基于神经网络的碱回收蒸发工段黑液液位及浓度控制系统设计
China Pulp & Paper（2021）
Abstract
针对造纸黑液碱回收蒸发工段多变量、大时滞、强耦合、难控制的特点,设计了以PIDNN为控制器的黑液液位控制,将传统PID和神经网络的优点巧妙结合,不仅结构简单,而且具有自适应学习能力;黑液浓度设计成基于径向基函数(RBF)的神经网络控制,对黑液浓度和流量进行解耦在线辨识,对控制器参数在线实时调节.实践表明,黑液液位控制与传统PID控制相比,PIDNN的调节时间减少约18s,超调量降低约20％;与BP-PID相比,PIDNN的调节时间降低约14 s.黑液浓度的实际值可以快速跟随给定信号,有效黑液流量的变化对其干扰很小.
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