【摘 要】
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随着工业与科技的发展,现代化工业开始进入智能化时代。人们对于核电工业技术的革新提出了高效、智能等方面的需求,并对核能工业控制品质的要求越发严格。然而现阶段核电系统通常具有多变量强耦合性和复杂强非线性的特点,存在难以建立准确的机理模型的问题,传统自适应控制理论难以获得令人满意的控制品质。自适应动态规划（Adaptive dynamic programing,ADP）算法作为一种自学习最优化算法,结合
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随着工业与科技的发展,现代化工业开始进入智能化时代。人们对于核电工业技术的革新提出了高效、智能等方面的需求,并对核能工业控制品质的要求越发严格。然而现阶段核电系统通常具有多变量强耦合性和复杂强非线性的特点,存在难以建立准确的机理模型的问题,传统自适应控制理论难以获得令人满意的控制品质。自适应动态规划（Adaptive dynamic programing,ADP）算法作为一种自学习最优化算法,结合神经网络（Neural network,NN）、演员评论家算法（Actor-critic algorithm）与动态规划算法等理论,自提出以来便受到广泛关注,其有效克服了动态规划中的“维度之灾”问题,使得其在求解非线性系统最优控制策略方面有着出色的能力,同时也使得控制精度有效提高,极大的缩减了控制成本。本文基于自适应动态规划算法,结合2500MW先进压水堆核电非线性系统模型,对反应堆功率进行跟踪控制应用,开展主要研究工作如下:针对多耦合非线性离散核电系统,设计二次型指标函数,给出一种基于值迭代的离线跟踪控制算法,给出多设定值跟踪控制器,以提高控制品质。结合Actor-critic网络架构,进行改进该跟踪控制方案,并进行关键参数值对跟踪效果的影响分析,同时与预测控制（MPC）做仿真实验对比,用以探究该算法解决对模型未知情况下的最优跟踪控制问题的能力。针对其目标跟踪控制精度与参数跳变问题,设计给出一种基于策略迭代的积分强化学习。在给定初始容许控制律的情况下,通过不断在线迭代优化误差控制律,得到最优跟踪控制律,实现非线性连续核电系统的跟踪控制,获得了更高的控制精度。将该算法与传统PID控制策略进行效果对比,以验证该算法在核电负荷跟踪的实验效果。在多目标跟踪控制的基础上,针对核电系统分析,获取典型系统运行工况,设计基于自适应动态规划算法的跟踪控制方法,实现多工况的实时切换,并监督系统状态的稳定性、安全性,满足核电系统参与电网调峰的需求。
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