詳細(xì)介紹了紙漿洗滌過(guò)程優(yōu)化控制方案,模擬了紙漿洗滌的整個(gè)過(guò)程,并在此基礎(chǔ)上通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)模型對(duì)洗洗過(guò)程進(jìn)行辨識(shí),分別確定的動(dòng)態(tài)模型和穩(wěn)態(tài)模型下的模型結(jié)構(gòu)參數(shù)和模型訓(xùn)練參數(shù),提出了BP算法與L-M算法相結(jié)合的優(yōu)化控制方案。經(jīng)實(shí)驗(yàn)研究發(fā)現(xiàn),研究所設(shè)計(jì)的兩步神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法能夠?qū)垵{洗滌過(guò)程進(jìn)行充分地辨識(shí)。 

【文章來(lái)源】：造紙科學(xué)與技術(shù). 2020,39(05)

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【部分圖文】：

殘堿訓(xùn)練過(guò)程誤差曲線圖

波美度訓(xùn)練過(guò)程誤差曲線

殘堿神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)模型學(xué)習(xí)曲線

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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