RBF神经网络优化的核电站高压加热器水位控制

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。