核电数字化方案中挂牌功能的研究及改进

目前国内数字化核电事业正在高速发展,鉴于DCS具有模拟量控制系统无法比拟的优越性,其在核电站的应用越来越广泛。目前国内在建的百万级核电仪控系统均采用的全数字化DCS系统。数字化方案中的挂牌功能让操纵员或维修人员通过DCS人机接口实现对设备的挂牌操作。本文以中核集团承建的方家山项目为背景,重点介绍了该项目挂牌功能的详细方案,同时也提出了方案中存在的问题及改进建议。     

电厂球磨机的模糊神经网络控制

广泛应用于火电厂的钢球磨煤机制粉系统是一典型的多变量非线性时变系统．各控制量之间存在着严重的耦合．这些因素使得基于常规PID方法设计的控制方案达不到控制作用。本文设计了一个模糊神经控制器并进行了仿真研究。并且用改进的粒子群优化算法对控制器的初值进行离线优化训练、最后的仿真结果表明优化后的模糊神经网络控制器对本文控制对象具有良好的控制性能，该控制方法可用于磨煤机制粉系统这类复杂过程的控制。     

基于最小方差准则的控制系统性能评价

工业过程控制中许多控制器在运行初期具有良好的性能,但运行一段时间之后,因受到各种变动因素的影响,控制器性能就会逐渐变差。如果这种性能变差的情况没有被及时发现,将对工业生产的安全稳定运行造成很大破坏。由于现代生产过程存在过程回路很多,仅仅依靠工程师的个人经验对各个回路进行监测既费时又费力。目前的过程控制中普遍采用DCS系统,得到大量的过程运行数据非常容易,如何有效利用这些数据分析控制回路的性能就成为很有价值研究课题。本文利用最小方差准则的性能评价方法对火电厂除氧器水位系统进行了性能评价,仿真结果表明,这种评价方法对实际控制回路性能的监测有一定指导意义。     

基于粒子群的模糊神经网络

近年来循环流化床锅炉因其高效、低污染、低成本等特点得到了迅速的发展,但由于其燃烧过程十分复杂很难建立被控对象准确的数学模型,因此难以实现常规方法的控制。设计了一个模糊神经控制器并进行了仿真研究,用改进的粒子群优化算法对控制器的初值进行离线优化训练,仿真结果表明,优化后的模糊神经网络控制器对控制对象具有良好的控制性能。该控制方法可用于流化床锅炉燃烧系统等复杂过程的控制。     

故障树在控制系统可靠性评估中的应用分析

针对典型的控制系统,采用故障树分析的方法对控制功能进行故障分析、故障树建模和计算。基于建立的故障树模型,对控制功能的可靠性进行评估和分析计算,获取控制系统各个组成部分的可靠性数值。利用计算得到的可靠性数据,提出对控制系统进行提高可靠性和降低可靠性优化改进的思路和方法,使优化后的控制系统具有适当的可靠性和良好的性价比。