中密度纤维板(Medium Density Fiberboard)凭借其优良的板材性能和对木材资源的高效利用,已成为目前我国市面上最具发展前途的人造板产品之一,而其生产过程中的施胶环节是一道十分关键的工序,原料(纤维、刨花等生产材料)量与胶液量需要始终保持一定的比例不变。准确控制施胶量不仅会提高产品的板材性能和品质,而且在减少原料消耗、降低甲醛释放量、实现节能环保等方面也有重要意义。在实际工业生产过程中,中密度纤维板施胶系统是一个具有时变性、耦合性的典型非线性被控对象,无法用准确的数学模型进行描述,而且传统的线性系统控制方法也很难实现对施胶量的精准控制。在针对中密度纤维板施胶工艺过程具体分析的基础上,本文提出了神经网络预测控制方法。然后,根据施胶系统的工作原理,建立起系统的开环模型。其次,又对施胶系统的开环模型,设计出两种不同的控制结构,一种是神经网络的模型预测控制结构,另一种是神经网络的广义预测控制结构。这两种方案均可通过神经网络实现对施胶系统预测模型的构建与辨识,克服了施胶系统难以建立精确数学模型的困难,同时解决了难以将传统预测控制应用于非线性系统的问题。最后,针对两种方案的可行性以及控制效果,本文通过MatlabSimulink进行了仿真验证,并与传统PID控制方法进行了比较。仿真结果表明,所设计的两种控制方案均能够实现胶液量快速跟踪纤维量的动态变化,与传统PID控制相比,提高了系统的控制性能。另外,在施加干扰的仿真试验中,神经网络预测控制方案下的系统抗干扰能力较强,神经网络广义预测控制方案下系统的响应速度较快。