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      液態(tài)熔鹽堆堆芯功率內(nèi)??刂破髟O(shè)計(jì)與仿真

      2020-05-30 01:36:06曾文杰朱偉聰謝金森姜慶豐
      原子能科學(xué)技術(shù) 2020年5期
      關(guān)鍵詞:內(nèi)模熱交換器熔鹽

      曾文杰,朱偉聰,謝金森,姜慶豐,于 濤

      (南華大學(xué) 核科學(xué)技術(shù)學(xué)院,湖南 衡陽 421001)

      內(nèi)??刂凭哂许憫?yīng)速度快、抗干擾能力強(qiáng)、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單和成本低等優(yōu)點(diǎn),目前內(nèi)??刂埔褟V泛用于電氣工程、火電廠、電子通信等領(lǐng)域[1-3]。液態(tài)熔鹽堆一回路系統(tǒng)是一個(gè)非線性的復(fù)雜系統(tǒng),設(shè)計(jì)一個(gè)性能良好的堆芯功率控制器對(duì)實(shí)現(xiàn)一回路系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行至關(guān)重要[4]。

      為研究液態(tài)熔鹽堆堆芯功率控制,本文采用集總參數(shù)法建立熔鹽實(shí)驗(yàn)堆一回路非線性模型[5],并采用微擾理論對(duì)非線性模型進(jìn)行線性化處理,建立系統(tǒng)線性化模型。在此基礎(chǔ)上,根據(jù)內(nèi)??刂评碚揫6-9],設(shè)計(jì)液態(tài)熔鹽堆堆芯功率內(nèi)??刂破鱗9-15],以熔鹽實(shí)驗(yàn)堆MSRE為對(duì)象進(jìn)行控制器仿真分析。

      1 液態(tài)熔鹽堆一回路模型

      由于液態(tài)熔鹽堆堆芯燃料具有流動(dòng)性,堆芯出口處燃料溫度經(jīng)過時(shí)間延遲后作為熱交換器一次側(cè)入口溫度,熱交換器一次側(cè)出口溫度經(jīng)過時(shí)間延遲后作為堆芯進(jìn)口處燃料溫度,從而可更準(zhǔn)確地模擬系統(tǒng)溫度在瞬態(tài)過程中的變化。采用集總參數(shù)法建立系統(tǒng)非線性模型。

      1.1 堆芯動(dòng)態(tài)模型

      1) 堆芯物理模型

      基于點(diǎn)堆動(dòng)力學(xué)模型,根據(jù)中子密度與緩發(fā)中子先驅(qū)核密度守恒原理,建立堆芯物理模型[5]:

      (1)

      (2)

      (3)

      (4)

      (5)

      (6)

      式中:P為反應(yīng)堆功率;ci為第i組緩發(fā)中子先驅(qū)核密度;t為時(shí)間;ρ為引入堆芯的總反應(yīng)性;β為緩發(fā)中子總份額;βi為第i組緩發(fā)中子份額;λi為第i組緩發(fā)中子先驅(qū)核衰變常量;Λ為堆內(nèi)中子代時(shí)間;τc、τl分別為熔鹽燃料在堆內(nèi)的流動(dòng)時(shí)間和堆外的流動(dòng)時(shí)間。

      對(duì)式(1)、(2)進(jìn)行歸一化處理得:

      (7)

      (8)

      式中:Pr為相對(duì)功率,Pr=P/P0,P0為堆芯初始穩(wěn)態(tài)功率;cir為第i組緩發(fā)中子先驅(qū)核相對(duì)密度,cir=ci/ci0,ci0為堆芯初始穩(wěn)態(tài)先驅(qū)核濃度。

      2) 堆芯熱工模型

      基于堆芯燃料和石墨的能量守恒,假設(shè)堆芯燃料和石墨的物性參數(shù)為常數(shù),系統(tǒng)的流動(dòng)為不可壓縮流動(dòng),建立堆芯熱工模型[5]:

      (9)

      (10)

      (11)

      式中:Ts為堆芯燃料平均溫度;Tg為石墨平均溫度;Tsi為堆芯進(jìn)口處燃料溫度;Tso為堆芯出口處燃料溫度;γs、γg分別為燃料產(chǎn)熱總份額和石墨產(chǎn)熱總份額;Ms為燃料質(zhì)量;cps為燃料比定壓熱容;Mg為石墨質(zhì)量;cpg為石墨比定壓熱容;U為燃料和冷卻劑間的換熱系數(shù);Гs為燃料質(zhì)量流量。

      3) 堆芯反應(yīng)性模型

      液態(tài)熔鹽堆的反應(yīng)性平衡方程[5]為:

      ρ=ρ0+αrodΔz+αs(Ts-Ts(0))+

      αg(Tg-Tg(0))

      (12)

      (13)

      式中:ρ0為初始反應(yīng)性;αrod為控制棒反饋系數(shù);Δz為控制棒棒位變化;αs、αg分別為燃料熔鹽溫度反饋系數(shù)和石墨溫度反饋系數(shù);Ts(0)、Tg(0)分別為穩(wěn)態(tài)時(shí)刻堆芯燃料熔鹽平均溫度和堆芯石墨平均溫度。

      1.2 熱交換器動(dòng)態(tài)模型

      為方便建立熱交換器動(dòng)態(tài)模型[5],假設(shè)熱交換器兩側(cè)流體均為單相流動(dòng),且熱流介質(zhì)的物性參數(shù)為常數(shù)。經(jīng)簡(jiǎn)化處理后,將熱交換器的換熱通道簡(jiǎn)化為一次側(cè)、管壁和二次側(cè)組成的流體沿壁面兩側(cè)逆流換熱的模型[5]:

      (14)

      (15)

      (16)

      (17)

      式中:MHe,s、MHe,c分別為熱交換器一次側(cè)和二次側(cè)熔鹽質(zhì)量;cs、cc分別為熱交換器的一次側(cè)和二次側(cè)熔鹽熱容;Usc為熱交換器一次側(cè)與二次側(cè)間的熱傳導(dǎo)系數(shù);Гs、Гc分別為流經(jīng)熱交換器一次側(cè)和二次側(cè)質(zhì)量流量;THe,s、THe,c分別為熱交換器一次側(cè)和二次側(cè)熔鹽平均溫度;THe,so、THe,co分別為一次側(cè)和二次側(cè)出口溫度;THe,si、THe,ci分別為一次側(cè)和二次側(cè)進(jìn)口溫度。

      1.3 延時(shí)環(huán)節(jié)

      在液態(tài)熔鹽堆中,堆芯與熱交換器之間均存在著管道延時(shí)。將管道延時(shí)表示成如下形式[5]:

      THe,si(t)=Tso(t-τ1)

      (18)

      Tsi(t)=THe,so(t-τ2)

      (19)

      1.4 線性化模型

      依據(jù)微擾理論,在式(1)~(19)的基礎(chǔ)上分別建立堆芯和換熱器的線性狀態(tài)空間模型:

      (20)

      (21)

      (22)

      (23)

      Bc=

      (24)

      (25)

      (26)

      由式(14)~(17),建立換熱器狀態(tài)空間模型:

      (27)

      (28)

      (29)

      (30)

      (31)

      (32)

      (33)

      (34)

      式中,δ為微小擾動(dòng)。

      2 仿真系統(tǒng)開發(fā)與應(yīng)用

      2.1 堆芯功率內(nèi)??刂破髟O(shè)計(jì)

      1) 內(nèi)模控制原理

      內(nèi)??刂芠6]的一般結(jié)構(gòu)如圖1所示。內(nèi)??刂圃O(shè)計(jì)思路是將對(duì)象模型與實(shí)際對(duì)象相關(guān)聯(lián),控制器逼近模型的動(dòng)態(tài)的逆,故其是一種基于模型逆的控制方法。對(duì)單變量系統(tǒng)而言,內(nèi)??刂破魅∧P妥钚∠辔徊糠值哪妫⑼ㄟ^附加低通濾波器以增強(qiáng)系統(tǒng)的魯棒性。理想內(nèi)??刂破鞔嬖谝韵聠栴}[7]:若模型存在非最小相位相,則內(nèi)??刂破魅(s)=M-1(s)時(shí)存在超前項(xiàng),在物理上無法實(shí)現(xiàn);當(dāng)M(s)嚴(yán)格正則時(shí),理想控制器則非正則,從而導(dǎo)致此控制器微分環(huán)節(jié)對(duì)干擾異常敏感。為解決此問題,一般采用兩步法[7]。

      圖1 內(nèi)??刂圃砜驁DFig.1 Block diagram of internal model control

      兩步法設(shè)計(jì)內(nèi)??刂破骰舅悸啡缦?。

      (2) 引入低通濾波器。由于一般情況下控制對(duì)象G(s)穩(wěn)定,為保證內(nèi)??刂破鱍(s)的可實(shí)現(xiàn)性及穩(wěn)定性,引入一個(gè)低通濾波器F(s)與內(nèi)部模型M(s)的逆相乘得到控制器模型[7]如式(35)所示。

      (35)

      (36)

      式(36)中,λ為控制器設(shè)計(jì)的唯一可調(diào)參數(shù),決定著系統(tǒng)的響應(yīng)速度和魯棒性。隨著λ的增加,系統(tǒng)的魯棒性能提升,但跟蹤性能將變差,因此,λ的選取需對(duì)系統(tǒng)的跟蹤性能和魯棒性進(jìn)行折中考慮,此處根據(jù)實(shí)際仿真結(jié)果篩選最佳λ=3。

      2) 內(nèi)??刂破鲾?shù)學(xué)模型的獲取

      在控制系統(tǒng)的辨識(shí)過程中,通常情況下采用開環(huán)系統(tǒng)辨識(shí)法[7]辨識(shí)得到內(nèi)部模型M(s)。利用工業(yè)上常用的一階慣性加滯后模型FOPDT(first order plus dead time model)[7]系統(tǒng)表示,系統(tǒng)的傳遞函數(shù)M(s)如式(37)所示。

      (37)

      式中:Kp、Tp、θ為待辨識(shí)參數(shù);m為內(nèi)部模型的階數(shù)。對(duì)式(37)左右兩側(cè)取自然對(duì)數(shù)后,進(jìn)行兩次求導(dǎo)得到下式:

      (38)

      (39)

      (40)

      (41)

      Kp=(Tpa+1)G(a)eaθ

      (42)

      圖2 粒子群優(yōu)化算法流程圖Fig.2 Flow chart of particle swarm optimization algorithm

      PSO粒子群算法基本思路如下。

      (1) 在可行解的空間范圍內(nèi)將一群粒子進(jìn)行初始化處理,其中每個(gè)粒子均代表1個(gè)可能的最優(yōu)解,用位置、速度及適應(yīng)度這3個(gè)指標(biāo)描述單個(gè)粒子的特征。各粒子的適應(yīng)度是通過定義的適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算所得,其值大小直接決定粒子的優(yōu)劣,在此,適應(yīng)度函數(shù)定義為被控對(duì)象的傳遞函數(shù)G(s)與內(nèi)部對(duì)象模型M(s)的絕對(duì)誤差積分即IAE。

      (2) 當(dāng)粒子在三維空間中運(yùn)動(dòng)時(shí),通過個(gè)體極值和群體極值的大小求得新的一群粒子。

      (3) 每當(dāng)產(chǎn)生新粒子群時(shí),再次計(jì)算該群粒子的適應(yīng)度。通過將新的粒子的適應(yīng)度與原來的上一代粒子群的個(gè)體最優(yōu)和群體最優(yōu)值進(jìn)行比較,從而得到更適合的個(gè)體最優(yōu)值和群體最優(yōu)值。最后進(jìn)行不斷迭代更新,直到符合輸出條件。

      3) 基于模型失配的內(nèi)模控制器設(shè)計(jì)

      由于在工程上很難使辨識(shí)所得對(duì)象與過程模型完全相等,故只需模型足夠精確,使得:

      M(s)≈G(s)

      (43)

      即可滿足條件[9-15]。

      當(dāng)θ較小時(shí),對(duì)于m=1,時(shí)滯項(xiàng)e-θ s用1階Pade公式進(jìn)行近似,如下式所示:

      (44)

      當(dāng)m≥2時(shí),時(shí)滯項(xiàng)e-θ s用2階泰勒公式近似為下式:

      e-θ s≈1-θs+0.5θ2s2

      (45)

      若m>2或m=2,e-θ s≈1-θs+0.5θ2s2,則將包含所有左半平面零點(diǎn)的傳遞函數(shù)作為M-(s),包含所有右半平面零點(diǎn)的傳遞函數(shù)作為M+(s)。

      根據(jù)圖1,可得到控制器總體系統(tǒng)過程數(shù)學(xué)模型,表示為如下形式:

      (46)

      再將式(36)和(37)代入式(35)中可得到控制器傳遞函數(shù)Q(s)為:

      (47)

      最后將式(37)和式(47)代入式(46)中可得到控制器模型為:

      (48)

      本文在辨識(shí)過程中選取2階模型即m=2,從而算得內(nèi)??刂破骶唧w模型表達(dá)式為:

      (49)

      2.2 堆芯功率內(nèi)??刂破鞣抡娣治?/h3>

      慮液態(tài)熔鹽堆一回路系統(tǒng)中燃料熔鹽的流動(dòng)特性,基于MATLAB/Simulink建立熔鹽實(shí)驗(yàn)堆一回路仿真系統(tǒng),如圖3所示。

      圖3 基于內(nèi)??刂频腗SRE一回路系統(tǒng)仿真圖 Fig.3 Simulation diagram of MSRE loop system based on internal model control

      在100%FP堆芯功率水平下,無內(nèi)??刂破鲿r(shí)引入50 pcm的階躍反應(yīng)性響應(yīng)如圖4a、b所示。圖4a中,當(dāng)引入階躍反應(yīng)性時(shí),無控制器下,系統(tǒng)相對(duì)功率偏差超調(diào)量大,由于系統(tǒng)內(nèi)自身的溫度負(fù)反饋效應(yīng),相對(duì)功率偏差輸出在經(jīng)歷瞬時(shí)上升后緩慢下降并穩(wěn)定在新的輸出值上。圖4b中,無控制器作用時(shí),系統(tǒng)的熱交換器二次側(cè)出口溫度、堆芯出口處燃料溫度以及堆芯進(jìn)口處燃料溫度與其穩(wěn)態(tài)初始值的偏差在短時(shí)間內(nèi)達(dá)到了一個(gè)較大的超調(diào)量,待達(dá)到峰值后逐漸下降,緩慢地達(dá)到新的穩(wěn)定輸出值。

      在100%FP堆芯穩(wěn)態(tài)功率水平下,有內(nèi)模控制器時(shí)引入50 pcm的階躍反應(yīng)性,系統(tǒng)的相對(duì)功率偏差響應(yīng)和溫度偏差響應(yīng)如圖4c、d所示。由圖4c可知,在內(nèi)??刂破髯饔孟?,系統(tǒng)相對(duì)功率偏差在瞬時(shí)上升后,又瞬時(shí)下降至一個(gè)較小的負(fù)值,然后快速達(dá)到0,系統(tǒng)達(dá)到穩(wěn)定,且相對(duì)功率偏差上沖幅度和超調(diào)量都顯著減小,過渡時(shí)間短。系統(tǒng)的溫度響應(yīng)曲線如圖所示,在引入反應(yīng)性后,各溫度偏差的超調(diào)量顯著減小,最后偏差值穩(wěn)定到0。由此可見,內(nèi)模控制器能快速、有效地控制液態(tài)熔鹽堆堆芯功率,控制效果良好。

      a、b——無內(nèi)??刂破?;c、d——有內(nèi)??刂破鲌D4 100% FP功率水平下引入50 pcm反應(yīng)性時(shí)MSRE系統(tǒng)響應(yīng)圖Fig.4 MSRE system response diagram with 50 pcm reactivity at 100% FP power level

      3 結(jié)語

      考慮液態(tài)熔鹽堆一回路系統(tǒng)中燃料熔鹽的流動(dòng)性對(duì)堆芯功率控制的影響,采用集總參數(shù)法建立熔鹽實(shí)驗(yàn)堆一回路系統(tǒng)非線性模型?;谠摲蔷€性模型,建立熔鹽實(shí)驗(yàn)堆一回路線性化模型,結(jié)合內(nèi)??刂评碚摵土W尤簝?yōu)化算法,設(shè)計(jì)了熔鹽實(shí)驗(yàn)堆堆芯功率內(nèi)??刂破?。針對(duì)熔鹽實(shí)驗(yàn)堆運(yùn)行中出現(xiàn)的反應(yīng)性階躍擾動(dòng),開展仿真計(jì)算。結(jié)果表明,所設(shè)計(jì)的內(nèi)??刂破髂軠?zhǔn)確、快速地控制堆芯功率,使系統(tǒng)迅速達(dá)到穩(wěn)定。

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