摘要：讨论了一个比较复杂的纸浆洗涤过程的数学模型 ,经过多次搜寻 ,可用五层串并联叠层BP神经网络来模拟这种多输入单输出高价模型 ,给出了该生产过程的神经网络逆模型结构及主要内部特征 ,以及用该神经网络逆模型进行仿真的情况。并运用此神经网络逆模型 ,设计出一套基于神经网络逆模型的残碱开环控制系统 ,再附加一个残碱串级反馈控制作为主控系统的辅助监督控制 ,或主控故障时的备用控制。

摘要：建立了SCR (Selective Catalytic Reduction,SCR)系统的灰箱模型,在此基础上,提出了一种基于神经网络逆模型的动态前馈控制策略。通过分析SCR脱硝系统的运行特性建立了SCR脱硝系统的机理模型,然后结合实际运行数据对机理模型参数进行优化,建立起与实际系统相吻合的脱硝系统模型;设计了脱硝系统的逆模型动态前馈控制策略,运用随机数据充分激励脱硝系统模型,得到输入输出数据用于逆模型的训练,然后采用已经训练好的逆模型的输出作为动态前馈控制信号,保证了系统输出在设定值附近,通过某燃煤机组SCR脱硝系统的实际运行数据验证了脱硝系统动态前馈控制的有效性。