陳 杰

（中國人民解放軍海軍醫(yī)學研究所，上海200433）

核動力蒸汽發(fā)生器是壓水堆核動力裝置中的主要設備之一，也是把一回路冷卻劑從反應堆堆芯帶出的熱量傳給二回路水的關鍵性設備。在運行過程中，運行水位必須控制在一定的范圍內(nèi)。

現(xiàn)在大多數(shù)蒸汽發(fā)生器水位控制是采用傳統(tǒng)PID控制方案的模擬控制系統(tǒng)［1］。傳統(tǒng)的PID控制方法在蒸汽發(fā)生器水位控制過程中存在著一些缺點［2］。蒸汽發(fā)生器是一個高度復雜的非線性時變的非最小相位系統(tǒng)，具有很大的純滯后，其穩(wěn)定裕度較小。要在變工況運行情況下仍獲得良好的控制效果，往往需要改變PID控制器的參數(shù)。由于模擬PID控制器的參數(shù)難以實現(xiàn)在線調(diào)節(jié)，其增益也不能調(diào)得過高，否則會引起控制系統(tǒng)閉環(huán)不穩(wěn)定，因此難以滿足核動力裝置在各種功率情況下的自動控制要求。而將PID控制與神經(jīng)元結(jié)合起來，充分利用神經(jīng)網(wǎng)絡的非線性逼近特性及自學習、自組織的能力，在線調(diào)節(jié)PID的三個系數(shù)，往往能夠有效地克服純滯后和模型時變的影響［3］。因此，設計了蒸汽發(fā)生器單神經(jīng)元PID控制器。

1 單神經(jīng)元控制器的設計

單神經(jīng)元自校正PID控制器模型如圖1所示［4］。

圖1 神經(jīng)元PID控制器

圖1 中，r為期望輸出，y為實際輸出，e為系統(tǒng)誤差信號，wi（k）為k時刻的權(quán)重，i＝1，2，3，分別代表PID控制三個參數(shù)Kp，Ki，Kd。X為神經(jīng)元的狀態(tài)量。

這里取3個狀態(tài)分別是

控制器的輸出可表示為：

式（2）中權(quán)重向量W 和狀態(tài)向量X 內(nèi)積后除以權(quán)重向量的歐幾里德范數(shù)‖W‖，目的是保證控制策略的收斂性，可顯著減少震蕩，增強控制過程過渡的平穩(wěn)性。

權(quán)值的學習采用聯(lián)想式學習策略，該學習策略將Hebbian與有監(jiān)督學習相結(jié)合，在導師信號的作用下對權(quán)值進行在線調(diào)整。將輸入狀態(tài)X加到神經(jīng)元的輸入端，同時將相應的期望輸出與實際輸出相比較得到誤差信號，以此調(diào)整連接權(quán)值，隨著環(huán)境（包括期望輸出、模型參數(shù)漂移、干擾）不斷地提供輸入狀態(tài)，W 不斷改變。如果環(huán)境發(fā)生變化，W 也隨之改變。這種調(diào)節(jié)過程可描述為：

式中：ηi——學習速率。

比例因子Ku的選擇很重要，Ku值取得大，系統(tǒng)響應速度快，但超調(diào)量大，甚至可能產(chǎn)生震蕩；Ku值取得小，系統(tǒng)響應速度慢，Ku值取得太小，有可能產(chǎn)生穩(wěn)態(tài)誤差。

2 三沖量控制器的設計

壓水堆使用的蒸汽發(fā)生器，其數(shù)學模型的傳遞函數(shù)形式為：

式中：y——蒸汽發(fā)生器水位；

QW——給水流量；

Qs——蒸汽流量；

G1（s）——給水流量對蒸汽發(fā)生器水位的影響；

G2（s）——蒸汽流量（負荷）對蒸汽發(fā)生器水位的影響。

考慮汽輪機輸出功率的隨機性，蒸汽流量QS（s）也是隨機的，故應將d＝ G2（s）QS（s）看作輸出干擾，而只對y（s）＝G1（s）QW（s）部分進行PID參數(shù)設計。

為克服蒸汽發(fā)生器特有的“虛假水位”現(xiàn)象，并有助于消除水位靜態(tài)誤差，必須采用三沖量水位控制系統(tǒng)。所謂三沖量是指控制系統(tǒng)具有三個輸入量作為控制變量，即汽包水位、蒸汽流量（負荷）和給水流量。在該系統(tǒng)中，汽包水位為被控變量，是主調(diào)節(jié)信號，蒸汽流量和給水流量是兩個輔助調(diào)節(jié)信號，其實質(zhì)為前饋加反饋控制系統(tǒng)。蒸汽流量前饋信號的引入可克服“虛假水位”現(xiàn)象，給水流量反饋信號的引入則會克服給水側(cè)的波動［5］。

因為蒸汽發(fā)生器是一類存在較大純滯后特性和模型不確定性的對象，傳統(tǒng)的PID三沖量控制器的控制性能不是很優(yōu)。

結(jié)合神經(jīng)元的自學習、自組織的特性，設計出蒸汽發(fā)生器單神經(jīng)元自校正PID三沖量控制系統(tǒng)見圖2。

圖2 蒸汽發(fā)生器單神經(jīng)元自校正PID控制系統(tǒng)

圖2 中，K1、K2分別表示給水流量和蒸汽流量的分壓系數(shù)。為保證給水流量能匹配蒸汽流量，K1和 K2取值應相等［6］。

3 仿真實例

某壓水堆蒸汽發(fā)生器模型G1（s）、G2（s）的具體表達式為［7］：

式中：Ps——額定負荷。

負荷在（15%～90%）Ps時用（6）式及（8）描述；小于15%Ps時用（7）式及（8）描述。

本例仿真中，控制系統(tǒng)的K1，K2同取為0.5，Ku取值1，PID系數(shù)初始值為采用比例臨界整定法設計出的Kp＝32.730 8，Ki＝0.924 1，Kd＝335.922 8。仿真中限制控制量u（即給水流量）在0到額定流量258kg／s之間。仿真采用Matlab語言實現(xiàn)。

考慮期望水位在第50s時由初始的0階躍到2m并保持在2m，接著在第1 000s時蒸汽流量由100kg／s階躍為150kg／s，當采用神經(jīng)元自校正PID控制時，Kp、Ki、Kd的在線自調(diào)整過程見圖3，給水流量對蒸汽流量的跟蹤過程見圖4，采用神經(jīng)元自校正的PID控制與不加神經(jīng)元的傳統(tǒng)PID控制的性能比較示于圖5。

圖3 Kp、Ki、Kd 的在線調(diào)整過程

圖4 給水流量對蒸汽流量的跟蹤

圖5 期望水位、蒸汽流量階躍響應圖

可見，與不加神經(jīng)元的傳統(tǒng)PID控制相比，神經(jīng)元自校正的PID控制器超調(diào)量、上升時間、調(diào)節(jié)時間均顯著減少。

4 結(jié)論

本文針對蒸汽發(fā)生器系統(tǒng)具有大滯后，模型不確定的特點設計單神經(jīng)元自校正控制系統(tǒng)。該設計方法簡單方便，對蒸汽發(fā)生器系統(tǒng)進行了控制，取得了滿意的控制效果。該方法也可用于其他大純滯后和模型時變的過程控制，具有廣泛的應用前景。

［1］周 剛，張大發(fā)，殷 虎.NSG水位神經(jīng)自適應PID控制與仿真研究［J］.計算機仿真，2004，21（3）：1～3.

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