%～±0.4%·批次稳定性差，时准时不准·料位变化、换料后

  2026-03-18 自动配料技术部

• 配料算法入门：从 PID 到 ILC 的完整知识地图

  在自动配料系统中，控制算法直接决定了精度上限、运行稳定性与环境适应能力。不少企业投入大量成本升级硬件，却始终无法突破精度瓶颈，根本原因往往是算法与物料特性不匹配、控制策略过于简单。本文从工业实战角度，系统梳理配料控制主流算法，构建从基础到高阶的完整知识地图，帮助工程师根据物料特性选择最优控制方案。一、配料过程为什么对算法要求极高？工业配料具有典型的复杂特性：·物料流动性随料位、湿度、温度实时变化

  2026-03-17 自动配料系统部

• 迭代学习控制原理 配料系统自进化精准调控算法

  迭代学习控制ILC是专为重复性配料线设计的自学习算法，无需复杂数学模型，每批次自动学习误差、修正参数，实现系统越用越准，适配大批量连续配料生产。

  2026-03-15 自动配料系统部

• 落差补偿算法详解 三大方案解决配料空中飞料问题

  空中飞料是配料超差的核心诱因，本文详解固定补偿、比例补偿、迭代学习补偿三大落差补偿算法，解析提前关断量调控逻辑，从根源消除落料落差误差。

  2026-03-14 自动配料系统部

• 模糊控制规则表生成 把现场调试经验转化为智能算法

  详解模糊控制规则表设计全流程，手把手教你把资深调试员的实操经验，转化为标准化智能控制算法，实现专家经验数字化传承，提升配料系统智能化水平。

  2026-03-13 自动配料系统部

• 落差补偿算法详解：3种方式解决“空中飞料”难题

  空中飞料是配料超差的核心诱因，本文详解固定补偿、比例补偿、迭代学习补偿三大落差补偿算法，解析提前关断量调控逻辑，从根源消除落料落差误差。

  2026-03-12 自动配料系统部