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广义预测控制在堆芯变功率控制中的应用 下载：24 浏览：204

潘岳凯1，2 钱虹1，2 江诚1，2 刘晓晶3 《核工业与技术》 2020年8期

摘要:
针对不同功率水平下稳态中子密度造成的堆芯功率模型非线性问题，将广义预测控制(GPC)应用于堆芯功率控制，实现变工况条件下堆芯功率的自动控制。本文首先基于零功率堆芯模型和温度反馈模型建立堆芯功率模型，基于该模型阶次设计预测时域，并根据系统输入输出数据在GPC校正环节通过带遗忘因子的最小二乘法在线辨识不同功率水平下的模型参数。为验证控制器的鲁棒性，在满功率平稳运行时加入反应性扰动。基于MATLAB平台对控制器的性能进行仿真验证。结果表明，本文所设计的GPC在堆芯变工况运行时能使输出功率快速、准确地跟踪设定值，并能在线辨识不同功率水平的堆芯模型参数，具备一定的抗干扰能力。

基于时间序列神经网络的蒸汽发生器传热管泄漏程度诊断研究 下载：87 浏览：345

钱虹1，2 江诚1 潘岳凯1 魏莹晨1 刘晓晶3 《核工业与技术》 2020年7期

摘要:
针对蒸汽发生器U形传热管泄漏，本文提出了一种基于时间序列神经网络对蒸汽发生器传热管泄漏程度进行诊断研究的方法。首先，对核电厂蒸汽发生器U型传热管泄漏进行机理分析，构建其数学模型，提取其泄漏的直接特征参数，再依据Fisher得分法，提取其间接特征参数；其次，通过滑动时间窗口法从预处理后的时间序列数据中生成数据样本，作为时间序列神经网络的输入，并以蒸汽发生器U形传热管泄漏程度信息为标注，基于反向传播(BP)算法对五层神经网络系统进行训练，得到蒸汽发生器U形传热管泄漏的时间序列神经网络模型；最后，模拟核电厂运行过程蒸汽发生器U形传热管泄漏时的时间序列测试数据。仿真结果表明，时间序列神经网络对演变事件的处理具有较好的有效性和较高的泛化能力，对故障程度的诊断研究具有参考价值。
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