核电站蒸汽发生器水位模糊控制系统的设计与仿真

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1、第１０期冯玉昌等．核电站蒸汽发生器水位模糊控制系统的设计与仿真１０７７核电站蒸汽发生器水位模糊控制系统的设计与仿真冯玉昌史冬琳张秀宇（东北电力大学自动化工程学院，吉林吉林１３２０１２）摘要针对蒸汽发生器水位控制系统存在的非线性及时变特性等问题，提出了一种前馈－串级模糊控制策略。主调节器为模糊控制器，实现对水位的准确、快速控制；副调节器为比例控制器，实现对给水流量扰动的快速响应；同时引入前馈环节，实现对蒸汽流量扰动的前馈补偿控制。对前馈－串级模糊控制系统进行了水位阶跃输入、给水扰动输入和负荷扰动输入下的仿真实验，与传统前馈－

2、串级ＰＩＤ控制相比，该方法可更有效地控制蒸汽发生器的水位，其鲁棒性强、超调量小、无静态偏差。关键词蒸汽发生器水位控制模糊控制前馈－串级控制中图分类号ＴＨ８６５文献标识码Ａ文章编号１０００-３９３２（２０１５）１０-１０７７-０５蒸汽发生器（ＳｔｅａｍＧｅｎｅｒａｔｏｒ，ＳＧ）是压水堆［８］将内模控制方法引入到控制系统中，设计了核动力装置中的重要设备，其主要作用是把一回内模控制器，该方法与变参数ＰＩＤ控制相比，减少路冷却剂从反应堆芯带出的热量传递给二回路。了调节器参数，便于实时控制，增强了鲁棒性；文为保证核电站运行的安全性和

3、经济性，ＳＧ水位必献［９～１１］将模型预测控制引入到水位控制系统须控制在一定的范围内，由于ＳＧ水位控制对象中；文献［１２］设计了广义预测控制算法的控制具有明显的非线性、时变性和不确定性，系统的内器，提高了系统的控制质量。扰、外扰都可能引起水位的明显波动，特别是蒸汽为了进一步提高控制质量，更加全面地考虑量的扰动，会产生“虚假水位”，这使得ＳＧ水位控水位被控对象的控制难点，笔者设计了一种以模［１］制变得非常困难。为提高水位的控制效果，在糊控制器为核心的模糊前馈－串级水位控制系常规的串级三冲量控制系统的基础上，一些先进统。主调节

4、器采用两输入单输出的模糊控制器，的控制方法被应用于水位控制过程研究。文献并引入积分控制器来消除误差，副调节器采用比［１］将水位控制对象等效为二阶系统，建立了ＳＧ例调节器，在控制器的共同作用下很好地解决了水位的二阶自抗扰控制系统，利用扩张状态观测传统ＰＩＤ控制存在的问题。①器对系统的内扰、外扰进行实时估计，通过前馈给1蒸汽发生器水位传统PID控制系统予补偿，改善了系统的快速性和稳定性。文献在传统ＰＩＤ控制系统设计中，为了能同时发挥［２］设计了两个对角回归神经网络ＤＲＮＩ和前馈控制和串级控制的优点，将两者结合起来，组成ＤＲＮＣ

5、，ＤＲＮＩ可自动动态辨识ＳＧ水位变化率，从前馈－串级控制系统，其结构框图如图１所示。而获得被控对象的Ｊａｃｏｂｉａｎ信息；用ＤＲＮＣ自适应控制ＳＧ水位变化率，通过选择合适的动态学习率，对ＤＲＮＩ和ＤＲＮＣ用梯度下降法自动调整神经网络权值，实现对ＳＧ水位变化率的快速稳定辨识和自适应控制。由于常规的三冲量ＰＩＤ控制的参数难以整定，一些先进的控制算法应用于图１蒸汽发生器水位前馈－串级控制系统结构框图参数的在线整定并取得了较好的效果，例如，模糊［３］自适应参数整定、分层自适应模糊控制方①收稿日期：２０１５-０７-１０（修改稿）［４

6、］［５，６］［７］法、遗传算法和改进的粒子群算法；文献基金项目：国家自然科学基金青年基金资助项目（６１３０４０１３）１０７８化工自动化及仪表第４２卷该系统主要由针对蒸汽流量设计的前馈补偿U代表输出量模糊子集。模糊子集取E、EC、U＝部分和由主回路和副回路组成的串级控制部分组｛ＮＢ，ＮＭ，ＮＳ，ＺＯ，ＰＳ，ＰＭ，ＰＢ｝，输出控制量u的成，具体结构和功能介绍如下：隶属度曲线如图２所示。输入量水位误差e和误a．主回路由主调节器ＰＩＤ１和给水流量差变化率ec的隶属度曲线与输出控制量u的隶Gw（s）组成，实现对水位的准确、快速控制；

7、属度曲线相似。定义模糊集上的论域e、ec＝b．副回路由副调节器ＰＩＤ２、调节阀Gv（s）和｛－６，６｝，取输入量e和ec的ＮＢ、ＰＢ为Ｚ形隶属变送器rw组成，快速消除进入回路的扰动；函数，ＮＭ、ＮＳ、ＺＯ、ＰＳ、ＰＭ为三角形隶属函数。c．Df（s）为前馈补偿部分，对蒸汽流量扰动进行前馈补偿，Gd（s）为蒸汽流量传递函数；d．D为蒸汽流量扰动，W为给水流量扰动。蒸汽发生器水位控制系统中各传递函数［１３］为：０．００４－３sGw（s）＝ｅ（１）s（１０s＋１）０．０１０．０００３－３sGd（s）＝－ｅ（２）８s＋１s（８s＋１

8、）０．０００４Df（s）＝（３）３s＋１１Gv（s）＝（４）图２输出控制量u隶属度曲线３s＋１2．2建立模糊控制规则表rw＝０．１，D＝W＝２０（５）2模糊控制器根据运行经验，当e为负大、ec为负大时，偏2．1模糊变量的模糊子集的确定差有增大的趋势，为尽快消除已有的负大偏差并在选择描述模糊变量的各个模糊