提出了软测量技术，控制最佳打浆度。刘美俊

[5]则建立了控制纸张张力的数学模型，运用

模推理，自动实现对

PID 参数的最佳调整，实现对张力的控制。 

　　

2.2 纸浆抄造 

　　由于纸面定量、水分两个参数的滞后时间长，非线性和耦合性都很强，干扰大。使用静
态解耦的方法使系统分解成水分和定量两个独立的控制回路，将卡耳曼预测器引入控制回
路

[6]，通过优化多变量指标求得控制率，并参考 Smith 预测思想对滞后时间进行补偿[7]。

沈国江等

[8]提出了一种新的神经网络建模方法，采用人工神经网络技术，对定量过程进行

建模和控制，根据纸机定量水分的过程机理，用前馈神经网络建立了一种神经网络自适应
模型，在此基础上提出定量和水分控制的多变量神经网络自适应反馈策略，通过神经网络
建模和神经网络控制来实现对纸张的定量和水分维持在一定的范围之内，提高定量表和水
分表的稳定性和可靠性，具有较强的鲁棒性抗干扰性和自适应性。

 

　　

3 结束语 

　　制浆造纸业，在智能控制技术的应用上，已经取得了一些成果，使得传统的老行业，
向着高科技，高效率，污染小等方面不断发展，推动了整体的技术进步。随着对制浆造纸要
求的提高，由于传统的神经网络系统以及专家系统等智能控制技术模型结构无法进行动态
调整，且建模过程复杂，也无法满足控制要求。支持向量机的建模原理是：将输入向量投影
到一个高维内积空间中，通过二次规划约束可求得模型的最优解，并且模型收敛速度也相
应的提高了。小波理论也可与智能控制技术相结合，利用小波理论可提取相应的信号信息，
并进行有效地判读、处理，可有效对制浆造纸过程进行智能控制，这也是制浆造纸智能控制
技术的一个热点研究方向。本文研究了智能控制技术在制浆造纸的各个流程中的应用情况，
分析了智能控制技术在各流程中的技术要点。

 

　　【参考文献】

 

　 　

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[4] 王 孟 效 ， 胡 晓 刚 ， 韩 郝 妮 . 软 测 量 技 术 在 造 纸 过 程 中 的 应 用 [J]. 中 国 造 纸 ，

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[5] 刘 美 俊 . 基 于 模 糊 参 数 自 适 应 PID 纸 张 张 力 控 制 系 统 [J]. 湖 南 工 程 学 院 学 报 ，

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