【摘 要】
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针对纸张抄造过程中纸张定量与水分之间存在强耦合的问题，提出一种模糊神经网络（Fuzzy Neural Network，FNN）的解耦控制器，首先利用模糊控制对控制系统进行耦合补偿，然后利用神经网
【机 构】
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西京学院,陕西西微测控工程有限公司
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针对纸张抄造过程中纸张定量与水分之间存在强耦合的问题，提出一种模糊神经网络（Fuzzy Neural Network，FNN）的解耦控制器，首先利用模糊控制对控制系统进行耦合补偿，然后利用神经网络的自学习、自调整能力不断在控制过程中优化模糊控制规则及解耦补偿参数，成功地将纸张抄造过程的多变量系统转变为单变量系统，实现纸张定量、水分之间的解耦。仿真结果表明，采用FNN解耦控制器具有较好的动态响应和较强的鲁棒性。将该策略应用于国内某造纸厂的纸板机控制系统，纸张定量控制精度为±3．9g／m^2左右，水
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