基于GMFAC的核电厂蒸汽发生器水位优化控制

摘要：

针对蒸汽发生器水位“虚假水位”等问题,在无模型自适应控制(MFAC)理论的基础上提出高“泛模型”无模型自适应控制(GMFAC)方法,并设计用于蒸汽发生器水位优化控制的控制器.为解决无模型自适应控制参数优化问题,采用了一种基于动物行为的群体智能优化算法——人工鱼群算法(AFSA).为了避免陷入局部最优,提高收敛速度,同时采用一种改进的AFSA算法(PSO-AFSA),参考粒子群(PSO)算法的自身认知与群体认知行为,定义鱼群的生活行为,以提高算法的精度,达到快速获得全局最优的目标.仿真结果表明:人工鱼群算法优化后的GMFAC具有更加优良的性能指标和抗扰能力.

关键词：蒸汽发生器、无模型自适应控制、人工鱼群算法、粒子群算法

所属期刊栏目：38

分类号：TL364(核反应堆工程)

在线出版日期：2018-02-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：81-86