制漿造紙生產線是一個十分復雜的工業過程系統，實施計算機控制可以獲得顯著的經濟效益，但由于過程的復雜性（多變量、非線性、強干擾、時滯、時變）、生產的連續性，對其進行控制或優化設計十分困難。本解決方案研究和開發典型制漿造紙過程與裝置的建模、軟測量、控制與優化算法及系統成套集成技術。建立多種設備與裝置、多種工藝條件、多種品種的可靠成熟的模型庫、先進控制與優化控制算法庫與工程應用模板。包括：間歇蒸煮、連續蒸煮、洗選、打漿、抄造、蒸發、燃燒、污水處理等專用控制裝置與工程應用軟件。
蒸煮過程：基于木片蒸煮的機理模型，通過離線優化、回歸獲得簡單的調整模型，自動優化蒸煮溫度設定曲線；建立了Kappa值軟測量模型，預測Kappa值，預報蒸煮終點；針對多臺蒸煮器同時工作的情況，系統采用超馳控制方案，實現總蒸汽量的平穩調節；為了保證系統安全、穩定和有效運行，系統對蒸煮全過程及多臺蒸煮器并行運行實行必要的監控、故障診斷、報警和聯鎖保護處理。
洗選過程：基于紙漿纖維、水及溶解固形物的物料與機械能量平衡，采用系統混合建模方法，建立了紙漿洗選過程多變量動態數學模型（洗滌流量、壓力差-黑液濃度、殘堿度）；設計了基于非線性機理模型的多變量約束預測控制器，能完整反映工業過程內部機理的動態數學模型，在盡可能滿足約束的情況下發揮工藝的最大處理能力和有效性，同時將被控變量盡可能控制在設定值上或是相應的容許區域內；實現洗選裝置在線優化，通過選取堿回收率、蒸發的蒸汽用量以及洗滌熱水用量的經濟指數，構成在線優化的目標函數。
打漿過程：建立了高濃和低濃打漿過程的數學模型（能量、比負荷-功率、通過量）；通過建立成漿質量與打漿比能量與比負荷之間的對應關系模型，建立成漿質量指標（打漿度與濕重）的在線軟測量模型（打漿、濕重-磨漿功率，濃度、流量）；高濃打漿控制對象中包含非自衡對象，為此提出了相應的預測控制策略；打漿對象可近似為多模型對象，為此我們研究并模擬人的決策思路，提出了多模型模糊加權控制策略與控制算法。
抄造過程：建立了高、中、低定量紙機的多變量動態數學模型和造紙過程通用數學模型，開發了相應的優化控制策略，對烘缸表面溫度分布進行優化，得出最佳溫度分布曲線，實現烘干部最優濕度分布，網前部的漿料最優配比，多段通氣系統最優控制，以及成紙定量/水份/灰份的優化控制軟件。
蒸發過程：建立黑液多效蒸發系統的動態數學模型，模型中考慮了蒸汽壓力波動對黑液沸點上升的影響，以及蒸汽汽室壓力的動態特性，因而具有較高的準確性和較強的針對性；實現用半濃流量控制出濃液濃度，用加熱蒸汽壓力調節生產能力的前饋-反饋預測的黑液蒸發過程優化控制；從蒸發系統的靜態模型出發，根據蒸發器其它工作參數的測量值采用優化擬合法計算傳熱系數，解決了多效蒸發器的結垢診斷問題。
燃燒過程：圍繞穩定安全、最高還原率、最高熱效率三個主要控制目標，建立了一個包括黑液干燥、熱分解、氣化、氧化和還原等物理和化學過程的堿回收爐燃燒過程的動態數學模型；根據該模型設計了還原區溫度自尋優控制策略，以保持還原區墊層表面溫度的最優，從而提高堿回收爐的還原率；同時為了使鍋爐獲得最高熱效率，針對以燃燒黑液為主的特點，以進風量與煙道氣含氧量輸入-輸出數學模型為基礎，設計了堿回收爐過氧量自適應跟蹤控制，從而獲得了堿回收爐的高熱效率；實現對黑爐的故障預測診斷。
本解決方案針對制漿造紙過程特點進行了系統而深入的研究，建立了84個過程模型，14個整機（整個裝置）的動態數學模型；開發了6個軟測量軟件并實現了工程化；結合制漿造紙過程特點，開發了13個先進控制算法，建立了5個在線優化系統，實現了全裝置優化運行?；谏鲜鲅芯砍晒_發完成大型造紙廠生產過程建模、控制與優化商品化工程軟件，并成功應用于制漿造紙企業的蒸煮、洗選、打漿、造紙、蒸發、燃燒等裝置的計算機控制系統中，達到如下指標：蒸煮過程：Kappa偏差降低47.88%；洗選過程：紙漿中堿液濃度降低3.16%；打漿過程：打漿度標準差降低50.70%；軟測量平均精度2.48%；抄造過程：紙漿水份偏差降低61.00%；蒸發過程：蒸汽消耗量降低6.01%，黑液處理能力提高15.09%；燃燒過程：堿回收率提高到92.10%，運行周期提高28%。項目取得重大的經濟效益。
