【摘 要】
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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
【机 构】
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南京林业大学江苏省制浆造纸科学与技术重点实验室
【基金项目】
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江苏省制浆造纸科学与技术重点实验室开放基金项目(200909)
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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。
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