纸浆浓度控制系统的仿真研究

摘要：

研究纸浆浓度控制问题,针对纸浆浓度控制系统存在的大滞后、非线性和时变性等特点,常规的PID控制器很难达到理想的控制效果.为了改善纸浆浓度控制系统性能,提出了BP神经网络和将神经网络与PID控制规律融为一体的PID神经网络( PIDNN)两种控制方案.通过对纸浆浓度模型辨识和控制问题的分析,应用BP和PIDNN进行了仿真比较研究.结果表明,BP和PIDNN仿真效果都比较理想,但BP网络结构复杂,参数难以调整；用PIDNN方法既具有常规PID控制器结构简单、参数物理意义明确的优点,又具有神经网络自学习、自适应之能力,满足实时控制的要求,对于复杂系统是一种实用而简便的控制方法.

关键词：神经网络、纸浆浓度、系统辨识、控制系统

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：江苏省制浆造纸科学与技术重点实验室开放基金项目200909

在线出版日期：2012-09-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：176-179,183