【摘 要】
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在核电站蒸发器水位控制系统中,被控对象总是含有种种不确定性,任何一个实际系统均具有一定程度的非线性,如果用精确数学模型设计相应的控制器,那么当不确定参数变化剧烈时,
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在核电站蒸发器水位控制系统中,被控对象总是含有种种不确定性,任何一个实际系统均具有一定程度的非线性,如果用精确数学模型设计相应的控制器,那么当不确定参数变化剧烈时,往往难以获得满意的控制效果,甚至造成无法控制。由于非线性对象的复杂性,目前还没有统一的控制器设计方法。本文以核电站蒸发器水位系统为例,首先应用次最优算法和遗传算法对系统进行优化,再针对水位系统采用多模型的内模控制方法。该方法中,非线性对象的内模是通过在不同工况辨识得到的多模型。最后对理论分析进行了计算机仿真,仿真结果表明,该控制策略在大范围具有更好的控制品质,具有较广阔的应用前景。
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