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本文討論了使用BP 神經網絡PID 控制算法，并且將這種控制算法應用在漂白工段的
控制當中。利用神經網絡自學習能力，在線整定PID 控制參數。實踐證明BP 神經網絡PID控制器具有實現簡單，適應性強，具有較高的控制精度等特點。
制漿車間漂白工段中漂白塔上部的溫度控制是保證漿料質量的一個重要環節,因此,在多
段連續漂白過程中,需要對此溫度進行控制。在實際生產中, 漂白塔上部溫度采用蒸汽進行加熱,中部溫度不控制,下部溫度采用加冷卻水的控制。常用的有常規PID 控制算法，改進的Smith 預估控制算法，動態矩陣控制算法，神經網絡等。但是在工廠實際生產過程中，蒸汽的壓力和溫度都有可能波動，常規PID 控制器雖然具有不依賴模型，參數容易調整等優點，但是其周期較長，抗擾動能力差等缺點，影響各個塔中的溫度控制效果。其他的控制方法都是基于模型的具有典型的內模控制結構，具有較強的抗擾動能力和魯棒性。在本文中我們著重研究了使用BP 神經網絡PID 算法在漂白塔上部溫度的控制當中的應用。
控制當中。利用神經網絡自學習能力，在線整定PID 控制參數。實踐證明BP 神經網絡PID控制器具有實現簡單，適應性強，具有較高的控制精度等特點。
制漿車間漂白工段中漂白塔上部的溫度控制是保證漿料質量的一個重要環節,因此,在多
段連續漂白過程中,需要對此溫度進行控制。在實際生產中, 漂白塔上部溫度采用蒸汽進行加熱,中部溫度不控制,下部溫度采用加冷卻水的控制。常用的有常規PID 控制算法，改進的Smith 預估控制算法，動態矩陣控制算法，神經網絡等。但是在工廠實際生產過程中，蒸汽的壓力和溫度都有可能波動，常規PID 控制器雖然具有不依賴模型，參數容易調整等優點，但是其周期較長，抗擾動能力差等缺點，影響各個塔中的溫度控制效果。其他的控制方法都是基于模型的具有典型的內模控制結構，具有較強的抗擾動能力和魯棒性。在本文中我們著重研究了使用BP 神經網絡PID 算法在漂白塔上部溫度的控制當中的應用。
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