一种基于ELMAN神经网络的纸张横幅定量在线解耦方法

作     者：汤伟 张旭 沈云柱 刘文波 单文娟 TANG Wei;ZHANG Xu;SHEN Yunzhu;LIU Wenbo;SHAN Wenjuan

作者机构：陕西科技大学电气与控制工程学院陕西西安710021 西安航空学院理学院陕西西安710077 

基　　金：陕西省技术创新引导专项(重点研发计划)“高速造纸机稀释水水力式流浆箱智能控制系统”(2023GXLH-071) 

出 版 物：《中国造纸学报》 (Transactions of China Pulp and Paper)

年 卷 期：2023年第38卷第4期

页      码：67-75页

摘      要：针对纸张横幅定量控制所存在的非方、高维强耦合特性,本研究提出了一种基于ELMAN神经网络的多变量解耦策略。具体思路如下:首先引入前置变换因子矩阵对系统进行降维化方,然后针对化方后的系统,将ELMAN神经网络和前馈解耦相结合设计解耦结构,并在此基础上引入参考模型,根据参考模型输出与系统输出之间的差值在线调整网络参数,对系统耦合进行实时补偿以实现系统的在线解耦。通过上述工作将非方高维控制问题转化为单回路群控制问题,大大降低了多输入多输出高维系统控制难度。仿真实验及现场实际应用证明了本研究所提方案的可行性和有效性,定量控制精度提升了42%,并将横幅定量偏差减小到1.88%。

主 题 词：纸张横幅定量 非方高维矩阵 强耦合 ELMAN神经网络 在线解耦 

学科分类：082903[082903] 08[工学] 0829[工学-安全科学与工程类] 082201[082201] 0822[工学-核工程类] 

D　O　I：10.11981/j.issn.1000-6842.2023.04.67

馆 藏 号：203125324...