초록
본 연구에서는 증기유량, 중기온도 주 급수 온도 및 유량둥과 같은 외란에 의해 증기발생기의 웅축 및 팽창효 과가 발생하여 수위조절에 어려웅이 발생하는 문제를 신경망-PI제어기를 이용해 효과적으로 제어하는 연구를 하였다. 종래의 PI제어기는 저 출력에서 효과적으로 제어 할 수 없어 기동시는 숙련자의 노련한 기술이 필요한데 반해 본 연구에서 적용한 신경망 PI제어기는 Kp,Ti 파라매터를 외란에 영향을 줄 수 있는 파라메터를 고려하여 신경망을 이용해 튜닝함으로서 웅축 및 팽창효과를 줄이고 외란 및 설정치 변경에 대해 효과적으로 제어 될 수 있음을 실험과 시뮬레이션을 통해 확인 할 수 있었다.
It is difficult to control for the level of the steam generator in the nuclear power plant because there is swell and shrink, and many disturbance such as, feed water rate, feedwater temperature, main steam flow rte, coolant temperature effect steam generator level. If the conventional PI controller use in this system, we cannot have a stability in the control of the lower power, the rejection function of disturbance, and the load following effectively. In this paper, e study the application of the of neural network based Kp, Ti for Pi controller to the level control of the steam generator of nuclear power plant through the simulation and experimental on the steam generator. We are satisfied with the resulting against the inturrupt of the disturbance, the change of setpoint through the simulation and the swell and shrink, the response of controller on the experimental steam generator.