【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于核反应堆控制，具体涉及一种基于模糊神经网络的压水堆核功率调节方法。
技术介绍
1、作为动力源的小型压水堆采用以pid为代表的传统控制技术，无法有效满足不同运行工况对控制性能的要求，特别是核功率的超调量过大。
2、现有核动力系统在控制过程中，如果在功率控制过程中超调量过大会导致控制棒的频繁动作，将大大缩短控制棒的使用寿命，另外核功率超调量过大会直接影响到整个反应堆的经济性与安全性。由于反应堆中子动力学与一、二回路热工水力之间存在着耦合，在响应时间上有着明显的差距，对于这样一个高复杂度、时变非线性的对象，现有功率调节系统的pid反馈方法难以取得优良的控制效果。
3、因此有必要采用一种新的功率调节方法，来减小瞬态运行过程中核功率的超调量，确保最大的经济效益和安全效益。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种基于模糊神经网络的压水堆核功率调节方法，用于解决核动力系统在负荷跟踪的过程中功率超调量较大、控制棒行程过大、...
【技术保护点】
1.一种基于模糊神经网络的压水堆核功率调节方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于模糊神经网络的压水堆核功率调节方法，其特征在于，模糊神经网络PD控制器包括输入层、输入隶属度函数层、模糊规则层、输出隶属度函数层和解模糊层，通过解模糊得到PD控制器的控制器参数，对核功率进行同步控制以实现基于模糊神经网络的核功率调节方法。
3.根据权利要求2所述的基于模糊神经网络的压水堆核功率调节方法，其特征在于，输入层包括功率偏差与功率偏差变化率。
4.根据权利要求2所述的基于模糊神经网络的压水堆核功率调节方法，其特征在于，输入...
【技术特征摘要】
1.一种基于模糊神经网络的压水堆核功率调节方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于模糊神经网络的压水堆核功率调节方法，其特征在于，模糊神经网络pd控制器包括输入层、输入隶属度函数层、模糊规则层、输出隶属度函数层和解模糊层，通过解模糊得到pd控制器的控制器参数，对核功率进行同步控制以实现基于模糊神经网络的核功率调节方法。
3.根据权利要求2所述的基于模糊神经网络的压水堆核功率调节方法，其特征在于，输入层包括功率偏差与功率偏差变化率。
4.根据权利要求2所述的基于模糊神经网络的压水堆核功率调节方法，其特征在于，输入隶属度函数层和输出隶属度函数层采用三角形函数，采用梯度下降法对三角形函数的中心和宽度进行在线更新。
5.根据权利要求2所述的基于模糊神经网络的压水堆核功率调节方法，其特征在于，模糊规则层包含49个节点，每个节点对应一条模糊规则，模糊规则适用度ac计算如下：
6.根据权利要求1所述的基于模糊神经网络的压水堆核功率调节方法...
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