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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115130248B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202210898968.5
申请日：2022-07-28
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/27 , G06N7/02 , G06F113/08 , G06F119/06 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊自抗扰控制的小型一体化压水堆功率T‑S模糊建模方法，包括以下步骤：步骤1、构建小型一体化压水堆的堆芯集总参数模型；步骤2、通过对步骤1中的堆芯集总参数模型进行模型变换，获得用于自抗扰控制器设计的2阶非线性模型；步骤3、构建与步骤2等价的功率T‑S模糊模型。本发明面向LADRC设计的，不以模型结构最简或模型拟合精度最高为建模目标，对于特定结构的非线性模型，通过采用适当的前提变量和模糊集隶属度函数，使所得T‑S模糊模型与原非线性模型具有等价的解析形式，既提高了模糊模型的精度，也降低了模糊模型结构选择和参数优化的难度。
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公开(公告)号：CN117421921A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311473895.6
申请日：2023-11-07
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06F30/20 , G16C20/30 , G16C60/00 , G16C10/00 , G06F119/08 , G06F119/06 , G06F119/12
Abstract: 本发明公开了属于压水堆技术领域的小型一体化压水堆冷却剂平均温度T‑S模糊建模方法。具体为：将微分方程组描述的小型一体化堆芯集总参数模型整理为三阶非线性模型，分离出三阶非线性模型中可用和不可用T‑S模糊模型解析表示的项，并将不可用T‑S模糊模型解析表示的项视为总扰动；选择前提变量和隶属度函数，实现三阶非线性模型中平均温度的解析表达，将包含堆芯上部控制体的温度的项归入总扰动，得到冷却剂平均温度T‑S模糊模型；通过运行数据确定模糊前件的隶属度函数，并对模糊后件的参数进行辨识。本发明避免了模型结构最简或模型拟合精度最高为建模目标，既提高了模糊模型的精度，又降低了模糊模型结构选择和参数优化的难度。
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公开(公告)号：CN117471912A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311470318.1
申请日：2023-11-07
Applicant: 华北电力大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了属于压水堆控制技术领域的小型一体化压水堆堆冷却剂平均温度模糊自抗扰控制方法。包括步骤1：对小型一体化压水堆原始非线性模型进行模型变换，获得用于自抗扰控制器设计的三阶非线性模型，并得到适合模糊自抗扰控制器设计的T‑S模糊模型；步骤2：基于步骤1的T‑S模糊模型，采用极点配置方法得出降阶线性扩张状态观测器的增益矩阵，进而得到降阶线性扩张状态观测器；步骤3：根据模糊线性自抗扰控制器的控制律，采用极点配置方法确定控制律的参数。本发明相比没有基于模糊模型设计的传统线性自抗扰控制器能够带来更好的控制效果，解决了模型参数不确定性、未建模动态和外部扰动带来的多重挑战问题。
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公开(公告)号：CN115130248A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210898968.5
申请日：2022-07-28
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/27 , G06N7/02 , G06F113/08 , G06F119/06 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊自抗扰控制的小型一体化压水堆功率T‑S模糊建模方法，包括以下步骤：步骤1、构建小型一体化压水堆的堆芯集总参数模型；步骤2、通过对步骤1中的堆芯集总参数模型进行模型变换，获得用于自抗扰控制器设计的2阶非线性模型；步骤3、构建与步骤2等价的功率T‑S模糊模型。本发明面向LADRC设计的，不以模型结构最简或模型拟合精度最高为建模目标，对于特定结构的非线性模型，通过采用适当的前提变量和模糊集隶属度函数，使所得T‑S模糊模型与原非线性模型具有等价的解析形式，既提高了模糊模型的精度，也降低了模糊模型结构选择和参数优化的难度。
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