Abstract
壓水式核能電廠的蒸汽產生器具有雙相流 (Two-Phase Flow) 的特性, 其特性為蒸汽產生器的水位易受飼水流量及蒸汽流量變化而有收縮和膨脹(Shrink and Swell) 現象, 此現象在系統分析上屬於非極小相 (Non-Mininum Phase)系統, 在控制上常因水位振盪而造成控制困難, 振盪振幅過大時易造成跳機事件。因此本研究針對蒸汽產生器水位非極小相的物理現象, 應用模糊控制(Fuzzy control) 理論及類神經網路(Neuralnetworks) 理論來設計水位控制器。模糊控制器的設計與傳統控制器不同, 它不是建立在對系統的數學分析的基礎上, 而是根據經驗確定各項參數及控制規則, 因模糊控制具有不需數學模型的優點, 所以對於非線性(Non-linear) 系統及動態系統 (Dynamic system) 皆可得到良好的控制效果。類神經網路理論利用神經元, 神經鍵值間的運算來決定輸入、輸出之間關係, 其特點為具有學習能力, 並有容錯、內插等優點, 對於非線性系統具有良好之辨別能力。本研究是根據蒸汽產生器非極小相之物理特性, 確定模糊控制器之輸入、輸出變數, 再由模糊理論求得控制規則, 並將控制規則製成決算表, 以便利於水位控制。其次, 本研究採用類神經網路的學習識別能力取代決算表之功能, 來作水位控制的輸出識別。並且對各種干擾作進一步探討, 以確定此兩種控制器之穩定性；由模擬結果顯示,與傳統PID 控制器相比較, 此兩種控制器皆能有效地減低水位振盪的情形, 並且對於各種蒸汽流量變化及一次側溫度的干擾皆能有效地控制水位。