Neural Network Predictive and Anticipatory Control Algorithms for a Neural Adaptive Control System

対象挙動と境界条件のニューラルネットワークによる予測アルゴリズムの適応制御への適用

Ugolini; 吉川 信治 ; 小澤 健二

Ugolini; Yoshikawa, Shinji; Ozawa, Kenji

蒸気発生器の出口蒸気温度の正確な制御は、原子力発電所の水/蒸気系全体の性能を向上させるために重要である。本報告書では、制御対象の挙動予測及び制御対象の上流で時間的に先行して観測される境界条件をニューラルネットワークによって制御信号に反映させるアルゴリズムについて述べる。このアルゴリズムはニューラルネットワークを用いたモデル適応制御法(MRACnn)に組み込まれている。MRACnnが原子炉の蒸気発生器のような非線形な機器をも制御できることは既に報じられているが、MRACnnシステムの性能向上のためにニューラルネットワークの特性を更に利用する手法については今まで考えられてはいなかった。本報告書に述べるMRACnnの改良型は高速炉プラントシュミレータと接続して、蒸気発生器出口蒸気温度の制御に用いられた。この結果、制御対象の挙動予測及び制御対象の上流で時間的に先行して観測される境界条件を制御信号に反映させることが制御性能を向上させることを確認した。

The proper control of the outlet steam temperature of the evaporator is of major importance for improving the overall performance of the balance of plant of a nuclear power reactor. This report presents a predictive and an anticipatory control algorithms based on the artificial neural network (ANN) technique. The two control algorithms are embedded on a model reference adaptive control system based on the ANN technique, defined as MRAC. It has already been illustrated that nonlinear dynamical systems such as the evaporator of a nuclear power plant can be controlled by an MRAC system. However, little attention has been devoted on exploiting the forecasting potential of the ANN technique for enhancing the accuracy and improving the efficacy of the control action of the MRAC system. The improved MRAC system has been tested to simulate the behavior of a fast breeder reactor (FBR) evaporator and to control its outlet steam temperature. The simulation results indicate that the performance of the MRAC system substantially improves when the predictive and the anticipatory control algorithms are activated.