【摘 要】
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针对纸浆洗涤过程的残碱和黑液波美度不能直接在线测量、控制回路的动态特性难以用数学模型描述的问题,通过研究数据驱动操作模式的优化思想,提出了基于数据驱动的纸浆洗涤过
【机 构】
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陕西科技大学轻工科学与工程学院,陕西科技大学电气与信息工程学院,华为技术有限公司
【基金项目】
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陕西省重点科技创新团队计划项目(2014KCT-15)
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针对纸浆洗涤过程的残碱和黑液波美度不能直接在线测量、控制回路的动态特性难以用数学模型描述的问题,通过研究数据驱动操作模式的优化思想,提出了基于数据驱动的纸浆洗涤过程综合优化的方法。基于PCA-BP神经网络法和多元回归分析建立了残碱和黑液波美度的预测模型及工况综合评价模型。基于大量工业运行数据和工况评价模型对纸浆洗涤过程的操作模式进行优化,构建优化操作模式库。以高产、低成本、低耗为目标对优化模式库寻优,找出最优操作模式。通过实际应用,证实该方法能准确预测残碱和黑液波美度,并在满足洗涤质量的同时,使出浆量提高
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