探索中密度纤维板施胶系统建模与仿真研究

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1、学校代码：10225学号：05021学位论文中密度纤维板施胶系统建模与仿真研究指导教师姓名申请学位级别论文提交B期授予学位单位王宇嘉曹军教授硕士东北林业大学学科专业：控制理论与控制工程论文答辩日期：2005年3月授予学位日期：答辩委员会主席论文评阅人春必栉蒜犬学采彗秸考，导师舄镬匆全文公毒摘要随着经济的发展和人El的增加，全球对木材的需求在不断地增长。人造板是高效利用木材资源的主要方式，是木材工业中高增值、高技术含量的主要产业之一。中密度纤维板(mediumdensityfibreboard，简称MDF)是人造板

2、主要板种中发展速度最快的一种。随着中密度纤维板产量的快速增长，我国已经成为全球中密度纤维板生产第一犬国。在中密度纤维板的生产制造过程中，施胶是个至关重要的工序，它对中密度纤维板的产品质量和制造成本影响很大。施胶的主要任务是根据纤维量的变化对纤维板进行定量施胶，使施胶量与纤维量始终保持一个精确的配合比例，且保持动态平衡。施胶过程是一个非线性、多变量，存在耦合的复杂系统，传统的系统辨识方法难以建立其准确模型，而神经网络系统辨识是通过直接学习系统的输入／输出数据，使目标函数耿得最小值，从而归纳得到隐含在系统输入／输出数

3、据中的关系，即描述系统的模型。本文基于神经网络理论柬建立中密度纤维板施胶系统模型。本文根据中密度纤维板施胶系统的特点，基于静态多层前馈神经网络建立了中密度纤维板施胶系统模型。为更好的实现中密度纤维板施胶系统实时在线控制提供了理论依据。沦文中设计了神经网络辨识的结构和训练算法，验证了模型的准确性，仿真结果表明，所建模型有效、可靠；同时将所建立的模型与传统比例施胶模型进行了比较，可以看出多层lji『馈神经网络要好于传统基于比例关系的施胶系统模型。神经网络作为系统的辨识模型是实际系统的一个物理实现，可以用于完成在线控制

4、。此辨识方法可推广到其它类似系统。关键词中密度纤维板；施胶系统；模型：系统辨识；多层前馈神经网络AbstractWiththeeconomicdevelopmentandpopulationincreasing，thedemandforwoodisconstantlyincreasing．Themall—madehoardcanusewoodresourceefficiency，itismainindustryinthewooddomainbecauseithashighincrementandhi【gh—tce

5、hcontent．Mediumdensityfibreboaj-d’Sdevelopmentisthefastestintheman-madeboardindustry，withitsdevelopment，ourcountryhasbeenthebiggestcountryofproductionmediumdensityfibreboardintheworld．Intheprocessofmediumdensityfibreboard’Sproduction，applyingglueistheimportan

6、tworkingprocedure，ithasbiginfluenceonthequalityandcostproductionofmediumdensityfibreboard．Thetaskofapplyingglueistoapplyguleforfibreaccordingtoitschange，inordertogluequantityandfibrequantitykeepareasonproportion．Gluesystemisanonlinearmultivariableandcouplingc

7、omplicatedsystem。It’Sdifficulttobuildupanexactmodelusingclassicalsystemidentificationmethod，butthesystemidentificationbasedonNeuralNetworksCandirectlylearntheinputandoutputdataofthesystemandmaketheobjectfunctiontogetminimalvalue，thengeneralizetherelationwhich

8、hideintheinputandoutputdataufthesystem，thedescriptionisthemodelofsystem．Inthisthesis，thegluesystemmodelalebuiltbasedonNeuralNetworks．AccordingtOthecharacteristicofmediumdensityfibreboard’