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지식정보와 신경회로망을 이용한 가압경수로 증기발생기 수위제어
Water Level Control of PWR Steam Generator using Knowledge Information and Neural Networks 원문보기

퍼지 및 지능시스템학회 논문지 = Journal of fuzzy logic and intelligent systems, v.13 no.3, 2003년, pp.322 - 327  

배현 (부산대학교 전기공학과) ,  우영광 (부산대학교 전기공학과) ,  김성신 (부산대학교 전기공학과) ,  정기수 (한국수력원자력(주) 고리원자력본부 제1발전소)

초록
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가압경수로 원자력 발전소의 증기발생기 수위는 유량의 변동에 상반되는 수축(shrink)과 팽창(swell) 효과 등의 특성을 가지고 있으므로 제어가 어려운 대상으로 알려져 있다. 본 논문에서는 신경망을 이용하여 원자력발전소에서 사용되고 있는 두 개의 PI 제어기 중 부적절한 게인으로 조정된 제어기를 먼저 선택하고, 선택된 제어기의 게인을 퍼지 논리를 적용하여 조정하도록 구성하였다. 게인 조정을 위해 사용되는 기본 정보는 수위, 급수량, 그리고 증기량이다. 이 세 가지의 정보를 바탕으로 신경망을 통해 수위 제어기 또는 급수량 제어기 둘 중 하나의 제어기가 선택한 후 퍼지 자기동조기(self-tuner)를 이용하여 PI 제어기의 게인을 알맞게 조정하게 된다. 퍼지 자기동조기의 규칙은 증기발생기의 상태를 표현하는 입ㆍ출력 데이터의 특성으로부터 추출하였다. 이상의 두 과정을 통해 적절한 제어기를 선택하고, 선택된 제어기의 게인을 알맞게 조정하는 것이 본 논문의 목적이다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The water level of a steam generator of pressurized light water nuclear Power generator is known as a subject whose control is difficult because of a shrinking and swelling effect that is been mutually contradictory in a variation of feed water. In this paper, a neural network model selects first co...

주제어

#PWR   #steam generator   #fuzzy self-tuner   #neural networks  

참고문헌 (10)

  1. 증기발생기 수위 종합 디지털 제어시스템 개발 및 적용 연구. 기술보고서, 한국전력공사 전력연구원, 1998. 

  2. 문제선, "원자력발전소 증기발생기 수위제어에 관한 실험적 연구, 아주대학교 산업대학원 기계공학과 석사학위 논문, 1997. 

  3. 이윤준, "원자력발전소 증기발생기의 저출력 수위조절에 대한 연구," 서울대학원 원자핵공학과 박사학위논문, 1991. 

  4. 이재기, "원자력발전소 증기발생기의 인공지능 모델링에 관한 연구," 서울대학원 전기공학부 석사학위논문, 1998. 

  5. 나난주, "저출력 및 과도상태시 원전 증기발생기 수위제어에 관한 연구," KAIST 석사학위 논문, 1992. 

  6. 김동완, "가압경수로 증기발생기 수위제어를 위한 FUZZY 제어기에 관한 연구," KAIST 석사학위 논문, 1990. 

  7. 한진욱, "증기발생기 수위제어를 위한 실시간 자기동조 FUZZY-PiD 제어기 개발," 전북대학교 전기공학과 석사학위 논문, 1999. 

  8. 임재형, "증기발생기 수위제어를 위한 자기제어기 설계" 조선대학교 원자력공학과 석사학위 논문, 1994. 

  9. 나난주, 정철환, 권기춘, "증기발생기 수위제어를 위한 퍼지제어기의 Self-Tuning," 한국퍼지시스템학회논문지, vol. 3, no. 4, 1993 

  10. J. S. R. Jang, C. T. Sun, and E. Mizutani, Neuro-Fuzzy and Soft Computing. NJ: Prentice-Hall, 1997. 

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