简介：针对．1：业废水处理系统的时变性、非线性、复杂性和不确定性，利用废水处理监控系统取得表征废水水质的各项指标，构建基于BP算法的四层模糊神经网络模型。该网络模型仿真实际废水处理过程的结果表明，模糊神经网络具有较强的学习能力；其较BP网络对样本数据的仿真误差较小，平均相对误差仅为1.5％，为实现废水处理的自动控制提供可行途径。

简介：针对黑液液位控制系统的非线性、大惯性及时变性的特点,对PID神经网络（PIDNN）在黑液液位控制中的可行性进行了深入研究与探讨。通过Matlab仿真,比较了常规PID算法、基于BP的神经网络算法和PIDNN算法对黑液液位的控制效果,验证了PIDNN算法的良好自适应性和鲁棒性。

简介：抄纸过程中纸机系统具有大滞后、非线性、时变等特点,纸张定量与水分之间存在强耦合效应,针对这些问题,设计了一种基于RBF神经网络的PID解耦控制方法。利用RBF神经网络辨识定量与水分的数学模型,实时调整PID控制器的参数,实现系统的解耦功能。仿真结果表明,该方法具有良好的静态、动态性能和很强的自适应性,能有效解决纸张定量和水分之间的耦合作用。

简介：分数阶PID控制器继承了常规PID控制器的优点，并且具有更高的控制精度和更强的鲁棒性。针对常规PID控制器在纸浆浓度控制过程中存在的问题，设计了一种基于神经网络的分数阶PID控制器。用分数阶PID控制器代替常规PID控制器，并通过神经网络调节分数阶PID控制器的5个控制参数，实现一种参数自整定的PID控制器。仿真实验结果表明，神经网络分数阶PID控制器比常规PID控制器的控制精度高，对纸浆浓度的控制更稳定；采用神经网络分数阶PID控制器控制纸浆浓度是切实可行的，具有很好的推广应用前景。

简介：通过对纸张微观结构中纤维分布的分析,运用图像处理和统计处理技术建立了理想纸张的物理模型和数学模型,给出了理想纸张的定义及纸病的定义.利用统计处理中的质量控制图结合具体纸样进行了纸病特征的提取.

简介：基于提高工业废水处理自动化程度、保证出水水质的考虑，通过正交实验法获得了用于FNN模型训练和测试的样本数据，并建立了相应的FNN预测和控制模型；结合模糊C均值聚类和混合算法完成网络的结构辨识和参数辨识，仿真结果表明，预测模型具有很好的学习能力和泛化能力，而测试数据的相对误差范围为1．2％～8％；建立好的预测控制模型与MCGS组态软件结合应用于实验室的造纸废水处理控制，改变原水COD和进水流量的大小，控制系统会自动计算出该时刻的加药量，其出水CODcr维持在400mg／L左右，同人工恒定加药量相比平均相对误差小很多，只有1．98％，结果表明MCGS和控制算法结合可以有效控制废水处理过程。

简介：基于DSP的纸张缺陷检测系统，分别对该系统的硬件和软件部分进行介绍。硬件部分采用高性能的DSP芯片作为图像处理的核心部分，为缺陷检测的实时性提供了保证；软件部分采用支持向量机算法，克服了传统方法的大样本要求和维数灾难及局部极小问题，又把非线性空间的问题转换到线性空间，降低了算法的复杂度，提高了计算速度。通过将支持向量机识别算法嵌入到高性能DSP芯片中，很好地实现了纸张缺陷的实时检测。

简介：为了切实推动企业学习型组织的建立，促进企业人才培养和建设体系的完善，近日，随着时代光华管理培训学院泉州企业远程培训示范基地（企业成长培训公益网络平台）的正式开通，以雀氏为代表的极具成长力的百家泉企被确定为该平台首期会员单位，将享受独立的免费网络学习平台。

简介：通过对褶皱纸病的分析研究,提出一种基于改进Hough变换的检测方法。利用边缘检测对纸病信息进行去噪和简单提取,采取Hough变换的方法将纸张从图像灰度空间转换到参数空间,从变换后的参数空间中提取纸病图像中的褶皱特征并进行识别。实验结果表明,此方法识别率高、计算速度快、检测效果好。

简介：灰份是衡量纸张质量的主要指标之一，实行灰份在线检测及控制可以降低纸浆消耗，提高纸张质量及生产效益，本文全面讨论了灰份测量的方法，灰份仪设计要点及参数相互关系，最后展示了根据国家“八五”攻关项目研制的我国第一台纸张灰份仪，产品的初步应用表明：仪表功能完备，性能优良。可以满足在线检测及控制的要求。

简介：华印纸箱2018-08-29报道：箱纸板是造纸行业的传统产品,和瓦楞原纸一起构成了包装用纸的两大支柱,主要用于制作瓦楞纸板的面层或里层,也有用于瓦楞纸板的中隔纸。箱纸板按组成原料和加工工艺分为三种：a.箱纸板、b.漂白浆挂面箱纸板、c.涂布箱纸板,这从箱纸板的最新国标GB/T13024-2016可以看出。三种箱纸板用途不同,制造工艺不同,需要检测的技术指标也不同。

简介：为及时、准确地做出故障诊断,本课题采用独立元分析(ICA)和主成分分析(PCA)两种常用的多元统计分析方法对制浆造纸废水处理过程中的传感器故障进行检测并对诊断效果进行对比。结果表明,对于制浆造纸废水数据中偏移和漂移两种故障,ICA模型的故障检测率分别为24%与54%,PCA模型的故障检测率分别为14%和42%,ICA模型的两种故障检测率均高于PCA模型,但是两种模型均无法达到满意的检测效果;对于完全失效故障,ICA和PCA模型的故障检测率均达到100%。

简介：近日，美卓的新一代KajaaniPaperLab自动成纸检测实验室赢得了Fennia2009年度优秀产品设计奖。