RBF神经网络优化的核电站高压加热器水位控制
需积分: 9 101 浏览量
更新于2024-08-11
收藏 240KB PDF 举报
本文主要探讨了基于RBF神经网络的核电站高压加热器水位优化控制技术,以方家山/福清核电工程的高压加热器为例。论文首先阐述了高压加热器水位控制系统的基本建模,这是控制系统设计的基础,通过对系统动态特性的理解来构建数学模型,通常包括系统的输入、输出和状态变量之间的关系。
在控制参数调优方面,作者采用了一种两步法。首先,采用了试凑法对经典的PI(比例积分)控制调节器的参数进行预整定。这种方法是一种直观且常见的控制参数调整手段,通过反复试验和调整,找到一个近似的最优参数组合,确保控制器在稳定性和快速响应之间达到平衡。
接着,引入了RBF(径向基函数)神经网络进行进一步的参数优化。RBF神经网络是一种非线性逼近模型,它能够有效地处理复杂的非线性关系,通过训练数据学习到系统的最佳控制策略。在本文中,作者可能是利用RBF神经网络的自适应性和泛化能力,对预整定的PI参数进行迭代优化,提高了控制精度和鲁棒性。
实验部分是论文的核心,通过在高压加热器上进行实际的扰动测试,验证了优化后的控制器性能。实验包含了三种不同的工况,旨在考察控制器在各种运行条件下的稳定性、响应速度以及抑制扰动的能力。结果显示,经过RBF神经网络优化的控制器在不同工况下都能满足严格的控制要求,表明该方法在实际应用中有良好的效果。
这篇论文结合了传统的试凑法与先进的神经网络技术,成功地实现了核电站高压加热器水位控制的优化,为提高核能设施的运行效率和安全性提供了新的控制策略。对于从事电力工程、控制理论或核能领域的研究人员来说,这是一篇值得深入研究的实用案例。
2021-09-25 上传
点击了解资源详情
2021-09-25 上传
2021-09-25 上传
2021-09-25 上传
2021-09-26 上传
2019-08-12 上传
2020-10-17 上传
2021-09-10 上传
weixin_38516386
- 粉丝: 5
- 资源: 899
最新资源
- 新代数控API接口实现CNC数据采集技术解析
- Java版Window任务管理器的设计与实现
- 响应式网页模板及前端源码合集:HTML、CSS、JS与H5
- 可爱贪吃蛇动画特效的Canvas实现教程
- 微信小程序婚礼邀请函教程
- SOCR UCLA WebGis修改:整合世界银行数据
- BUPT计网课程设计:实现具有中继转发功能的DNS服务器
- C# Winform记事本工具开发教程与功能介绍
- 移动端自适应H5网页模板与前端源码包
- Logadm日志管理工具:创建与删除日志条目的详细指南
- 双日记微信小程序开源项目-百度地图集成
- ThreeJS天空盒素材集锦 35+ 优质效果
- 百度地图Java源码深度解析:GoogleDapper中文翻译与应用
- Linux系统调查工具:BashScripts脚本集合
- Kubernetes v1.20 完整二进制安装指南与脚本
- 百度地图开发java源码-KSYMediaPlayerKit_Android库更新与使用说明