基于珐珀的全光纤式温度传感器研究

温度是核电厂安全运行的重要参数。对全光纤式的光纤珐珀温度传感器开展了研究。在单模光纤端面熔接一段带有空气腔的多模光纤。多模光纤部分构成珐珀干涉腔,利用多模光纤形成的珐珀腔感温。在热光效应和热膨胀效应下,温度的变化引起珐珀腔中光程差的改变。试验结果表明,50℃下腔长为592.0μm的光纤珐珀温度传感器,在50~200℃温度范围下的温度灵敏度为0.01811μm/℃、线性度为0.99365。通过分析讨论,提出了两种进一步提高光纤珐珀温度灵敏度的方法。这种全光纤式的光纤温度传感器相对毛细管式光纤珐珀温度传感器具有体积更小、结构更简单的优势,在恶劣及空间狭小的环境有广阔的应用前景。

一类欠驱动系统的模型参考自适应控制方法

以开放贮液容器运动为代表的一类欠驱动系统中液体的晃动不仅会对系统的稳定性造成影响,还会严重影响系统响应的精确性、工作效率以及安全性等。现有的大量研究表明,液体晃动抑制控制需要建立严格的数学模型和实时测量系统运行过程中的状态信息,并且对于这一类欠驱动系统中的未建模动态、非线性以及系统在运行中的干扰的处理还存在诸多问题。因此,文章针对这一类欠驱动系统中的各种不确定性,提出基于Lyapunov稳定性的模型参考液体晃动抑制自适应控制方法,实现贮液容器位移的快速精确响应、液体的晃动抑制和系统输入能量最小等运动过程中的多目标的优化,最后通过仿真研究和分析,验证其控制方法的有效性和自适应性。

无线通信应用于核安全级网络的初步分析

基于现有核安全法规标准的要求,分析核安全级仪控通信网络的设计要求,结合无线通信技术的发展和应用现状,开展无线通信技术应用在核安全级仪控通信网络的初步分析研究,得到三个关键问题以及初步解决途径,以便后续进一步研究。

文丘里管与弯管水力特性的数值模拟

利用CFX软件,针对弯管前后设置文丘里管的模型开展了数值模拟研究,分析内部流场及水力特性。结果显示,文丘里管节流降压性能主要受入口流场影响,而文丘里管的出口会形成漩涡,漩涡大小与管道布置相关,但是否形成漩涡与布置无关。

基于BP神经网络的反应堆控制对象智能辨识研究

反应堆控制对象具有非线性和多变量耦合的特点,为了优化控制效果,首要任务是建立较为精确的对象模型。神经网络作为近几年较为前沿的智能算法,对非线性系统的辨识展现了明显的优越性。BP神经网络是一种多层前馈神经网络,文章基于高功率区小范围变负荷的反应堆运行数据,采用BP神经网络进行数据的训练,对训练好的网络进行测试,仿真结果验证了辨识的有效性。

人工智能在核设施中的应用架构规划与标准框架初探

文章详细阐述了人工智能(Artificial Intelligence,以下简称AI)技术在核电仪控各种场景中的应用,对AI技术在核电仪控领域的应用安全性进行了深度分析,指出了可能的风险和安全隐患,提出的一种AI应用于核电的四层架构体系,并对AI技术如何逐渐应用进行规划。最后,文章搭建了一套AI技术在核电仪控领域进一步应用所需的标准框架,为研究和实践提供了参考方向。

小型压水堆功率神经网络预测控制研究

考虑到反应堆堆芯非线性、时变性等特点以及外界扰动情况,传统经典控制方法难以实现全工况内反应堆功率的良好控制。因此,本研究提出了一种反应堆功率的神经网络预测控制方法。本文以国际革新安全反应堆(IRIS)为研究对象,建立堆芯非线性模型,并基于MATLAB/Simulink构建反应堆功率的神经网络预测控制仿真平台。仿真结果表明,所设计的神经网络预测控制器可以实现堆芯入口温度扰动和变负荷工况下反应堆功率的良好控制。