近年來我國核電裝機(jī)容量逐漸增加,對核電站系統(tǒng)建模和控制問題提出了更高的要求。壓水堆核電機(jī)組是復(fù)雜的非線性系統(tǒng),各子系統(tǒng)之間相互關(guān)聯(lián),具有一定程度的不確定性。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠處理非線性問題,在處理非線性對象建模問題時能夠取得較好的效果。本文在分析壓水堆核電站功率控制系統(tǒng)各部分運(yùn)行特點的基礎(chǔ)上,選取冷卻劑溫度和壓水堆功率作為研究對象,重點研究了改進(jìn)剪枝算法在雙隱層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用、冷卻劑溫度建模和協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)非線性模型,并用預(yù)測控制算法對模型進(jìn)行控制仿真研究。為了提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力,本文從結(jié)構(gòu)優(yōu)化的角度,提出了一種改進(jìn)的剪枝算法。在網(wǎng)絡(luò)的每個輸入節(jié)點和隱節(jié)點引入一個影響因子,將其與節(jié)點的輸出相乘作為節(jié)點的實際輸出傳遞到網(wǎng)絡(luò)的輸出節(jié)點。在不同訓(xùn)練精度下,權(quán)值和影響因子交叉修正,當(dāng)訓(xùn)練誤差較小時,因影響因子能夠代表所在節(jié)點對網(wǎng)絡(luò)輸出的貢獻(xiàn)大小,以影響因子的數(shù)值作為刪除節(jié)點的參考,不斷精簡網(wǎng)絡(luò)。仿真結(jié)果表明,帶有剪枝算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠在精簡網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)泛化能力的基礎(chǔ)上,保證較好的收斂精度和較快的收斂速度。通過對壓水堆核電站功率控制系統(tǒng)進(jìn)行分析,將研究對象分為一回路冷卻劑溫度和反應(yīng)堆功率... 

【文章來源】：東南大學(xué)江蘇省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：102 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)在發(fā)電機(jī)組中應(yīng)用的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 壓水堆核電站功率控制系統(tǒng)建模方法研究現(xiàn)狀
        1.2.3 壓水堆核電站功率控制系統(tǒng)控制策略研究現(xiàn)狀
    1.3 論文研究內(nèi)容
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
第二章 改進(jìn)剪枝算法在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用
    2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理
        2.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
        2.1.3 常見剪枝算法
    2.2 改進(jìn)的剪枝算法
        2.2.1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        2.2.2 算法推導(dǎo)
        2.2.3 基本步驟
    2.3 算法驗證
        2.3.1 樣本選擇和網(wǎng)絡(luò)初始結(jié)構(gòu)
        2.3.2 仿真結(jié)果
            2.3.2.1 剪枝能力
            2.3.2.2 收斂精度
            2.3.2.3 泛化能力
            2.3.2.4 收斂速度
    2.4 本章小結(jié)
第三章 壓水堆核電站功率控制系統(tǒng)分析與建模
    3.1 壓水堆核電站系統(tǒng)
        3.1.1 系統(tǒng)組成
        3.1.2 核電站運(yùn)行方式
    3.2 一回路冷卻劑溫度模型
        3.2.1 冷卻劑溫度控制系統(tǒng)
        3.2.2 反應(yīng)堆動力學(xué)
        3.2.3 狀態(tài)空間描述形式
        3.2.4 模型驗證
    3.3 剪枝BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在功率控制系統(tǒng)建模中的應(yīng)用
        3.3.1 網(wǎng)絡(luò)樣本
        3.3.2 剪枝BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
    3.4 本章小結(jié)
第四章 壓水堆核電站功率控制系統(tǒng)控制與仿真
    4.1 反應(yīng)堆控制系統(tǒng)功能及要求
    4.2 預(yù)測控制
        4.2.1 預(yù)測控制基本原理
        4.2.2 GPC預(yù)測控制
        4.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與預(yù)測控制
    4.3 一回路冷卻劑溫度控制系統(tǒng)的預(yù)測控制
        4.3.1 設(shè)定值擾動
        4.3.2 內(nèi)擾、外擾
    4.4 協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)的預(yù)測控制
        4.4.1 設(shè)定值擾動
        4.4.2 外擾、內(nèi)擾
    4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
作者簡介
附錄A 圖目錄
附錄B 表目錄
附錄C 主要符號表


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]核電站建模及功率控制技術(shù)研究[D]. 秦偉.沈陽工業(yè)大學(xué) 2016
[2]基于現(xiàn)場數(shù)據(jù)的熱工過程辨識研究[D]. 錢磊.東南大學(xué) 2016
[3]核反應(yīng)堆功率的模糊預(yù)測控制[D]. 吳天昊.哈爾濱工程大學(xué) 2016
[4]模型預(yù)測控制在核電站反應(yīng)堆功率控制系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[D]. 王夢月.華北電力大學(xué) 2015
[5]基于多變量預(yù)測控制理論的壓水堆核電站協(xié)調(diào)控制與仿真研究[D]. 金蔚霄.上海電力學(xué)院 2015
[6]壓水堆負(fù)荷跟蹤建模及其功率控制系統(tǒng)的優(yōu)化與仿真[D]. 賴海龍.上海電力學(xué)院 2014
[7]國內(nèi)典型壓水堆核電站數(shù)字化儀控系統(tǒng)方案優(yōu)化[D]. 孟慶軍.華北電力大學(xué) 2013
[8]一體化反應(yīng)堆協(xié)調(diào)控制技術(shù)研究[D]. 劉妍.哈爾濱工程大學(xué) 2013
[9]結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核電站—回路機(jī)理模型的研究[D]. 范軍麗.華北電力大學(xué) 2013
[10]核反應(yīng)堆功率分布與功率控制協(xié)調(diào)方法研究[D]. 穆鐵鋼.哈爾濱工程大學(xué) 2012



本文編號：2932048