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한국펄프·종이공학회 펄프·종이기술 펄프·종이기술 제37권 제1호
발행연도
2005.3
수록면
67 - 72 (6page)

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In the grade change operations inputs and outputs are highly correlated and application of conventional linear feedback control methods such as PID schemes might lead to poor control performance. In this study the neural networks model for the grade change operation is trained by using bilinear terms which can represent non-linear characteristics of grade change operations. The inverse model of the grade change operation is obtained from training and the optimal input variables are computed from the trained neural networks as well. The proposed bilinear inverse model predictive control scheme was found out to showlittle discrepancy between simulated outputs and setpoints.

목차

ABSTRACT

1. 서 론

2. 인공신경망의 학습

3. 결과 및 고찰

4. 결 론

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