基于GMFAC的核电厂蒸汽发生器水位优化控制

来源：核动力工程杂志2017年第6期北京时间：

作者：黄伟, 杨爽爽

单位：上海电力学院自动化工程学院, 上海, 200090；

摘要：针对蒸汽发生器水位"虚假水位"等问题,在无模型自适应控制(MFAC)理论的基础上提出高"泛模型"无模型自适应控制(GMFAC)方法,并设计用于蒸汽发生器水位优化控制的控制器。为解决无模型自适应控制参数优化问题,采用了一种基于动物行为的群体智能优化算法——人工鱼群算法(AFSA)。为了避免陷入局部最优,提高收敛速度,同时采用一种改进的AFSA算法(PSO-AFSA),参考粒子群(PSO)算法的自身认知与群体认知行为,定义鱼群的生活行为,以提高算法的精度,达到快速获得全局最优的目标。仿真结果表明:人工鱼群算法优化后的GMFAC具有更加优良的性能指标和抗扰能力。

关键词：蒸汽发生器, 无模型自适应控制, 人工鱼群算法, 粒子群算法