造纸过程定量水分神经网络建模和控制  被引量:5

Modeling and Control of Basis Weight and Moisture in Papermaking Process Using Artificial Neural Networks

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作  者:沈国江[1] 胡丹[2] 孙优贤[1] 

机构地区:[1]浙江大学工业控制技术国家重点实验室,杭州310027 [2]浙江大学附属邵逸夫医院消控中心,杭州310016

出  处:《中国造纸学报》2004年第1期151-155,共5页Transactions of China Pulp and Paper

基  金:国家自然科学基金(60274036)

摘  要:根据纸机定量水分过程的机理,提出了一种新的神经网络建模方法。在此基础上,针对该过程的大滞后、大惯性、强非线性、时变以及多变量耦合的特点,提出了一种包括定量控制和水分控制的多变量神经网络控制策略。利用该控制策略建立的自适应神经网络控制器,可以使成纸的定量和水分维持在设定的范围之内。进一步分析可以得到,该控制器是一个状态和控制作用均可跟踪的伺服系统。实际应用效果非常好。By using artificial neural networks,a new modeling technique and control strategy of basis weight and moisture in papermaking process are presented to solve the problem of traditional control systems. The developed adaptive neural network controller is used to deal with the features such as large time delay, big inertia, strong nonlinear, time-varying and multi variable severe coupling which are faced in basis weight and moisture control of paper. The controller can force the basis weight and moisture of paper to follow a desire one. This control strategy is a servo system that states and controls can be followed. The application results of this controller in a papermaking process are very good.

关 键 词:纸机 定量水分控制系统 人工神经网络 建模方法 控制策略 

分 类 号:TS734[轻工技术与工程—制浆造纸工程]

 

参考文献:

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