[發明專利]一種基于模糊神經網路的供漿系統流量控制方法

無效

• 申請號: 201210091025.8
• 申請日: 2012-03-30
• 公開（公告）號: CN102622000A
• 公開（公告）日: 2012-08-01
• 發明（設計）人: 劉星萍;邱書波;王斌鵬;劉鵬
• 申請（專利權）人: 山東輕工業學院
• 主分類號: G05D7/06
• 分類號: G05D7/06
• 代理公司: 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221
• 代理人: 張勇

技術領域

本發明涉及一種基于模糊神經網路的供漿系統流量控制方法。

背景技術

21世紀供漿系統的特征和發展趨勢是流程力求簡單、高效，系統控制靈敏。隨著時代的發展，社會的進步，制造技術和生產技術的不斷提高，高科技產品和高新技術引入造紙領域。未來的紙機將向大型化、高速化、高效化、產品低成本化方向發展。供漿系統設法提高上網漿濃，減少白水回流量，縮短流程，減小體積的高效的除氣裝置，單位產品消耗降低，將是未來造紙供漿系統發展的必然趨勢。紙機供漿系統主要功能1、紙漿和化學品以各種比例在供漿系統中與白水進行均勻的混合。2、有效地除去由漿料、填料、化學品等輔助材料帶入系統的雜質，提高漿料上網的潔凈度。能有效地除去系統中的空氣。3、漿料通過系統后獲得良好的分散，除去纖維束等絮聚物。4、保證進入流漿箱上網漿料濃度、流量、壓力的穩定，盡可能降低由于設備(泵、篩)性能所產生的脈沖。5、盡可能縮短由于改變品種和調整工藝后系統達到穩定所需的時間。要是的系統穩定，其中對流量的控制顯得尤為重要。

模糊控制是以模糊集合論、模糊語言變量及模糊推理為基礎的非線性控制，已成為目前智能控制一種重要而有效的形式。模糊控制與經典控制的根本區別在于它并不需要建立被控對象的精確數學模型，而是完全憑人的經驗和知識，把技術人員的經驗進行總結和形式化描述，用語言表達成一組定性的條件語句和不精確的決策規則，然后利用模糊集合作為工具使其定量化，通過模糊邏輯和近似推理方法，把人的知識和經驗變成計算機可以接受的控制模型，從而讓計算機代替人來進行控制。

控制系統的目的是確定適當的輸入控制量，使系統的實際輸出接近于期望的輸出。神經網絡通過系統的實際輸出與期望輸出之間的誤差來調整神經網絡的連接權重，即讓神經網絡學習，直至誤差趨于零的過程，就是神經網絡實現直接控制的基本思想。

神經網絡和模糊集理論都是介于傳統人工智能的符號推理和傳統控制理論的數值計算之間的方法。兩者有某些共同的基本特點，可以認為兩者是互補的。模糊控制利用領域專家的先驗知識進行近似處理，但在工程實際應用中對時變參數非線性系統，缺乏在線學習或自調整的能力。如何自動生成或調整隸屬度函數或調整模糊規則，是一個很復雜的問題。神經網絡是典型的黑箱型的學習模式，當學習完后，神經網絡所獲得輸入/輸出關系無法用容易被人接受的方式表示出來；神經網絡雖然具有并行計算、分布式信息存貯、容錯能力強及具備自適應學習功能等一系列優點，但不適于表達基于規則的知識。因此，神經網絡進行訓練時，由于不能很好地利用已有的經驗知識，常常只能將初始權值取為零或隨機數，從而增加了網絡的訓練時間或者陷入非要求的局部極值。如何將模糊理論的知識表達容易和神經網絡自學習能力強這兩種優勢結合起來，取長補短，提高整個系統的學習能力和表達能力，是整個控制工程界需要解決的問題。

由于抄紙機生產的紙張的寬度是固定的，所以只要知道供漿系統提供的紙漿的流量和濃度，再知道抄紙機的車速就可以計算出紙的重量。

L紙張的寬度；Q：水流量；P：紙漿的濃度；V：抄紙機的運行速率。

不考慮灰分的情況下每平方米的紙的重量為：

如果在知道灰分的重量：M_灰分，就可以求出紙的重量M_紙。公式為：

M_紙＝QP+M_灰分????????????????????????????????????????(2)

其中：M_灰分＝M_紙×灰分系數

當紙漿濃度變化時，為了使紙張的厚度不變，也就是使紙的重量不變，就要控制流量Q使得紙的重量不變。流量的控制變成為供漿系統穩定的重要目的。

發明內容

本發明的目的就是為解決上述問題，提供一種基于模糊神經網路的供漿系統流量控制方法，它用于在濃度變化時對紙漿流量的控制，該方法采用PLC作為控制器，通過編碼器獲得抄紙機的轉速，PLC根據系統設計的參數，結合當前抄紙機的速度和濃度變化，通過模糊神經網絡計算出應該控制的流量的變化參數。

為實現上述目的，本發明采用如下技術方案：

一種基于模糊神經網路的供漿系統流量控制方法，它采用PLC作為控制器，通過編碼器獲得抄紙機的轉速，PLC根據系統設計的參數，結合當前抄紙機的速度和濃度變化，通過模糊神經網絡計算出應該控制的流量的變化參數，具體過程為：