浅谈智能控制技术在制浆造纸生产中应用

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1、浅谈智能控制技术在制浆造纸生产中应用【摘要】造纸主要包含制浆和造纸两大过程，传统的PID控制方法难以确定其模型结构和参数辨识，现在人们普遍使用人工智能，由计算机处理生产过程的信息，用于处理复杂的工程技术问题，将人工神经网络、模糊逻辑和专家系统等代表的智能控制方法应用到制浆造纸工业中。【关键词】制浆；造纸；智能控制0引言制浆造纸过程是一个复杂的传质传热的工业过程，制浆过程包括蒸煮、洗涤、筛选和漂白。造纸过程包括纸料制备、纸浆流送及纸面成形、湿纸压榨脱水、干燥、纸页压光、卷取等。碱回收则是蒸发燃烧苛化为主的环保配套过程。具有大滞后、强耦合、大惯性

2、、多干扰、时变非线性的特点，对它的控制系统设计造成很大困难。制浆造纸过程自动化是提高产量和质量，节能减耗，实现绿色生态的基础。所以，现代控制优化网络技术在制浆造纸生产过程中的推广，使其在规模上、技术上、质量上和环保方面都取得了较大的改善。本文就各种智能控制技术在其制浆造纸各环节中的应用作出简要说明。1智能控制技术在制浆过程中的应用1.1洗涤过程经蒸煮的浆料中，含有大量有机物和可溶性无机物，通过洗涤，达到稳定纸浆的净度，稳定黑液的浓度和提取率，也称为黑液提取。如果纸浆洗涤不干净，不仅造成化学药品的直接损失，影响提取率，还会因为残碱过量存在，而最

3、终导致纸浆的白度与灰分含量的降低。洗涤设备最主要是真空洗涤机，洗涤池。采用多段逆流洗涤，以控制加入洗涤的水量，通常是以多台设备串联使用，纸浆顺次进入各段设备，洗涤热水从最后一段设备加入，出稀黑液逆转至前一段设备作为洗液之用，这样逆流的黑液逐渐增浓，自第一段设备滤出浓黑液，可送至碱回收工序，加以回收综合利用。1.2漂白过程漂白过程是一个多变量、多指标的工艺过程，控制指标多，影响因素也多，各因素之间具有较强的关联性。很难建立漂白指标与影响因素间的机理模型。而神经网络和模糊集理论都是介于传统人工智能的符号推理和传统控制理论的数值计算之间的方法，对操

4、作人员经验进行总结归纳，得出控制器的控制规则及学习校本，设计一种模糊神经网络控制器，实现控制过程的自适应，实现静态解耦，使整个系统性能有了很大的提高。并与预测控制、专家控制等相结，以达到更优的控制方式，同时适合不同的控制对象。2智能控制技术在造纸过程中的应用2.1纸料制备通过机械作用，处理水中的纸浆纤维，使其发生物理变化而达到质量要求，称为打浆，这个时期主要控制参数为打浆度。配浆过程中各种浆料的浓度、流量、打浆度参数的变化，使得配比不稳定，导致断纸，水分定量频繁变化等问题。利用Sugeno模糊推理实现PID的分层控制［3］，建立流量过程模糊参

5、数自适应PID控制系统，并以打浆浓度、盘磨消耗的电功率、打浆流量、阎开度、打浆前浆的打浆度作为输入，以打浆后浆的打浆度作为输出，建立BP神经网络模型，控制打浆度。王孟效等［4］针对打浆度无法在线测量的难度，分析打浆、进浆浓度，进浆流量、压力、消耗的电功率及前后的温差，打浆时间和原打浆参数的关系，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HD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

6、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同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

7、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

8、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】[1]鄙烈祥.神经网络降维分析法在制浆蓁煮工艺中的应