栾秀春，刘 磊，王俊玲，杨志达，周 杰,*

(1.哈尔滨工程大学 核安全与仿真技术国防重点学科实验室，黑龙江 哈尔滨 150001；2.中国原子能科学研究院 反应堆工程技术研究部，北京 102413)

1955年，Schultz编撰了第1部关于反应堆控制的教科书[1]。在当时，研究方法包括尼科尔斯表、奈奎斯特分析、根轨迹、伯德图等，这些均依赖于输入输出形式的系统描述，特别是传递函数[2]。从20世纪中叶以来，现代控制理论获得了很大的发展，并用于反应堆控制系统的设计，尤其是线性二次调节器(LQR)的应用[2-3]。1970年，Mohler和Shen[4]完成了一部内容为应用最优控制理论设计反应堆控制系统的教科书。

Edwards等[5-6]将状态反馈辅助经典控制(SFAC)用于控制反应堆的一回路冷却剂温度，获得了较常规控制器改善的性能和稳定的鲁棒性。以此为基础，文献[7]提出了用带回路成型的线性二次调节器(LQG/LTR)设计的鲁棒SFAC，文献[8]提出了基于改进的SFAC结构的LQG/LTR控制器。Cho和Grossman[9]将面向负荷跟随条件下氙空间震荡的最优控制器的设计，转化为线性二次型跟踪问题。为抑制反应堆中氙的空间震荡，Park和Cho[10]建立的镇定控制方案采用了极点配置和线性观测器理论。

由于神经网络能描述非线性映射，基于准对角神经网络的数字PID控制器[11]和利用多层感知器神经网络的智能控制器[12]能提高反应堆的负荷跟随能力。模糊规则能有效地表达工业领域中运行专家的现场经验，因此基于模糊规则的控制器能提高反应堆控制系统的性能[13-14]。在制定模糊规则的过程中，存在主观随意性，引入遗传算法来优化模糊规则可改善性能[15-16]。……