search query: @instructor Kettunen, Heikki / total: 5
reference: 3 / 5
« previous | next »
Author:Liimatainen, Tommi
Title:On-line monitelakalanterin kiiltomalli
Gloss model for an on-line multinip calender
Publication type:Master's thesis
Publication year:2005
Pages:iv + 161 s. + liitt. 17      Language:   fin
Department/School:Puunjalostustekniikan osasto
Main subject:Prosessien ohjaus ja hallinta   (Kem-90)
Supervisor:Jämsä-Jounela, Sirkka-Liisa
Instructor:Kettunen, Heikki
OEVS:
Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions

Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning Centre

In the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network.

The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/

You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.

Logging on to the customer computers

  • Aalto University staff members log on to the customer computer using the Aalto username and password.
  • Other customers log on using a shared username and password.

Opening a thesis

  • On the desktop of the customer computers, you will find an icon titled:

    Aalto Thesis Database

  • Click on the icon to search for and open the thesis you are looking for from Aaltodoc database. You can find the thesis file by clicking the link on the OEV or OEVS field.

Reading the thesis

  • You can either print the thesis or read it on the customer computer screen.
  • You cannot save the thesis file on a flash drive or email it.
  • You cannot copy text or images from the file.
  • You cannot edit the file.

Printing the thesis

  • You can print the thesis for your personal study or research use.
  • Aalto University students and staff members may print black-and-white prints on the PrintingPoint devices when using the computer with personal Aalto username and password. Color printing is possible using the printer u90203-psc3, which is located near the customer service. Color printing is subject to a charge to Aalto University students and staff members.
  • Other customers can use the printer u90203-psc3. All printing is subject to a charge to non-University members.
Location:P1 Ark TKK  674   | Archive
Keywords:multinip calendering
gloss
modeling
profile
regression
analysis
neural network
monitelakalanterointi
kiilto
mallinnus
profiili
regressioanalyysi
neuroverkko
Abstract (fin): Osaksi paperikonetta integroidut on-line monitelakalanterit ovat nopeasti yleistyneet investointikustannusten sekä paperinvalmistusprosessin työvaiheiden karsimisen myötä.
On-line kalanteroidun paperin laatu sekä kalanterin ajettavuus ovat riippuvaisia kalanteria edeltävien prosessivaiheiden tuottaman paperin laadusta..
Erilaisista paperin laatuprofiilien virheistä huolimatta on-line kalanterin viimeistelemän paperin on oltava paperitehtaan loppuasiakkaan vaatimusten mukaista ja sitä on kyettävä tuottamaan keskeytyksettä ja kustannustehokkaasti.
Tämä on asettanut paperikoneiden nopeuden kasvun ohella uusia haasteita monitelakalantereiden säätöjärjestelmille.
On syntynyt tarve kehittää prosessiyhtälöitä kuvaamaan SC-paperin laatuominaisuuksia, jotta pystytään kehittämään on-line monitelakalanteriin kiillon säätöjärjestelmä, joka kykenee reagoimaan paperikoneelta tulevassa kalanteroimattomassa paperissa tapahtuviin muutoksiin oikein sekä riittävän tehokkaasti.

Työn tavoitteena oli kehittää matemaattinen malli kalanteroidun paperin kiillon ennustamiseen prosessidatasta on-line ympäristössä.

Työn kirjallisuusosassa perehdyttiin ensin SC-paperiin tuotteena sekä on-line monitelakalanteroinnin perusteisiin.
Kirjallisuusosassa esitetään seuraavaksi nykyaikaisen kalanterin ohjaus- ja säätöstrategiat.
Lisäksi kirjallisuusosassa on käyty lävitse malliprediktiivisen säädön perusteet.
Kokeellisen osan mallinnuksen perusteiksi on kirjallisuusosassa esitelty tunnetuimmat kirjallisuudessa esiintyvät kalanterointimallit sekä mallinnustyökaluina faktorianalyysi, regressioanalyysi sekä neuroverkot.

Työn kokeellisessa osassa on luotu regressiomallit tutkimusmittakaavaisella kalanterilla ajettujen koeajojen datan sekä paperitehtaasta kerätyn datan avulla paperin ylä- ja alapuolen kiillolle monimuuttujaregressiota, faktoriregressiota ja polynomiregressiota hyväksikäyttäen.
Lisäksi on luotu neuroverkkomallit samaa dataa hyväksikäyttäen paperin ylä- ja alapuolen kiillolle.

Kokeellisessa osassa on esitetty sekä tutkimusmittakaavassa ajettujen koeajojen datan, että tehtaalta kerätyn datan analyysi tunnuslukuineen, mallinnuksen tulokset sekä saadut regressio- ja neuroverkkomallit paperin ylä- ja alapuolen kiillolle.
Työn kokeellisessa osassa käytetyt mallinnustekniikat perustuvat työn kirjallisuusosassa esiteltyihin menetelmiin.
Käytetyt menetelmät ovat yleisesti tunnettuja ja kirjallisuusosan perusteella käytännölliseksi havaittuja.

Kokeellisessa osassa luoduista regressiomalleista käyttökelpoisimmiksi osoittautuivat polynomiregressiomallit.
Myös faktoriregressiomallit ennustivat kalanteroidun paperin kiiltoa hyvin, mutta mallit muodostuivat erittäin monimutkaisiksi ja siten käyttökelvottomiksi.
Polynomiregressiomallit olivat selvästi suorituskykyisempiä, kuin monimuuttujaregressiomallit ja ne ovat osoittautuneet jatkokäytössäkin käyttökelpoisiksi niin T&K työssä, kuin säätimen suunnittelussa.
Neuroverkkomallien avulla saadut tulokset olivat rohkaisevia ja niitä voidaan työssä saatujen kokemusten perusteella pitää luotettavina.
ED:2005-03-08
INSSI record number: 28148
+ add basket
« previous | next »
INSSI