一、建设背景

      造纸机具有强耦合、大时延、非线性等固有流程特点，传统 PID 控制难以实现设备协同与在线优化运行；定量波动对水分存在影响，大时延控制系统中手动控制缺乏预判性；底浆流量扰动大，浓度跟随目标值缓慢，系统稳态周期长；手动调整蒸汽压需联动多段参数，劳动强度大且易因调整不及时影响产品质量。针对这些行业痛点，一指通智能打造专属人工智能控制解决方案。

二、应用目标

    ● 实现"边界"控制:在不影响纸品等级的前提下，提高含水量、降低纤维消耗，有效控制企业生产成本。

    ●降低能耗:提升含水量稳定性，减少烘干过程中蒸汽消耗，一般可降低3%-5%，同时节约用电等能耗。

    ●自动精准调节:实现蒸汽压、浆流量根据工况自动调整，保障纸的水分和定量稳定。

    ●全闭环控制:系统闭环投用率达到90%以上。

    ●减轻劳动强度:减少操作员60%以上的手工操作。

    ●优化生产效率:实现车速优化控制，提升整体生产效率。

三、应用范围

四、应用架构及控制策略

（1）应用架构

（2）控制策略

    底浆层供浆系统的浆浓度和浆流量直接影响纸的克重和水分，而在纸品烘干控制单元采用低温、高温进汽系统对纸品进行烘干，生产过程主要关注:质量指标定量(克重)、水分、浆流量、浆浓度、各段蒸汽压压力、各段蒸汽压PID控制的阀门跟随效果、各段蒸汽压的联动关系，合适的蒸汽压力梯度。

   结合目前的生产操作经验，浆浓度、蒸汽压控制器将添加以下变量。控制器投用后将自动调节MV，保证CV的稳定。控制矩阵设计如下:

五、实施流程及应用效果

（1）实施流程

（2）应用效果

一指通智能的人工智能控制方案在造纸行业已实现显著应用成效：

  ●纸品切换时间大幅缩短，从原来的 30 分钟降至 10 分钟，显著提升生产效率；

  ●单位能耗有效降低，相对降低 1.2% 以上，年节省能源成本约 400 万元；

  ●车速实现智能调节，不仅提升生产效率，还大幅降低操作人员劳动强度与误操作概率；

  ●含水量、厚度、克重等核心质量指标控制精度显著提升，产品品质更趋稳定；

  ●实现蒸汽量、喷浆、添加剂等生产环节的优化控制，全面提升生产智能化水平。

六、核心技术

 我们的智能控制系统以四大核心技术为支撑，结合平台化设计理念，确保技术的先进性、适用性与稳定性：

   （1）前馈神经网络技术

     采用典型的 RBF（Radial Basis Function）网络架构，由输入层、RBF 隐含层和线性输出层组成，实现对控制目标参数的精准趋势预测分析，为后续控制决策提供科学依据。

    （2）人工智能模拟技术

      创新研发多层嵌套智能控制模型，全息模拟人工操作行为，融合大幅调节与小幅逼近两种方式。工况稳定时，通过小幅逼近逐步趋近最优控制目标；工况大幅波动时，以人工操作经验模型为核心，预判被控参数短期变化，实现预测式大幅调节，操作时机与精度远超人工操作。

     （3）实时数据清洗技术

      拥有特有的实时数据处理机制，对工业生产中的海量数据进行 ETL 处理，高效过滤无效 “脏数据”，将 “不成型” 数据标准化，数据处理效率达到毫秒或秒级，确保数据精准反馈至生产设备控制环节。

    （4）控制数据关联匹配技术

      针对生产设备控制数据存在的滞后问题，通过合理的业务逻辑对接多设备、多控制点数据，建立不同时间点数据的关联关系，精准判断设备控制指令，充分发挥设备最优性能。