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摘要:
磨浆过程作为制浆和造纸工业最为重要的生产环节之一,其输出纤维长度随机分布(Fiber length stochastic distri-bution,FLSD)形状直接决定着后续造纸过程的能耗和纸品质量.针对传统的均值和方差难以描述输出FLSD特征,即具有非高斯分布特性,本文提出一种磨浆过程输出FLSD的预测概率密度函数(Probability density function,PDF)控制方法.首先,采用径向基函数(Radical basis function,RBF)神经网络逼近输出FLSD的PDF,在采用迭代学习方法完成基函数参数整定基础上对相应权值向量进行估计.其次,针对权值之间存在强耦合特点,利用随机权神经网络(Random vector functional-networks,RVFLNs)建立表征输入变量和权值之间关系的预测模型.最后,基于建立的输出FLSD模型设计预测PDF控制器,最终实现对期望输出PDF的跟踪控制.基于工业数据实验验证了所提方法的有效性,为磨浆过程优化运行和控制提供理论依据.
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文献信息
篇名 磨浆过程输出纤维长度随机分布预测PDF控制
来源期刊 自动化学报 学科
关键词 磨浆过程 纤维长度随机分布 预测PDF控制 随机权神经网络
年,卷(期) 2019,(10) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 1923-1932
页数 10页 分类号
字数 8405字 语种 中文
DOI 10.16383/j.aas.2018.c170225
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 周平 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室 38 462 12.0 20.0
2 李明杰 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室 8 51 4.0 7.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
磨浆过程
纤维长度随机分布
预测PDF控制
随机权神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
自动化学报
月刊
0254-4156
11-2109/TP
大16开
北京市海淀区中关村东路95号(北京2728信箱)
2-180
1963
chi
出版文献量(篇)
4124
总下载数(次)
26
总被引数(次)
120705
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导