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打漿過程機理復雜，影響因素眾多，數學模型提取困難，導致控制系統的控制質量不易提高;將打漿度軟測量模型和迭代學習控制算法相結合，并且適當利用成熟經驗，采用比例積分型迭代學習規律，設計出可行的控制方案和算法流程，在迭代學習中不斷校正學習參數，逐漸縮小軟測量模型與真實過程間的誤差，解決了由于模型不清晰導致的控制質量較差的問題;經仿真實驗證明，該控制方案能有效提高控制系統的準確性和快速性，具有良好的控制效果。
打漿是造紙過程的重要工序之一，對最終成紙的性質有決定性的影響，衡量打漿過程的指標被稱為打漿度，單位為”SR。打漿的目的是通過機械作用來處理紙漿纖維，使纖維發生物理變化而獲得一些特定的性質，以滿足紙或紙板質量要求。但是，打漿過程是一個復雜過程，其作用機理至今仍然未被人們掌握，使打漿過程的模型建立成為相當棘手的問題，至今沒有總結出滿足工程使用的數學模型。影響紙漿質量的因素很多，包括原料方面如樹木品種、年齡、采伐季節及腐爛程度等，還有工藝過程中的其它擾動。這些因素都是不可預知和不可控的，使打漿度的測量和控制成為比較困難的問題，最終導致控制精度不易提高，控制過程耗時長等問題。常見的打漿過程控制方案如比能量控制、打漿度控制、高級比能一比邊緣負荷控制和優化控制等都取得了一定的成果，有很大的借鑒價值。本文討論的是在比能量控制方案的基礎上，利用迭代學習控制方法和軟測量技術改善打漿過程控制效果的可行性。
打漿是造紙過程的重要工序之一，對最終成紙的性質有決定性的影響，衡量打漿過程的指標被稱為打漿度，單位為”SR。打漿的目的是通過機械作用來處理紙漿纖維，使纖維發生物理變化而獲得一些特定的性質，以滿足紙或紙板質量要求。但是，打漿過程是一個復雜過程，其作用機理至今仍然未被人們掌握，使打漿過程的模型建立成為相當棘手的問題，至今沒有總結出滿足工程使用的數學模型。影響紙漿質量的因素很多，包括原料方面如樹木品種、年齡、采伐季節及腐爛程度等，還有工藝過程中的其它擾動。這些因素都是不可預知和不可控的，使打漿度的測量和控制成為比較困難的問題，最終導致控制精度不易提高，控制過程耗時長等問題。常見的打漿過程控制方案如比能量控制、打漿度控制、高級比能一比邊緣負荷控制和優化控制等都取得了一定的成果，有很大的借鑒價值。本文討論的是在比能量控制方案的基礎上，利用迭代學習控制方法和軟測量技術改善打漿過程控制效果的可行性。
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