基于RBF神经网络的制浆蒸煮终点预测模型  

RBFNN-based Prediction Model for Cooking Endpoint in Pulping Process

作　　者：黄俊梅[1] 汤伟[1,2] 戴庆瑜[1] 许保华 王孟效[1,2] 

机构地区：[1]陕西科技大学电气与信息工程学院,西安710021 [2]陕西西微测控工程有限公司,陕西咸阳712081

出　　处：《化工自动化及仪表》2011年第2期153-156,共4页Control and Instruments in Chemical Industry

基　　金：国家国际科技合作项目--节能环保型置换蒸煮关键技术与设备的合依研究(52011ZR0330)

摘　　要：为稳定纸浆质量,实现蒸煮终点的精确预测,建立基于RBF网络的终点预测模型,通过与BP模型的比较,可知基于RBF网络的蒸煮终点预测模型具有较好的快速性及准确性。In order to stabilize the quality of paper pulp and predict cooking endpoint accurately,a RBF neural network（RBFNN）-based endpoint prediction system for pulping cooking process was proposed,and simulation results show that,compared with the BP model,the RBF prediction model has better speed and accuracy.

关 键 词：间歇蒸煮过程 RBF神经网络(RBFNN) 蒸煮终点 卡伯值 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]