摘要
本发明公开了一种基于静态解耦与BP‑PID的稳压器控制方法及系统,涉及核反应堆控制技术领域,首先通过静态前馈解耦消除压力与液位耦合效应;再构建BP神经网络在线优化PID参数,以梯度下降法动态调整,,;最终将BP‑PID控制器集成至解耦系统,解耦控制使压力/液位独立调节,抑制耦合干扰;BP神经网络的自适应学习能力提升PID参数鲁棒性,工况变化时超调量降低20%以上,缩短调节时间;适用于核电站稳压器的高精度控制。
技术关键词
BP神经网络
PID控制器
梯度下降法
系统传递函数
核反应堆控制技术
稳压器控制系统
解耦补偿装置
核电站稳压器
矩阵
PID控制参数
缩短调节时间
液位控制器
压力控制器
在线
集成模块
系统为您推荐了相关专利信息
深度神经网络模型
风险
环境监测数据
焦化
BP神经网络模型
寿命预测方法
绝缘栅双极型晶体管
BP神经网络
参数
电压
数据获取方法
神经网络模型
阻抗建模方法
风机
BP神经网络
BP神经网络模型
遥感反演方法
大气水汽含量
植被
发射率
人工智能模型训练
智能评价模型
数据传输方法
打包模型
参数