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基于CPSO滚动优化的堆芯功率自适应预测控制

潘岳凯 钱 虹 江 诚 刘晓晶

潘岳凯, 钱 虹, 江 诚, 刘晓晶. 基于CPSO滚动优化的堆芯功率自适应预测控制[J]. 核动力工程, 2020, 41(6): 143-149.
引用本文: 潘岳凯, 钱 虹, 江 诚, 刘晓晶. 基于CPSO滚动优化的堆芯功率自适应预测控制[J]. 核动力工程, 2020, 41(6): 143-149.
Pan Yuekai, Qian Hong, Jiang cheng, Liu Xiaojing. Adaptive Predictive Control for Core Power Based on CPSO Rolling Optimization[J]. Nuclear Power Engineering, 2020, 41(6): 143-149.
Citation: Pan Yuekai, Qian Hong, Jiang cheng, Liu Xiaojing. Adaptive Predictive Control for Core Power Based on CPSO Rolling Optimization[J]. Nuclear Power Engineering, 2020, 41(6): 143-149.

基于CPSO滚动优化的堆芯功率自适应预测控制

Adaptive Predictive Control for Core Power Based on CPSO Rolling Optimization

  • 摘要: 针对核反应堆变功率过程中系统的非线性和反应性增量约束问题,本文将具备模型参数自适应辨识能力的改进型广义预测控制器(JGPC)应用于堆芯功率控制,该控制器通过预测模型参数和递推关系计算未来时刻的预测输出值,同时采用经正弦混沌策略和非线性惯性权重改进的混沌粒子群算法(CPSO)进行滚动优化,在优化过程中通过设定优化边界和混沌策略来处理反应性约束;以堆芯功率的受控自回归积分滑动平均模型(CARIMA)作为预测模型,并采用遗忘因子递推最小二乘法(FFRLS)自适应辨识模型参数,以克服堆芯功率模型非线性。基于MATLAB平台对本文控制器进行仿真验证,结果表明,该控制器在满足约束条件的情况下,能使堆芯功率快速、稳定地跟随设定值,且具备一定的抗干扰能力。

     

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  • 刊出日期:  2020-12-15

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