PID神经网络在卷纸辊张力控制中的应用  

Application of PID Neural Network in Paper Tension Control System

作　　者：邓肖[1] 胡慕伊[1] 

机构地区：[1]南京林业大学江苏省制浆造纸科学与技术重点实验室,江苏南京210037

出　　处：《中国造纸学报》2014年第1期44-48,共5页Transactions of China Pulp and Paper

基　　金：江苏省制浆造纸科学与技术重点实验室开放基金项目(201010)

摘　　要：分析了PID神经网络(PIDNN)的结构及参数调整算法,并将其用于纸机卷纸辊张力控制。经过仿真研究表明,PIDNN控制器的稳态响应过程比常规PID控制器快,没有超调,没有静差,过渡时间较短,收敛性较好,控制效果比常规PID控制算法有很大改善。Through the analysis of the structure of PID neural network （PIDNN）,we found that it can be applied in paper tension control.Simulation results showed that compared with the conventional PID controller,PIDNN controller had faster steady-state response,without overshoot,no static difference,shorter transition time and better convergence.The control effect of PIDNN controller was greatly improved.

关 键 词：PID神经网络 卷纸辊张力 PID控制 仿真 

分 类 号：TS736[轻工技术与工程—制浆造纸工程]