基于T-S型模糊神经网络的反应堆功率调节研究

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基于T-S型模糊神经网络的反应堆功率调节研究

廖龙涛, 陈智

文章导航 > 核动力工程 > 2013 > 34(3): 109-112

廖龙涛, 陈智. 基于T-S型模糊神经网络的反应堆功率调节研究[J]. 核动力工程, 2013, 34(3): 109-112.

引用本文:

廖龙涛, 陈智. 基于T-S型模糊神经网络的反应堆功率调节研究[J]. 核动力工程, 2013, 34(3): 109-112.

LIAO Long-tao, CHEN Zhi. Study on Nuclear Reactor Power Control Based on T-S Neuro-Fuzzy Network[J]. Nuclear Power Engineering, 2013, 34(3): 109-112.

Citation:

LIAO Long-tao, CHEN Zhi. Study on Nuclear Reactor Power Control Based on T-S Neuro-Fuzzy Network[J]. Nuclear Power Engineering, 2013, 34(3): 109-112.

廖龙涛, 陈智. 基于T-S型模糊神经网络的反应堆功率调节研究[J]. 核动力工程, 2013, 34(3): 109-112.

引用本文:

廖龙涛, 陈智. 基于T-S型模糊神经网络的反应堆功率调节研究[J]. 核动力工程, 2013, 34(3): 109-112.

LIAO Long-tao, CHEN Zhi. Study on Nuclear Reactor Power Control Based on T-S Neuro-Fuzzy Network[J]. Nuclear Power Engineering, 2013, 34(3): 109-112.

Citation:

LIAO Long-tao, CHEN Zhi. Study on Nuclear Reactor Power Control Based on T-S Neuro-Fuzzy Network[J]. Nuclear Power Engineering, 2013, 34(3): 109-112.

基于T-S型模糊神经网络的反应堆功率调节研究

廖龙涛,
陈智

中国核动力研究设计院核反应堆系统设计技术重点实验室, 成都, 610041

作者简介:
廖龙涛（1981-），男，工程师。2007年毕业于上海交通大学控制理论与控制工程专业，获工学硕士学位。现从事反应堆控制系统设计研究工作。陈智(1974—),男,高级工程师。2011年毕业于中国核动力研究设计院核能科学与工程专业,获工学博士学位。现从事反应堆控制系统设计研究工作。

中图分类号: TL36
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出版历程
- 收稿日期: 2012-06-11
- 修回日期: 2013-03-05
- 网络出版日期: 2025-03-08

Study on Nuclear Reactor Power Control Based on T-S Neuro-Fuzzy Network

Science and Technology on Reactor System Design Technology, Nuclear Power Institute of China, Chengdu, 610041, China

摘要: 压水堆核动力装置通过对反应堆功率的控制,实现大范围工况变化下对负荷的跟踪,并维持反应堆主要参数的稳定。为了提高核功率的控制效果,提出一种基于T-S型模糊神经网络的自适应模糊控制器,并通过多种工况仿真试验下与经典比例-积分(PI)控制器比较,说明了该控制器的优越性。
- 反应堆 /
- 核功率控制 /
- 模糊控制 /
- 模糊神经网络
Abstract: Nuclear power plant runs at a large operation range and keeps a set of parameters of the reactor stable by controlling the nuclear power.In this paper,in order to improve the effect of nuclear power control,an adaptive fuzzy controller based on T-S neuro-fuzzy network is studied.The advantage of the controller is illuminated by the simulation results under multiple operation conditions and comparison with the classical PID controller.
- Reactor /
- Nuclear power control /
- Fuzzy control /
- Neuro-fuzzy network

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