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摘要
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±3.9 g/m2左右,水分控制精度为±1.0%左右,满足该纸机定量水分高精度控制要求。
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