本文關(guān)鍵詞： 大型低溫系統(tǒng) 氦制冷機(jī) 氦液化器 模糊控制 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　出處：《低溫工程》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：大型氦低溫系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于各類大科學(xué)裝置中,運(yùn)行中往往會(huì)產(chǎn)生熱脈沖,通過負(fù)載端傳導(dǎo)給制冷系統(tǒng),對(duì)制冷系統(tǒng)產(chǎn)生熱沖擊。為了研究和應(yīng)對(duì)熱沖擊,建立了一種多變量控制策略并得到了相關(guān)仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果。首先以真實(shí)系統(tǒng)為基礎(chǔ)建立了氦低溫系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)仿真模型,同時(shí)建立了一個(gè)基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多變量協(xié)同控制策略,并將其應(yīng)用在仿真液化器模型和一個(gè)真實(shí)的氦透平制冷系統(tǒng)上,得到了低溫系統(tǒng)降溫過程和控制過程的仿真和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示本策略的偏差積分量為0.016 5,下降時(shí)間為102 s,上升時(shí)間為112 s。普通PID的的偏差積分量為0.026 9,下降時(shí)間為154 s,上升時(shí)間為170 s。通過仿真和實(shí)驗(yàn)過程的比較,驗(yàn)證了本文建立的動(dòng)態(tài)仿真模型具有可用的精度,證明了本策略具有較好的控制效果。
[Abstract]:Large helium cryogenic systems are widely used in various large scientific devices. Heat pulses are often generated in operation, which are transmitted to the refrigeration system through the load end, which causes heat shock to the refrigeration system. A multivariable control strategy is established, and the related simulation and experimental results are obtained. Firstly, the dynamic simulation model of helium cryogenic system is established based on the real system. At the same time, a multi-variable cooperative control strategy based on fuzzy neural network is established and applied to the simulation liquefier model and a real helium turbine refrigeration system. The simulation and experimental data of cooling process and control process of low temperature system are obtained. The results of simulation and experiment show that the deviation integral of this strategy is 0.0165, the decreasing time is 102s, the rising time is 112s. The deviation integral of ordinary PID is obtained. It is 0.026 9, the time of falling is 154 s, and the time of rising is 170 s. The dynamic simulation model established in this paper has the available accuracy, and proves that the strategy has better control effect.
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)院理化技術(shù)研究所航天低溫推進(jìn)劑技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;中國(guó)科學(xué)院大學(xué);
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51106169)資助
【分類號(hào)】：TB657

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本文編號(hào)：1532661