状态微分反馈控制与压水反应堆功率现有两种控制系统的等价性研究

栾秀春，刘 磊，王俊玲，杨志达，周 杰,*

(1.哈尔滨工程大学 核安全与仿真技术国防重点学科实验室，黑龙江 哈尔滨 150001；2.中国原子能科学研究院 反应堆工程技术研究部，北京 102413)

1955年，Schultz编撰了第1部关于反应堆控制的教科书[1]。在当时，研究方法包括尼科尔斯表、奈奎斯特分析、根轨迹、伯德图等，这些均依赖于输入输出形式的系统描述，特别是传递函数[2]。从20世纪中叶以来，现代控制理论获得了很大的发展，并用于反应堆控制系统的设计，尤其是线性二次调节器(LQR)的应用[2-3]。1970年，Mohler和Shen[4]完成了一部内容为应用最优控制理论设计反应堆控制系统的教科书。

Edwards等[5-6]将状态反馈辅助经典控制(SFAC)用于控制反应堆的一回路冷却剂温度，获得了较常规控制器改善的性能和稳定的鲁棒性。以此为基础，文献[7]提出了用带回路成型的线性二次调节器(LQG/LTR)设计的鲁棒SFAC，文献[8]提出了基于改进的SFAC结构的LQG/LTR控制器。Cho和Grossman[9]将面向负荷跟随条件下氙空间震荡的最优控制器的设计，转化为线性二次型跟踪问题。为抑制反应堆中氙的空间震荡，Park和Cho[10]建立的镇定控制方案采用了极点配置和线性观测器理论。

由于神经网络能描述非线性映射，基于准对角神经网络的数字PID控制器[11]和利用多层感知器神经网络的智能控制器[12]能提高反应堆的负荷跟随能力。模糊规则能有效地表达工业领域中运行专家的现场经验，因此基于模糊规则的控制器能提高反应堆控制系统的性能[13-14]。在制定模糊规则的过程中，存在主观随意性，引入遗传算法来优化模糊规则可改善性能[15-16]。……