造纸工业是一个与经济发展和人民生活质量息息相关的产业,同时也是一个能耗高、污染大的产业。随着能源成本的与日俱增,以及环保要求的不断提高,其发展受到严重阻碍。置换蒸煮系统(DDS)是一个高效节能环保的制浆技术,是制浆企业目前新建和改造的首选技术。但置换蒸煮过程工艺复杂,从装料开始到蒸煮完成要经历6~7个阶段,期间有多次能量与化学药品的置换回用,需要控制的工艺参数众多,导致根据熟练操作工的经验或者H因子来判断何时停止蒸煮进行放锅卸料的效果不够理想(过蒸煮,欠蒸煮)。为了真正实现置换蒸煮的有效节能并降低污染,设计针对置换蒸煮过程终点卡伯值软测量系统,以保证能够适时停止蒸煮,降低粗浆质量波动,提高浆料品质,防止蒸汽与化学药品的浪费,这是当前置换蒸煮制浆行业研究的热点问题。本文以四川某浆纸企业置换蒸煮DCS项目为背景,在国家国际科技合作项目“节能环保型置换蒸煮关键技术与设备的合作研究(2010DFB43660)”的经费支持下,以蒸煮终点卡伯值的软测量为研究对象,从置换蒸煮过程的工艺及机理、辅助变量选取、软测量模型建立到蒸煮终点预测系统的设计及实现等方面,进行了以下内容的研究。(1)置换蒸煮终点软测量辅助变量的选取及软测量方案的提出在对传统间歇式蒸煮机理与DDS置换蒸煮机理深度分析比较的基础上,总结出了置换蒸煮过程中脱木素反应的特殊性。并以此为理论依据,分析现有的蒸煮终点卡伯值软测量模型用在DDS置换蒸煮过程上存在的缺点与不足,针对置换蒸煮过程确定了终点卡伯值软测量的辅助变量,并提出一种新的软测量建模方案。(2)置换蒸煮软测量模型的建立及校正利用神经网络具有较强的自学习、自适应能力,以及模糊控制易于表达专家知识的特点,本文将两者的优点相结合,采用自适应神经模糊推理系统图像编辑器,以DDS置换蒸煮现场采集的数据为样本,建立了基于TakagiSugeno型自适应神经模糊推理系统的DDS置换蒸煮终点卡伯值软测量模型,并对模型的预测效果进行了仿真及校正。(3)置换蒸煮终点在线预测系统的设计及实现以MATLAB和西门子Step7+Win CC为软件基础,以置换蒸煮DCS系统为基础,通过OPC技术实现MATLAB与Win CC之间的数据交换,设计置换蒸煮终点卡伯值软测量子系统,实现置换蒸煮过程卡伯值的实时在线软测量及蒸煮终点报警。本文建立置换蒸煮终点卡伯值软测量模型所用的样本数据直接在生产现场采集而来,所建立的模型较符合工业现场的实际模型,拥有较高的准确性;同时,针对该模型设计的置换蒸煮终点预测子系统,在原有DCS控制系统的基础上,采用OPC技术,在几乎不增加任何硬件设备的情况下,可以实现卡伯值实时在线软测量以及蒸煮终点的在线预测,对置换蒸煮制浆行业提高浆料质量,防止能源和化学品浪费具有实际意义和推广价值。