近年來(lái)我國(guó)核電裝機(jī)容量逐漸增加,對(duì)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(duì)象建模問題時(shí)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(diǎn)的基礎(chǔ)上,選取冷卻劑溫度和壓水堆功率作為研究對(duì)象,重點(diǎn)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(cè)控制算法對(duì)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(gè)輸入節(jié)點(diǎn)和隱節(jié)點(diǎn)引入一個(gè)影響因子,將其與節(jié)點(diǎn)的輸出相乘作為節(jié)點(diǎn)的實(shí)際輸出傳遞到網(wǎng)絡(luò)的輸出節(jié)點(diǎn)。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(shí),因影響因子能夠代表所在節(jié)點(diǎn)對(duì)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(diǎn)的參考,不斷精簡(jiǎn)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(jiǎn)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(guò)對(duì)壓水堆核電站功率控制系統(tǒng)進(jìn)行分析,將研究對(duì)象分為一回路冷卻劑溫度和反應(yīng)堆功率... 

【文章來(lái)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(yè)數(shù)】：102 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)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(guó)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?jī)?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(yàn)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(dòng)力學(xué)
        3.2.3 狀態(tài)空間描述形式
        3.2.4 模型驗(yàn)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(cè)控制
        4.2.1 預(yù)測(cè)控制基本原理
        4.2.2 GPC預(yù)測(cè)控制
        4.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與預(yù)測(cè)控制
    4.3 一回路冷卻劑溫度控制系統(tǒng)的預(yù)測(cè)控制
        4.3.1 設(shè)定值擾動(dòng)
        4.3.2 內(nèi)擾、外擾
    4.4 協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)的預(yù)測(cè)控制
        4.4.1 設(shè)定值擾動(dòng)
        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(jiǎn)介
附錄A 圖目錄
附錄B 表目錄
附錄C 主要符號(hào)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
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[2]基于現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)的熱工過(guò)程辨識(shí)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(cè)控制[D]. 吳天昊.哈爾濱工程大學(xué) 2016
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[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(guó)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(hào)：2932048