一种基于内分泌算法的托卡马克装置等离子体密度智能化控制方法

摘要

本发明涉及一种基于内分泌算法的托卡马克装置等离子体密度智能化控制方法，包括高速数据采集通道采集密度信息、内分泌系统的激素调控算法进行PID控制器的参数控制和超短反馈控制、脉冲充气机构对等离子体室充气，其中应用内分泌系统的激素调控算法对PID控制器的比例增益、积分时间和微分时间三个控制参数进行整定，取得实时性和鲁棒性更强的控制效果；根据PID控制信号的变化率用神经内分泌系统的超短反馈机理实现超短反馈控制，使控制偏差更快减小到零，进一步提高系统的快速性和稳定性。本发明解决了托卡马克核聚变装置上对等离子体密度实时、稳定的控制，实现了控制方法的智能化。

主权项

1.一种基于内分泌算法的托卡马克装置等离子体密度智能化控制方法，托卡马克装置通过磁约束，将聚变物质等离子化，建立等离子体，其特征是：所述智能化控制方法包括托卡马克装置上等离子体密度的信息采集、参数控制、超短反馈控制和脉冲充气；其控制过程为高速数据采集通道采集托卡马克装置上等离子体室内的等离子体密度信息，由一工控计算机根据设定的目标密度值和采集得到的当前密度值计算控制偏差，根据控制偏差利用基于内分泌系统的激素调控算法进行参数控制和超短反馈控制，并计算控制过程的输出信号，控制脉冲充气机构对托卡马克装置等离子体室的充气量，得到期望的等离子体密度；所述的参数控制，主要指利用基于内分泌系统的激素调控算法在控制过程中自动调整PID控制器的控制参数；其中，PID控制器是整个控制方法中最主要的控制器，它的三个控制参数比例增益、积分时间和微分时间，由基于内分泌系统的激素调控算法根据每个控制周期中的实时控制偏差进行在线整定，使得密度值以更快的速度到达控制目标；所述的超短反馈控制，主要指利用神经内分泌系统的超短反馈机理，根据当前时刻PID控制信号的变化率与当前时刻的控制偏差，计算PID控制器输出信号的超短反馈控制信号，使得控制偏差以更快的速度减小到零，进一步提高控制系统的快速性和鲁棒性；所述参数控制和超短反馈控制的主要计算步骤为：①根据设定的目标密度值和采集得到的当前等离子体密度值计算当前k时刻的控制偏差e(k)：e(k)=sp-x(k)，其中，sp表示设定的目标密度值，x(k)表示采集得到的当前密度值；②将控制偏差e(k)归一化为偏差率E(k)，以便于后续计算：$E\left(k\right)=\frac{\left|e\left(k\right)\right|}{\left|\mathrm{sp}\right|}\times 100\%;$③根据偏差率E(k)计算当前时刻PID控制器的比例增益实时修正因子α_p(k)、积分时间实时修正因子α_i(k)和微分时间实时修正因子α_d(k)：${\alpha }_p\left(k\right)=\frac{E\left(k\right)}{A_p+E\left(k\right)}+B_p$${\alpha }_i\left(k\right)=\frac{E\left(k\right)}{A_i+E\left(k\right)}+B_i$${\alpha }_d\left(k\right)=\frac{E\left(k\right)}{A_d+E\left(k\right)}+B_d$其中，系数A_p、B_p、A_i、B_i、A_d和B_d取值区间均为(0.0,1.0)，由控制人员自行设置，并可根据实际控制效果进行调整：增大B_p或减小A_p，可抑制系统的波动，而减小B_p或增大A_p，可提高系统的快速性；增大B_i或减小A_i，可加快系统的响应并减小超调量，而减小B_i或增大A_i，可提高控制精度；增大B_d或减小A_d，可提高系统的快速性，而减小B_d或增大A_d，可抑制系统的波动；④根据实时修正因子α_p(k)、α_i(k)和α_d(k)分别修正当前时刻PID控制过程的三个控制参数K_p(k)、T_i(k)和T_d(k)：$K_p\left(k\right)=\frac{K_p^0}{{\alpha }_p\left(k\right)}$$T_i\left(k\right)=T_i^0{\alpha }_i\left(k\right)$$T_d\left(k\right)=T_d^0{\alpha }_d\left(k\right)$其中，K_p(k)、T_i(k)和T_d(k)分别为k时刻的比例增益、积分时间和微分时间；和分别为初始时刻的比例增益、积分时间和微分时间；⑤根据三个控制参数K_p(k)、T_i(k)和T_d(k)，计算当前时刻PID控制过程的控制信号u_c(k)：$u_c\left(k\right)=K_p\left(k\right)\{e\left(k\right)+\frac{T_s}{T_i\left(k\right)}\underset{l=0}{\overset{k}{\Sigma }}e\left(l\right)+\frac{T_d\left(k\right)}{T_s}[e\left(k\right)-e(k-1)\left]\right\}$其中，T_s为系统的采样时间，l为从0到k依次取值的采样时刻，e(l)为l时刻的控制偏差，e(k-1)为k-1时刻的控制偏差；⑥计算PID控制信号u_c(k)的变化率Δu_c(k)：${\mathrm{\Delta u}}_c\left(k\right)=u_c\left(k\right)-u_c(k-1)$$=K_p\left(k\right)\{e\left(k\right)-e(k-1)+\frac{T_s}{T_i\left(k\right)}e\left(k\right)+\frac{T_d\left(k\right)}{T_s}[e\left(k\right)-2e(k-1)+e(k-2)\left]\right\}$其中，u_c(k-1)为前一时刻，即k-1时刻，PID控制过程的控制信号；e(k-1)为k-1时刻的控制偏差，e(k-2)为k-2时刻的控制偏差；⑦根据内分泌系统的激素分泌规律——Hill函数原理，计算超短反馈控制过程的控制信号u_s(k)：$u_s\left(k\right)=a·b·\frac{{\left|{\mathrm{\Delta u}}_c(k-1)\right|}^n}{\lambda +{\left|{\mathrm{\Delta u}}_c(k-1)\right|}^n}=\left\{\begin{array}{c}a·\frac{{\left|{\mathrm{\Delta u}}_c(k-1)\right|}^n}{\lambda +{\left|{\mathrm{\Delta u}}_c(k-1)\right|}^n},e\left(k\right)\ge 0\\ -a·\frac{{\left|{\mathrm{\Delta u}}_c(k-1)\right|}^n}{\lambda +{\left|{\mathrm{\Delta u}}_c(k-1)\right|}^n},e\left(k\right)<0\end{array}\right.$其中，Δu_c(k-1)为k-1时刻的PID控制信号u_c(k-1)的变化率；$b=\left\{\begin{array}{c}+1,e\left(k\right)\ge 0\\ -1,e\left(k\right)<0\end{array}\right.,$决定了超短反馈的补偿方向，+1时为正补偿，-1时为负补偿，其值由控制偏差的正负决定；λ为阈值，λ>0；a为幅度调节参数，a>0；n为Hill系数，n≥1；λ、a和n共同决定了超短反馈补偿的幅度，同样可根据实际控制效果进行调整：将a、n和λ预设为a=n=λ=1，若投运后系统的超调量过大，则增大a或n的值直到超调量降低到控制人员所期望的范围内，并可适度减小λ来对超调量进行微调；⑧根据PID控制信号u_c(k)和超短反馈控制信号u_s(k)，计算总的控制信号u(k)：u(k)=u_c(k)-u_s(k)。