改进粒子群算法在CFETR氦冷回路温度控制中的应用

doi:10.16568/j.0254-6086.202502017

核工业西南物理研究院 ›› 2025, Vol. 45 ›› Issue (2): 242-248.DOI: 10.16568/j.0254-6086.202502017

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改进粒子群算法在CFETR氦冷回路温度控制中的应用

徐婧寒，王晓宇^*，王芬，颜永江

(核工业西南物理研究院，成都 610041)

收稿日期:2023-10-18 修回日期:2024-06-08 出版日期:2025-06-15 发布日期:2025-06-13
通讯作者: 王晓宇(1977-)，男，四川江油人，研究员，博士，从事聚变堆理论与工程研究。
作者简介:徐婧寒(1998-)，女，四川内江人，硕士研究生，从事氦冷固态包层仪控系统研究。

Application of improved particle swarm optimization in temperature control of CFETR helium cooled loop

XU Jing-han, WANG Xiao-yu, WANG Fen, YAN Yong-jiang

(Southwestern Institute of Physics, Chengdu 610041)

Received:2023-10-18 Revised:2024-06-08 Online:2025-06-15 Published:2025-06-13

摘要/Abstract

摘要：

氦冷固态包层热工测试平台容量大、运行参数高，加热器调节试验段入口温度呈现出非线性和强惯性的动态特点，控制难度大。为保证系统安全与加热效率，要求在加热阶段匀速升温，当稳定运行出现外界扰动时，温度能够迅速恢复到设定温度。针对2个阶段不同的控制要求，分别给出了控制方案。在升温阶段采用分段设置PID控制目标值的方法实现试验段入口温度匀速上升；在稳定运行抑制扰动环节，使用了基于改进粒子群算法优化模糊PID控制的方法，该方法利用改进粒子群算法搜索寻优，优化模糊PID控制器性能，达到理想控制效果。仿真结果表明，与传统PID控制相比，该方法自适应强，几乎消除超调量，具有更快的调节时间与更强的抗干扰性。

关键词: 加热器温度控制, PID, 改进粒子群算法, 模糊控制

Abstract:

Helium cooled solid blanket thermal test platform has a large capacity and high operational parameters. The heater regulation displays nonlinear and highly inertial dynamic characteristics, posing significant control challenges. To ensure system safety and heating efficiency, the control process is divided into two stages. In the initial heating stage, a segmented PID target setting method is employed to achieve uniform temperature rise. The second stage is steady-state regulation. When parameters change or unexpected events cause temperature fluctuations, rapid temperature adjustments are required. An innovative control method is presented. It integrates an improved particle swarm optimization algorithm with a fuzzy PID controller, which utilizes the particle swarm algorithm to search for optimal parameters, enhancing the performance of the fuzzy PID controller. Simulation results indicate that, compared with traditional PID control, this method exhibits stronger adaptability, nearly eliminates overshooting, and possesses enhanced disturbance rejection capabilities.

Key words: Heater temperature control, PID, Improved particle swarm algorithm, Fuzzy control

中图分类号:

TL62

徐婧寒, 王晓宇, 王芬, 颜永江. 改进粒子群算法在CFETR氦冷回路温度控制中的应用[J]. 核工业西南物理研究院, 2025, 45(2): 242-248.

XU Jing-han, WANG Xiao-yu, WANG Fen, YAN Yong-jiang. Application of improved particle swarm optimization in temperature control of CFETR helium cooled loop[J]. Nuclear Fusion and Plasma Physics, 2025, 45(2): 242-248.

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改进粒子群算法在CFETR氦冷回路温度控制中的应用

Application of improved particle swarm optimization in temperature control of CFETR helium cooled loop

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