基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)?？刂圃诹鳚{箱的應(yīng)用研究.pdf

1、本論文在簡要介紹造紙流程的基礎(chǔ)上，討論了內(nèi)模控制原理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法的使用特點，重點研究了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)?？刂圃诹鳚{箱控制中的模型設(shè)計和系統(tǒng)實現(xiàn)，并加以仿真驗證。最后對該方案進(jìn)行總結(jié)和展望。根據(jù)這條主線，本文從以下幾方面展開了討論。 首先，論文論述了本課題的研究背景，介紹了造紙過程的典型工藝流程，說明了常規(guī)解耦控制回路在流漿箱中應(yīng)用的特點及不足，同時對回路中最常用的解耦機(jī)構(gòu)的特性進(jìn)行了總結(jié)，據(jù)此建立了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)?？刂频姆抡婺?/p>

2、型，并分析了在流漿箱中應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)模控制的解耦回路。 在我國，目前對時滯、耦合現(xiàn)象的控制策略有：最優(yōu)PID控制、專家控制、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制等，其中比較著名的是智能控制和內(nèi)?？刂?InternalModelControl)。內(nèi)?？刂凭哂性O(shè)計簡單、跟蹤調(diào)節(jié)性能好、魯棒性強(qiáng)并能較好的消除不可測干擾的影響等優(yōu)點，所以選擇內(nèi)?？刂扑惴▉硖幚碓旒堖^程中的時滯、耦合問題；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特有的非線性適應(yīng)性信息處理能力，能夠自適應(yīng)樣本數(shù)據(jù)，還能

3、提供十分快的優(yōu)化過程。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與內(nèi)模控制的結(jié)合，為非線性系統(tǒng)的模型辨識、系統(tǒng)耦合等問題開辟了新的途徑。 其次，根據(jù)已建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)?？刂颇Ｐ?，結(jié)合流漿箱在實際工程中運行的有關(guān)數(shù)據(jù)，進(jìn)行大量仿真研究。得到的響應(yīng)曲線對比于常規(guī)回路控制下的曲線，流漿箱總壓和漿位的耦合關(guān)系幾乎克服，調(diào)整時間明顯縮短，除此之外，控制系統(tǒng)的魯棒性較強(qiáng)，可以適應(yīng)車間不同紙種的控制要求。 最后，總結(jié)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)?？刂拼嬖诘娜舾蓡栴}。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要進(jìn)行