【摘 要】
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反应堆控制对象具有强非线性和多变量耦合特征,较难建立解析的机理模型.为了在反应堆功率调节中应用先进控制方法提高综合控制性能,必须首先研究反应堆控制对象的响应关系.采
【机 构】
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中国核动力研究设计院核反应堆系统设计技术重点实验室
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反应堆控制对象具有强非线性和多变量耦合特征,较难建立解析的机理模型.为了在反应堆功率调节中应用先进控制方法提高综合控制性能,必须首先研究反应堆控制对象的响应关系.采用数据驱动和人工智能的方式,基于一种模糊规则可生长与修剪的模糊推理模型,提出了反应堆控制对象的预测模型及其离线和在线训练方案.该方案的优势在于由精细的反应堆瞬态仿真模型为离线训练提供了先验数据,且模糊模型能够在线快速调整个别模糊规则参数,同时增减模糊规则数目,从而使模糊模型的结构和参数均实现自适应.通过一体化反应堆多种工况下的瞬态仿真说明了该方
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