基于神經網絡的炭黑質量控制系統(tǒng)辨識及應用分析.pdf

1、炭黑是一種重要的化工原料，由于其特殊的補強性，黑度和導電性，廣泛的被應用于橡膠輪胎，油墨，涂料，制革和化纖工業(yè)中。炭黑是由許多烴類物質(固態(tài)，液態(tài)或氣態(tài))經不完全燃燒或裂解生成的，至今，其生成機理沒有一個合理的解釋。爐法炭黑特別是油爐法炭黑生產是目前炭黑生產最現(xiàn)代的工藝過程。吸油值和吸碘值是炭黑生產中最主要的兩個控制指標，由于炭黑自身生成機理的復雜性，炭黑生產過程非線性，以及炭黑質量檢測手段的局限，決定了碳黑質量控制不能用現(xiàn)有的簡單機理

2、模型來描述，因此長期以來炭黑生產質量指標的控制都是靠操作人員的固定經驗來實現(xiàn)的，產品質量不能夠連續(xù)和穩(wěn)定。隨著現(xiàn)代炭黑工業(yè)的規(guī)?；炕?，精細化的發(fā)展，炭黑生產的在線質量控制成為了目前現(xiàn)代炭黑工業(yè)生產技術的主要研究課題之一。系統(tǒng)建模和辯識是現(xiàn)代控制系統(tǒng)設計的基本前提，對于線性系統(tǒng)，人們已經建立和總結出了一些成熟的建模和辯識算法，并取得了一定的成果。但是相對于現(xiàn)實生活中大量存在的非線性系統(tǒng)，特別是非線性嚴重的系統(tǒng)，傳統(tǒng)的辨識算法就顯得無

3、能為力。智能控制技術包括專家控制，模糊控制和神經網絡控制是現(xiàn)代控制理論中的重要研究課題之一，也是當今過程生產領域最為活躍的應用技術之一。相比傳統(tǒng)的系統(tǒng)辨識理論，基于人工神經網絡(ArtificialNeuralNetwork簡稱ANN)理論的系統(tǒng)辨識由于具有的對任何非線性系統(tǒng)映射能力，自學習能力適應能力，聯(lián)想記憶能力，并行信息處理能力極其優(yōu)良的容錯性能，使其在控制領域中特別是非線性系統(tǒng)建模和辯識中得到了人們的極大重視和應用。本文主要對神

4、經網絡理論在炭黑生產吸碘值系統(tǒng)辨識中的應用，以及炭黑生產質量控制作了深入研究和分析。同時結合某工廠的實際生產數據，運用MATLAB軟件，對該炭黑生產的主要質量指標-吸碘值建立了炭黑生產吸碘值的神經網絡模型，并進行了測試和驗證?？梢缘孟陆Y論：(1)神經網絡特別是多層前饋網絡用于不易用機理模型描述的吸碘值的系統(tǒng)辨識是完全可行并大有作為的，同時對于其他質量指標也具有實際理論指導意義；(2)BP神經網絡雖然具有較強的自適應性，但是畢竟是類似于數