在工业自动化领域，动态称重系统的精度直接影响生产质量与效率。传统静态称重方法难以满足高速流水线需求，而基于压力传感器的动态称重技术虽能实现实时监测，却易受机械振动、速度变化等干扰因素影响。本文针对动态称重过程中的数据漂移问题，提出一种改进型补偿算法优化方案。

压力传感器作为动态称重系统的核心部件，其输出信号包含有用重量信息与多种噪声成分。通过实验数据分析发现，主要误差来源包括：1）机械结构谐振引起的周期性干扰；2）输送带速度突变导致的惯性误差；3）环境温度变化造成的零点漂移。传统滤波算法仅能消除高频噪声，对低频干扰补偿效果有限。

提出的补偿算法采用三级处理架构：首先建立ARMA模型预测系统振动特征，通过频域分析分离有效信号；其次引入自适应卡尔曼滤波器，根据速度传感器反馈动态调整滤波参数；最后设计温度补偿模块，利用多项式拟合修正传感器特性曲线。在算法实现层面，采用滑动窗口机制处理实时数据流，确保系统响应时间控制在50ms以内。

为验证算法有效性，搭建包含STM32控制器、应变式压力传感器和伺服驱动平台的测试系统。对比实验表明，优化后系统在1m/s运行速度下，称重误差从±2.1%降至±0.6%，且在不同负载工况下均保持稳定。特别在启停阶段，加速度干扰造成的峰值误差减少78%。

该算法已成功应用于某包装生产线检重工位，连续三个月运行数据显示，误检率由原先的3.2%下降至0.8%。未来研究将聚焦于深度学习在动态参数识别中的应用，进一步提升复杂工况下的适应性。本文方案为动态称重系统提供了一套兼顾实时性与精度的实用化解决路径。