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한국펄프·종이공학회 한국펄프·종이공학회 학술발표논문집 한국펄프·종이공학회 2004년 추계학술발표논문집
발행연도
2004.11
수록면
221 - 232 (12page)

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Paper process is complex and multivariable system. Identification of a paper process model is imperative for the development of predictive control method. 13-level Pseudo-Random Sequence Signals were used to identify the plant model in which the neural network model was considered model as a real paper process. Results of simulations for identification using 13-level PRS signals and Prediction Error Method are compared with plant operation data. From the comparison, we can see that the dynamics of the model show good agreement with those of real plant.

목차

Abstract

1. 서론

2. Neural Network

3. 13-level PRS signal design

4. Local Regression Smoothing

5. Prediction Error Method

6. 결과 및 고찰

7. 결론

8. 인용문헌

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