大型氦低温系统多变量控制

发布时间：2018-02-25 02:22

  本文关键词： 大型低温系统 氦制冷机 氦液化器 模糊控制 神经网络　出处：《低温工程》2017年01期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：大型氦低温系统广泛应用于各类大科学装置中,运行中往往会产生热脉冲,通过负载端传导给制冷系统,对制冷系统产生热冲击。为了研究和应对热冲击,建立了一种多变量控制策略并得到了相关仿真和实验结果。首先以真实系统为基础建立了氦低温系统的动态仿真模型,同时建立了一个基于模糊神经网络的多变量协同控制策略,并将其应用在仿真液化器模型和一个真实的氦透平制冷系统上,得到了低温系统降温过程和控制过程的仿真和实验数据。仿真和实验结果显示本策略的偏差积分量为0.016 5,下降时间为102 s,上升时间为112 s。普通PID的的偏差积分量为0.026 9,下降时间为154 s,上升时间为170 s。通过仿真和实验过程的比较,验证了本文建立的动态仿真模型具有可用的精度,证明了本策略具有较好的控制效果。
[Abstract]:Large helium cryogenic systems are widely used in various large scientific devices. Heat pulses are often generated in operation, which are transmitted to the refrigeration system through the load end, which causes heat shock to the refrigeration system. A multivariable control strategy is established, and the related simulation and experimental results are obtained. Firstly, the dynamic simulation model of helium cryogenic system is established based on the real system. At the same time, a multi-variable cooperative control strategy based on fuzzy neural network is established and applied to the simulation liquefier model and a real helium turbine refrigeration system. The simulation and experimental data of cooling process and control process of low temperature system are obtained. The results of simulation and experiment show that the deviation integral of this strategy is 0.0165, the decreasing time is 102s, the rising time is 112s. The deviation integral of ordinary PID is obtained. It is 0.026 9, the time of falling is 154 s, and the time of rising is 170 s. The dynamic simulation model established in this paper has the available accuracy, and proves that the strategy has better control effect.
【作者单位】： 中国科学院理化技术研究所航天低温推进剂技术国家重点实验室;中国科学院大学;
【基金】：国家自然科学基金项目(51106169)资助
【分类号】：TB657

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