等等。当纸浆浓度一定时, 影响定量和水份的主要因素是浆流量和蒸气压力, 孙鑫等设计了2 个S ISO 的神经网络
解耦器

[ 12 ]

, 对智能解耦控制技术的体系结构进行了分析, 设计了 1 个两输入两输出神经网络控制器。

为了实现对由多模型描述的不确定对象——即纸机定量更加有效的控制, 将神经元与模糊逻辑运算相结合,

构成增益模糊自整定神经元控制器, 采用增益模糊自整定神经元非模型控制方法。多模型描述的不确定系统具有
很好的动、静态性能指标及强鲁棒性和抗干扰能力

[ 13 ]

。

根据测量水分和设定水分的差及变化趋势、纸张定量值等变化因素, 提出模糊控制和专家系统相结合的造纸

过程水分智能控制方法。当水分值超出设定范围时, 由控制决策模块根据专家经验库和模糊表得出所需修正
值

[ 14 ]

。

2. 3　纸机干部

纸页离开纸机湿部后, 就进入烘干过程。M artz 等采用在线专家系统进行干燥和压缩部分的动态优化研究,

分析压榨、干燥、蒸气和冷凝系统, 干燥机引擎罩和真空系统的具体运行情况, 执行多变量计算。当操作环境变化、
低于标准时, 专家系统发出警报和诊断报告

[ 15 ]

。

V a lenzue la 等则提出了基于规则的专家系统

[ 16 ]

。该系统能够识别所有操作过程中正常和不正常的情况, 包

括加速部分, 纸张穿过, 启动压力, 活跃和钝化电压控制线圈, 保证了干部的有效控制。唐晏等将实时专家系统应
用于造纸机的灰份控制中, 通过调节填料流量来实现对灰份的控制

[ 17 ]

, 采用相平面区分的策略, 保证系统在给定

的时间内渐近推理得到可接受的控制结果, 并且通过知识的分层将直接控制和间接监控很好地结合起来。

2. 4　造纸质量

造纸质量的要求有很多, 如: 卷曲度, 张力, 断纸等问题。由于存在在线测量困难、智能控制技术正在推广应用

之中。

L enz 等通过建立神经网络模型预测纸张产品的质量特性, 如成形、多孔性、不透明性和强度品质等

[ 18 ]

。另外

该神经网络模型还可以用于离线故障检查和在线操作。通过实验室分析值与模型预测值的比较, 它能提供造纸过
程的实时有价值的关键信息。

刘美俊采用模糊参数自适应P ID 控制器进行纸张张力的控制, 把经验和数据总结成较完善的语言控制规则,

并把这些模糊控制规则及有关信息作为知识存入计算机知识库中, 然后根据实际相应情况, 运用模糊推理, 实现
对 P ID 参数的最佳调整, 克服动态干扰和消除静态余差

[ 19 ]

。

断纸会降低纸浆造纸生产过程的效率和可靠性, 导致成本上升, 造成对操作工人严重安全危险。L i 等通过造

纸过程专家系统

[ 20 ]

, 监测过程参数和排除故障问题。在多台造纸电机的同步控制过程中, 朱

羽

军

等将神经网络与模

糊逻辑相结合

[ 21- 22 ]

, 设计了多机模糊神经网络控制系统, 替代了传统的 P ID 控制方法, 解决了因高速与多机同步

控制系统控制滞后产生的系统不稳定问题。

3　结束语

制浆造纸工业是个传统的老行业, 其智能控制技术的应用尽管已取得了一些成就, 但随着控制要求越来越

高, 目前基于神经网络、模糊逻辑、专家系统等智能技术越来越难以满足实际的控制要求, 原因在于此类技术都必
须先选择模型结构, 不能动态调整结构, 易陷入局部最优解, 建模之后还需要严格的检验手续。制约上述技术转化
推广的根本原因就在于这些技术都基于经验风险最小化, 无法保证充分的样本数量。

支持向量机通过将输入空间映射到一个高维内积空间中, 解一个线性约束的二次规划问题得到全局最优解,

有效避免了“维数灾难”

, 提高了收敛速度, 而且不会陷入局部极小值, 有效地弥补了智能控制技术的缺点。智能控

制技术与小波理论的有机结合又将是一个新方向

[ 23 ]

; 利用小波提取目标信号特征, 结合模糊识别技术, 可实现目

标信号的灵活、准确判断。通过将神经网络、模糊计算、专家系统与小波理论有机融合, 建立在混沌状态下具有实
时性和开放性的智能信息处理系统, 必将为其在造纸过程中的应用带来新的发展和契机, 进一步推动造纸生产过
程整体技术进步。

参考文献:

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自控・检测

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唐　飞

等　智能控制技术在制浆造纸生产过程中的应用