摘要：核热推进是利用核反应堆产生的裂变能将氢气加热到高温高压状态,然后从喷管高速喷出产生巨大推力的新型推进方式,具有大推力、高比冲等特点,被认为是未来最有希望实现载人深空探测的技术之一。历史上有固体堆芯、液体堆芯以及气体堆芯等主要设计,其中固体堆芯技术最为成熟。总体来说,核热推进系统中反应堆尺寸较小、堆芯功率密度大、温度较高,因此需要有良好的热工水力设计来保证堆内的热量安全导出。本文通过对美国的NERVA、PBR和MITEE、CERMET堆芯以及苏联的RD-0410核热火箭发动机系统进行简单介绍,归纳总结了主要热工过程,并对这些过程中所涉及到的堆芯关键技术问题进行了分析,为今后我国空间核热推进系统的研究和设计提供一定的借鉴。

摘要：针对热工过程的非线性辨识问题,提出了一种基于差分进化算法(DE)的径向基函数神经网络(RBFNN)模型设计方法.该方法将DE算法的种群分解为几组并行的子种群,每组子种群对应于一类隐节点数相同的RBF网络.在RBFNN的学习过程中进行多子种群并行优化,从而实现RBF网络结构与参数的同时调整.算法可以利用热工对象的输入输出数据,自动设计出满足误差精度要求且结构较小的RBFNN模型.然后将该算法应用于热工对象的辨识,对于单输入单输出系统,得到的RBFNN模型只需1个隐节点.对于多输入单输出系统,RBF网络也仅需较少的隐层节点.仿真结果表明,用该方法设计的RBFNN模型结构简单,且辨识误差小,具有较好的泛化能力.

摘要：针对量子遗传算法(QGA)中旋转变异角相对固定的缺点,将模糊自适应的思想引入QGA,提出了模糊量子遗传算法(FQGA)。对典型函数测试表明:该方法有效地提高了量子遗传算法的计算精度和收敛速度。同时利用这种模糊量子遗传算法设计了一种通用的热工对象模型辨识算法,并编制了专用的模型识别软件,对典型热工过程进行辨识,取得了令人满意的效果。最后对某电厂循环流化床锅炉一次风对床温的传递函数进行辨识,结果表明该方法是一种简单易行的辨识算法,具有实用价值。

摘要：电厂热工过程多数属于多容、多变量、大惯性、大滞后和参数缓变的系统,对这一类系统采用常规的控制方法,不能收到令人满意的控制效果。基于多传感器信息融合的聚类控制(简称聚类融合控制)是融合多个传感器的数据信息,并将其聚类成反映过程运行状况的类别,根据每一类别所描述的过程行为特点采取相应的控制策略,从而达到实现有效控制的目的。电厂循环流化床锅炉燃烧过程是一个典型的多容、多变量、大惯性、大滞后和参数缓变的热工过程,本文根据220t/h循环流化床锅炉燃烧过程的数学模型,设计了相应的聚类融合控制系统,仿真实验及现场运行证实了该系统的有效性。

摘要：充分考虑大多数复杂热工控制对象非线性特性与运行工况密切相关的实际特点,采用多模型动态矩阵控制方法,并将该方法应用于某电厂300MW机组锅炉过热汽温对象,在典型工况下通过试验数据获得其局部三阶子模型集,基于每个局部子模型分别设计子DMC控制器。通过跟踪实际工况变化来对子控制器加权以获得合适的控制增量。实验结果表明该方法对参数突变适应快,可取得令人满意的控制效果。

摘要：当系统存在较大扰动时,锅炉的变量如蒸汽压力和汽包水位都会产生较大的波动。简单的底层控制器消除这种波动的效果不太理想。提出了两层结构控制方法来改善系统的性能。底层控制采用基于DCS(Distributed control systems)系统的预测PID控制方法,根据当前的工况,蒸汽压力和水位的设定点由基于模糊理论的监控层给出。针对一个具体的锅炉系统,改进后的方法其控制性能和经济目标均有了很大的改善。

摘要：本文首先阐述了图示法的原理 ,图示法是把设计系统的指标、对象、控制三个要素用特征方程统一起来 ,通过几何映射 ,得出控制器的算法 ;然后分析了单回路 PID整定 ,整定中指标用期望极点表示 ,对象用有理分式模型表示 ,同时给出了 PID整定的图示算法 ;在单回路整定的基础上 ,文中介绍了热工过程控制常用的串级系统主副调节器的整定 ,当主副回路时间常数相差较大时 ,可采用先整定副回路 ,再整定主回路的方法 ,而当主副回路时间常数相差不大时 ,采用补偿整定法 ;

摘要：针对常规热工对象历史数据建模过程中稳态数据获取困难的问题,从数据选取、数据处理和方法设计3方面出发,提出一种基于迟延估计与Kalman状态跟踪的热工过程动态数据驱动建模方法。该方法选取动态历史数据作为建模数据,将数据末端输入值作为输入稳态分量,将纯迟延时间及输出的稳态分量作为寻优变量的2个维度,并依据各量的值对数据进行处理;应用Kalman滤波算法获取系统初始状态后,结合智能寻优算法对系统进行建模仿真,对某火电机组高温过热器惰性区进行建模。结果表明:该建模方法能够直接应用系统的动态历史数据进行模型辨识,且所建模型具有较好的模型精度,为动态历史数据建模提供了参考。

摘要：用微机对热工过程模型进行辨识，不仅能快速准确地求取热工过程的数学模型，还能对控制系统寻优整定，这为大型火电机组热工自动控制系统的设计、调试提供了新的手段，可促进自动控制系统快速、高效、安全、可靠投入运行。

摘要：针对火电厂热工过程对象的特点及传统模型辨识的缺陷,将粒子群算法应用于热工过程模型的辨识,并在实现方法、参数选取等方面进行了改进,提高了辨识的精确性与快速性。通过仿真数据及以某台300MW机组锅炉烟气挡板控制为对象,对再热蒸汽温度系统进行辨识,证明了该方法的有效性和可靠性。