中高速卫生纸机打浆控制系统的研究与实现

发布时间：2020-12-25 20:14

　　在低碳环保、绿色工业的发展要求下,国内生活用纸生产商纷纷淘汰能耗高、污染大的低速卫生纸机,取而代之的是中高速卫生纸机。然而,中高速卫生纸机对成浆质量提出了更高的要求,有三分造纸,七分打浆之说。目前,大多数制浆生产线应用的恒功率打浆控制方案难以保证稳定的成浆质量,即难以保证稳定的打浆度。因此,打浆度的稳定是生活用纸领域的一个重要的研究课题。本文以河北某卫生纸厂的高速卫生纸机浆纸生产线的制浆工段为控制对象,在陕西省重点科技创新团队计划项目（项目编号：2014KCT-15）的资助下,围绕打浆度软测量技术及恒打浆度控制系统开展了应用技术研究,论文的主要工作分述如下：（1）基于支持向量机的打浆度软测量模型的研究针对打浆度软测量模型需要大量样本数据训练、泛化能力不足之问题,提出了基于支持向量机（SVM）的打浆度软测量方案,并将其与神经网络进行了比较研究。通过网格搜索-交叉验证,对SVM打浆度模型参数进行优化,建立起拟合能力与泛化能力都比较良好的打浆度模型。充分利用SVM算法小样本训练的优势,设计了打浆度SVM模型的校正方案。（2）恒打浆度控制策略的研究及其联锁保护方案的设计针对传统恒功率控制方案无... 

【文章来源】：陕西科技大学陕西省

【文章页数】：97 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图１－３间隙调市方式与浆料流动示意图??Ｆｉｇ，?１－３?Ｔｈｅ?ｓｋ別ｃｈ?ｏｆ?ｇａｐ?ａｄｊｕｓｔｍｅｎｔ?ａｎｄ?ｓｔｏｃｋ?ｆｌｏｗ??

可Ｗ充分拟合打浆度与所选取的二次变量之间的关系。??有许多文献进行了打浆度神经网络软测量模型的研究，应用了?ＢＰ网络、ＦＢＰ网络、??ＲＢＦ网络レ义及其改进方案对打浆度进行数学模型的建立。ＢＰ网络结构如图２－４所示。首??先通过大量采集现场数据作为训练样本，之后确定网络结构，选定辅助变量与主导变量。??并输入训练数据进斤模型训练，再通过测试样本检验模型性能，根据性能指标调整模型??结构反复训练，最终得到能应用于实际的软测量模型。??从神经网络的建模流程进行分析，其有着其不可避免的缺点：首先需要预先采集大??量的高精度的打浆度相关数据作为建模时的样本训练数据与测试数据。其次神经网络的??设计需要相应的经验，例如隐含层的层数，节点所用的函数等需要预先设定。建模难度??较大。再次神经网络需要用于建模的训练数据的精确性很高，打浆度建模用的数据中打??浆度需要离线测量，有一定的人为因素。而所选取的二次变量的数据通过组态软件的归??档功能收集得来

式３－９是基于ｆ不敏感损失函数得出的。该函数Ｉ幻可表示为式３－１０：??间＝４｜０｜?＇化（３－１０）??？?Ｕ《Ｉ＿Ｅ?Ｏｔｈｅｒｗｉｓｅ??由不敏感损失函数ｅ的定义，如图３－２所示。拟合值／Ｏｃ，）与样本数据＿ｙ，的差值需??要减掉ｆ的值之后，若仍然大于０，才将其计入误差。使其在优化问题上可Ｗ具有稀疏??特性。??２５??

【参考文献】：
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硕士论文
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本文编号：2938318